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Learning to Customize Model Structures for Few-shot Dialogue Generation Tasks Abstract 对于开放域对话系统来说在小数据集上训练生成模型是一件比较困难的事情。已经存在的meta-learning，它通过在非目标任务上进行预训练然后在目标任务上进行参数微调。但是，微调从参数的角度区分了任务，但忽略了模型结构的，导致对于不同任务却产生了相似对话的模型。在这篇文章中，作者提出一个算法，在few-shot setting 中对于每个