介绍AI聊天机器人在客户服务、智能助手、社交娱乐等领域的广泛应用，并指出传统聊天机器人难以满足个性化交互体验的问题，强调深度学习技术在解决个性化对话生成问题中的重要性
概述国内外在基于深度学习的对话生成研究方面的进展，包括国外的Vinyals、Le、Sutskever、Bahdanau等人的工作，以及国内哈工大社会计算与信息检索研究中心和李航等人的研究
明确研究目标是搭建基于深度学习的网络架构，通过学习海量聊天文本和用户反馈信息，生成符合用户个性化特征的高质量对话
介绍研究采用文献研究法、数据驱动法、实验研究法和案例分析法，以及具体的技术路线，包括数据收集与预处理、模型搭建、模型训练与优化、模型评估与分析、案例分析
描述如何利用网络爬虫、公开数据集等方式收集海量聊天文本数据，涵盖不同场景、话题和用户群体
详细说明如何使用自然语言处理工具（如NLTK、Stanford CoreNLP）进行数据清洗、分词、词性标注等预处理操作，以及如何整理用户反馈信息
对比选择合适的深度学习网络架构，如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）以及变换器模型（Transformer）
介绍包含编码器和解码器的模型结构，编码器负责将用户输入的聊天方式进行编码，解码器根据编码信息生成个性化对话
确定模型的超参数（如隐藏层大小、层数、学习率等），为模型训练提供基础配置
描述如何使用预处理后的数据对模型进行监督学习训练，包括数据输入和模型参数更新
介绍如何利用用户反馈信息进行强化学习优化，设置奖励机制以提高模型生成对话的质量
建立多维度的评估指标体系，如对话连贯性、相关性、个性化程度、用户满意度等
说明采用人工评估和自动评估相结合的方式，对训练后的模型进行评估的具体方法
分析不同模型架构、训练参数和数据规模对个性化对话生成效果的影响，找出最优的模型配置
描述如何选取具有代表性的不同性格用户案例，进行深入分析
说明如何通过对比不同性格用户与聊天机器人的交互记录，评估模型在个性化对话生成方面的实际表现
总结案例分析的结果，展示模型生成对话的个性化效果
总结论文的主要研究结论和发现，包括模型的有效性和个性化对话生成的效果
基于研究结论，提出完善AI聊天机器人个性化对话生成技术的政策建议