一个对话中有三个发现:1.句子内部,词与词间存在先后概率关系;2.问句与问句之间会存在大量重复序列,遮蔽重复序列形成新的简洁问句更利于学习;3.问与答之间的词存在问答概率关系.如果先利用KMP算法将问句转化成遮蔽标记后的简洁问句,再通过问答概率关系利用注意力机制推出问句的回答句子的高概率可能词语,再通过先后概率关系利用拓扑排序算法推出可能正确的句子,并限制句子的最大长度,将这些句子作为模拟句子,利用SeqGAN的原理将模拟句子与真实句子对抗,使得无法分辨模拟句子与真实句子,这样生成出多个完整的新回答. 请说明以上思路的可行性及优缺点!

以上思路结合了对话中的三个发现，提出了一种生成对话的方法。下面对该思路的可行性和优缺点进行说明：

可行性：
1. 句子内部的先后概率关系：句子内部的词与词之间的先后概率关系可以通过基于注意力机制的生成模型（如LSTM、GRU或Transformer）来建模。这些模型在语言生成任务中已经被广泛使用，并且可以较好地捕捉到句子内部的语言规律。

2. 重复序列的遮蔽和简洁问句生成：利用KMP算法将问句转化为遮蔽标记后的简洁问句，可以减少重复信息对学习的干扰，提高模型学习的效率。KMP算法是一种高效的字符串匹配算法，可以实现较快的重复序列遮蔽。

3. 问答概率关系和注意力机制：通过训练一个问答模型，可以利用注意力机制来推断出回答句子中高概率可能的词语。注意力机制可以帮助模型关注问题与答案之间的相关性，提高生成回答的准确性。

4. 先后概率关系和拓扑排序算法：通过建模词语的先后概率关系，并利用拓扑排序算法推断可能正确的句子，可以保证生成的句子具有一定的语法和语义合理性。拓扑排序算法是一种常用的排序算法，可以在有向无环图中进行排序操作。

5. SeqGAN的对抗训练：SeqGAN是一种基于生成对抗网络的生成模型，可以用于训练生成模型。通过让模拟句子与真实句子进行对抗，使得无法分辨两者，可以提高生成结果的质量。

优缺点：
- 优点：以上思路综合运用了多种技术手段，如字符串匹配、注意力机制、拓扑排序和对抗训练等。这样的组合可以提高生成对话的准确性和自然性。遮蔽重复序列、推断高概率词语、推断可能正确的句子和对抗训练等步骤都有助于提高生成结果的质量。

- 缺点：该思路在实践中可能面临一些挑战。首先，KMP算法虽然高效，但在大规模数据集上进行字符串匹配仍可能带来一定的计算开销。其次，建模问答概率关系和先后概率关系需要充分的训练数据和计算资源，以获得准确的模型。此外，SeqGAN的训练和调优也需要大量的数据和计算资源。

总体而言，以上思路在理论上是可行的，但在实际应用中需要综合考虑数据量、模型选择和训练等方面的限制和挑战。为了获得更好的效果，还可以结合其他技术手段，如迁移学习、数据增强等，进行实验和调优。