رغم أن النماذج الحديثة للحوار العصبي أظهرت إمكانات كبيرة، إلا أنها غالباً ما تولد ردودًا مُستوية وعامة. بينما تم استكشاف العديد من الأساليب لتنويع مخرجات نموذج الحوار، فإن التحسين غالباً ما يأتي على حساب انخفاض الصلة. في هذا البحث، نقترح نموذج SpaceFusion لتحسين التنوع والصلة بشكل مشترك، وذلك بدمج الفضاء الكامن لنموذج التسلسل إلى التسلسل (sequence-to-sequence) وفضاء نموذج الترميز الذاتي (autoencoder) من خلال الاستفادة من شروط تنظيمية جديدة. نتيجة لذلك، يُنتج نهجنا فضاءً كامنًا حيث تتوافق المسافة والاتجاه من المتجه المتوقع للرد تقريبًا مع الصلة والتنوع على التوالي. هذه الخاصية تجعل الفضاء الكامن قابلًا للتصور بشكل بديهي أيضًا. تُظهر نتائج التقييم الآلي والتقييم البشري أن النهج المقترح يجلب تحسينات كبيرة مقارنة بالأسس القوية في كلٍ من التنوع والصلة.