正确答案是B: 基于规则的学习和序列到序列模型。

分析：

1. **检索式模型**：这种模型主要依赖于预先存在的对话库，从中检索出与用户输入最匹配的响应。常见的方法包括基于规则的系统和信息检索技术。基于规则的学习属于这种类型，因为它依赖于预定义的规则和模板来选择合适的响应。

2. **生成式模型**：这种模型通过学习数据中的模式来生成新的响应，而不是从预定义的响应中选择。序列到序列模型（Seq2Seq）是一种典型的生成式模型，它使用编码器-解码器结构来生成自然语言响应。

选项分析：

- **A: 基于辞典的学习和词向量模型**：基于辞典的学习通常与检索式方法有关，但词向量模型（如Word2Vec）更多是用于表示词的分布式特征，而不是直接用于生成响应。

- **B: 基于规则的学习和序列到序列模型**：基于规则的学习是检索式模型的例子，而序列到序列模型是生成式模型的例子，这个选项正确地包含了两种类型的模型。

- **C: 词向量和句子到向量模型**：这两者都是用于表示文本的技术，但并不直接对应于检索式或生成式模型。

- **D: 循环神经网络和卷积神经网络**：这两者都是神经网络结构，可以用于不同的任务，但它们本身并不直接对应于检索式或生成式模型。

因此，B选项正确地包含了检索式模型和生成式模型的例子。