聊天機器人——智慧回覆機器人研發
阿新 • • 發佈：2019-01-24
網上找到資料：
http://www.shareditor.com/bloglistbytag/?tagname=%E8%87%AA%E5%B7%B1%E5%8A%A8%E6%89%8B%E5%81%9A%E8%81%8A%E5%A4%A9%E6%9C%BA%E5%99%A8%E4%BA%BA
倍感欣喜，這個資料太全面了。向科學致敬。
http://www.shareditor.com/blogshow?blogId=136 自己動手做聊天機器人 四十二-(重量級長文)從理論到實踐開發自己的聊天機器人
目前來說這幾個模型最為著名，有空可以拜讀下哈。
什麼是迴圈神經網路和LSTM
什麼是seq2seq模型
seq2seq是基於迴圈神經網路的一種序列到序列模型，語言翻譯、自動問答等都屬於序列到序列的場景，都可以使用seq2seq模型，用seq2seq實現聊天機器人的原理可以看下這篇文章http://suriyadeepan.github.io/2016-06-28-easy-seq2seq/。tensorflow中已經有實現好的api供我們使用，但因為引數較多、原理複雜，理解起來比較晦澀，本文就讓我帶著大家一步一步探索並使用。
什麼是attention模型
attention模型(注意力模型)是為了解決seq2seq中解碼器只接受編碼器最後一個輸出而遠離了之前的輸出導致的資訊丟失的問題，從原理上講，一個回答一般是基於問題中一些關鍵位置的資訊，也就是注意力集中的地方，具體細節可以看下 http://www.wildml.com/2016/01/attention-and-memory-in-deep-learning-and-nlp/
用tensorflow的seq2seq製作你自己的聊天機器人
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