【自动编码器】用 TensorFlow 和 PyTorch 搭建一个聊天机器人_基于tensorflow的聊天机器人课程设计

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

背景介绍

在深度学习火爆的今天，聊天机器人的兴起，或许也促使很多人想搞一款聊天机器人。那么，如何构建一款聊天机器人呢？本文将从TensorFlow、PyTorch以及Seq2Seq模型等技术手段，一步步教大家如何搭建自己的聊天机器人。

目标读者

本篇文章面向具有一定编程经验、熟悉机器学习、深度学习基础知识的程序员和软件工程师。所需知识包括Python语言、TensorFlow、PyTorch、Numpy、Deep Learning相关概念、机器学习算法基础、Seq2Seq模型等。

作者简介

刘承恩，北京大学统计科学系博士生，现就职于知名商业广告公司。深度学习领域研究专家，主攻自然语言处理、图像识别、推荐系统等方向。曾就职于腾讯广告、百度广告、快手AI实验室等公司，任职于搜索排序、个性化推荐等模块。期望通过本篇文章的讲解，帮助更多需要实现聊天机器人的朋友们快速入门。

2.基本概念术语说明

Seq2Seq模型概述

Seq2Seq模型主要由encoder和decoder两部分组成。Encoder负责输入序列的特征提取，Decoder则根据Encoder的输出以及当前时刻的上下文信息，生成相应的输出序列。所以Seq2Seq模型中的两个子模型分别进行特征提取和输出序列生成。

Seq2Seq模型的结构如上图所示，左侧为encoder，右侧为decoder。其中，$x_t$表示第t个时间步输入的句子；$h_{enc}$表示整个输入句子的隐层状态；$y_t$表示第t个时间步输出的词元（token