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实际工程中很少有直接用深度学习实现端对端的聊天机器人,但这里我们来看看怎么用深度学习的seq2seq模型来实现一个简易的聊天机器人。这篇文章将尝试使用TensorFlow来训练一个基于seq2seq的聊天机器人,实现根据语料库的训练让机器人回答问题。
关于seq2seq的机制原理可看之前的文章《深度学习的seq2seq模型》。
在seq2seq模型中会使用到循环神经网络,目前流行的几种循环神经网络包括RNN、LSTM和GRU。这三种循环神经网络的机制原理可看之前的文章《循环神经网络》 《LSTM神经网络》 《GRU神经网络》。
主要是一些QA对,开放数据也很多可以下载,这里只是随便选用一小部分问题和回答,存放的格式是第一行为问题,第二行为回答,第三行又是问题
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