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Python聊天机器人实现代码【NLTK】

聊天机器人(Chatbot)是一种人工智能软件,利用它你可以通过网站、手机App或电话等途径和用户进行自然语言对话。聊天机器人可以在不同的行业中应用于不同的场景。NLTK是进行自然语言处理(NLP)的领先的Python开发包 — 另一个常用的NLP开发包是Spacy — 在这个教程中,我们将使用NLTK开发库创建一个简单的聊天机器人。

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2018年,自然语言处理最全的应用与合作

机器翻译、语音交互、汽车、医疗、法律、金融、广告、电商,全年案例大合集。

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学习笔记CB013: TensorFlow、TensorBoard、seq2seq

tensorflow基于图结构深度学习框架,内部通过session实现图和计算内核交互。 tensorflow基本数学运算用法。 import tensorflow as tf sess = tf.Session() a = tf.

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学习笔记CB014:TensorFlow seq2seq模型步步进阶

神经网络。《Make Your Own Neural Network》,用非常通俗易懂描述讲解人工神经网络原理用代码实现,试验效果非常好。 循环神经网络和LSTM。Christopher Olah http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 。

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学习笔记CB011:lucene搜索引擎库、IKAnalyzer中文切词工具、检索服务、查询索引、导流、word2vec

影视剧字幕聊天语料库特点,把影视剧说话内容一句一句以回车换行罗列三千多万条中国话,相邻第二句很可能是第一句最好回答。一个问句有很多种回答,可以根据相关程度以及历史聊天记录所有回答排序,找到最优,是一个搜索排序过程。

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学习笔记CB010:递归神经网络、LSTM、自动抓取字幕

递归神经网络可存储记忆神经网络,LSTM是其中一种,在NLP领域应用效果不错。 递归神经网络(RNN),时间递归神经网络(recurrent neural network),结构递归神经网络(recursive neural network)。

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学习笔记TF059:自然语言处理、智能聊天机器人

自然语言处理,语音处理、文本处理。语音识别(speech recognition),让计算机能够“听懂”人类语音,语音的文字信息“提取”。 日本富国生命保险公司花170万美元安装人工智能系统,客户语言转换文本,分析词正面或负面。

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数据驱动的多策略聊天引擎

1. 聊天引擎做什么   聊天引擎是一款模拟人类对话或聊天的陪伴产品。接受用户的自然语言输入,返回可解释、承上启下、顺畅的自然语言句子。与问答引擎、专家系统等不同,聊天引擎重点在“侃”,不太关注如何解决用户的实际问题或者执行任务,而是关注如何能与用户进行天南地北的聊天,涉及的话题会很广,但

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