Chatbot Project

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Publish：Jun 20, 2019

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����������������聊天机器人（chatbot），也被称为会话代理或对话系统，现已成为了一个热门话题。微软在聊天机器人上押上了重注，Facebook（M）、苹果（Siri）、谷歌 和 Slack 等公司也是如此。 新一波创业者们正在尝试改变消费者与服务的交互方式。

• Chatbot Research 1 - 聊天机器人的行业综述

• Chatbot Research 2 - NLP 的基础知识回顾

• Chatbot Research 3 - 机器学习构建 chatbot

• Chatbot Research 4 - 深度学习知识回顾

• Chatbot Research 5 - 基于深度学习的检索聊天机器人

• Chatbot Research 6 - 更多论文 (感谢 PaperWeekly)

• Chatbot Research 7 - Dialog_Corpus 常用数据集

• Chatbot Research 8 - 理论 seq2seq+Attention 机制模型详解

• Chatbot Research 11 - 第二个版本 (新版实现)

• Chatbot Research 12 - 理论篇： 评价指标介绍

• Chatbot Research 13 - 理论篇： MMI 模型理论

• Chatbot Useful Links

预备知识

• 1.1 词嵌入（word2vec）

• 1.2 近似训练

• 1.3 Word2vec 的实现

• 1.4 子词嵌入（fastText）

• 1.5 全局向量的词嵌入（GloVe）

• 1.6 求近义词和类比词

• 1.7 文本情感分类：使用 RNN

• 1.8 文本情感分类：使用 CNN（textCNN）

• 1.9 编码器—解码器（seq2seq）

• 1.10 束搜索 beam-search

• 1.11 Attention机制

• 1.12 tensorflow模型线上部署

2. TensorFlow

TensorFlow 用于机器学习和神经网络方面的研究，采用数据流图来进行数值计算的开源软件库.

Keras 开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果，是做好研究的关键。

2.1 TensorFlow 简介

• 1.1 TensorFlow Why ?

2.2 Tensorflow 基础构架

• 2.1 处理结构: 计算图

• 2.2 完整步骤 例子2 🌰（创建数据、搭建模型、计算误差、传播误差、训练）

• 2.3 Session 会话控制

• 2.4 Variable 变量

• 2.5 Placeholder 传入值

• 2.6 什么是激励函数 (Activation Function)

• 2.7 激励函数 Activation Function

• 2.8 TensorFlow 基本用法总结 🌰🌰🌰

2.3 建造我们第一个神经网络

• 3.1 添加层 def add_layer()

• 3.2 建造神经网络 🌰🌰🌰

2.4 Tensorboard

• 4.1 Tensorboard 可视化好帮手 1

2.5 Estimator

• 5.1 tf.contrib.learn 快速入门

• 5.2 tf.contrib.learn 构建输入函数

• 5.3 tf.contrib.learn 基础的记录和监控教程

• 5.4 tf.contrib.learn 创建 Estimator

• 5.5 TF 保存和加载模型 - 简书

2.6 Language model 介绍

语言模型是自然语言处理问题中一类最基本的问题，它有着非常广泛的应用。

• 1.1 RNN 循环神经网络 简介

• 1.2 LSTM & Bi-RNN & Deep RNN

• 1.3 Language model 介绍 / 评价方法 perplexity (not finish)

2.7 NNLM (神经语言模型)

• 2.2 PTB 数据的 batching 方法

• 2.3 RNN 的语言模型 TensorFlow 实现

2.8 MNIST 数字识别问题

• 3.1 简单前馈网络实现 mnist 分类

• 3.3 name / variable_scope

• 3.4 多层 LSTM 通俗易懂版

4. Python

Python 哲学就是简单优雅，尽量写容易看明白的代码，尽量写少的代码.

Python 数据分析模块: Numpy & Pandas, 及强大的画图工具 Matplotlib

• Python

• Numpy & Pandas

• Matplotlib

5. Scikit-Learn

Sklearn 机器学习领域当中最知名的 Python 模块之一 why

• 1.1 : Sklearn Choosing The Right Estimator

• 1.2 : Sklearn General Learning Model

• 1.3 : Sklearn DataSets

• 1.4 : Sklearn Common Attributes and Functions

• 1.5 : Normalization

• 1.6 : Cross-validation 1

• 1.7 : Cross-validation 2

• 1.8 : Cross-validation 3

• 1.9 : Sklearn Save Model

updated on：May 28, 2023

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