聊天机器人 基于人工智能的对话系统

从头实现深度学习的对话系统--简单chatbot代码实现-附件资源

Rasa Core和Rasa NLU rasa对话系统系列文章 介绍 rasa版本已经更新到了2.0版本，尺寸比较大，等2.0版本稳定后再跟进了。现在这里的代码还是去年上半年的版本，后面rasa有很多放置，component已经支持bert，对中文的支持也更好。所以这个之前基于1.1.x的版本就转到1.1.x分支，现有主分支的话就分享最新的基于1.10.18的一套支持中文的pipeline 欢迎加入rasa微信闲聊群，微信请加：coffee199029 通过命令运行 安装软件包 python> = 3.6 pip install -r requirements.txt 下载依赖包 火车模型

使用GrahicView,UIElement,Node等unity原生的API制作的对话系统编辑器，内附一个demo，代码注释齐全

Pytorch生成式聊天机器人（对话系统） 基于RNN，Transformer，Bert和GPT2 NLP深度学习 1.基于RNN的ChatBot（对话系统） 2.基于Transformer和Bert的ChatBot（对话系统） 3.基于Bert和GPT2的ChatBot（对话系统） 参考 [1] [2] [3] PS：数据集的格式是两列来自两个人的聊天句子。

基于人工智能技术的人机对话系统在人机交互、智能助手、智能客服、问答咨询等多个领域应用日益广泛,这极大地促进了自然语言理解及生成、对话状态追踪和端到端的深度学习模型构建等相关理论与技术的发展,并成为目前工业界与学术界共同关注的研究热点之一。

系统Ubuntu对话数据集下载地址 ubuntu对话系统数据集 Ubuntu对话数据集，可以用于多轮对话训练语料库，内附Ubuntu对话数据集的下载地址。智能聊天，chatbot，训练对话的语料库

FAQ系统 基于火力发电厂知识问答库的检索式问答系统 1，将火力发电厂知识问答数据集（Q.txt和A.txt）通过预先，整合为格式规范的数据。2，基于词袋模型和TFIDF模型，采用余弦相似度作为标准，对测试3，将相似问题集合中的问题进行排序，同时返回其对应的答案给用户。

NLP项目 自然语言处理项目，其中包括有关以下方面的概念和脚本： gensim ， fastText和tensorflow实现。 参见， doc2vec ， word2vec averaging和Smooth Inverse Frequency实现 对话系统的类别和组成 tensorflow LSTM （请参阅 ，和 ， ） fastText实现 ELMo，ULMFit，GPT，BERT，XLNet的原理 HMM Viterbi实现。 参见，中文解读 Named_Entity_Recognition 通过双向LSTM + CRF，张量tensorflow实现对NER品牌。 参见中文注释，中文解读 7_Information_retrieval 8_Information_extraction 9_Knowledge_graph 10_Text_generation 11

Tutorial_DialogueSystem：UE4对话系统的教程项目