本文来自于csdn，这个指南主要基于DennyBritz所做的工作，他深入地探索了机器人开发中深度学习技术的利用。文章中包含代码片段和Github仓，好好利用！在过去的几个月中，我一直在收集自然语言处理（NLP）以及如何将NLP和深度学习（DeepLearning）应用到聊天机器人（Chatbots）方面的最好的资料。时不时地我会发现一个出色的资源，因此我很快就开始把这些资源编制成列表。不久，我就发现自己开始与bot开发人员和bot社区的其他人共享这份清单以及一些非常有用的文章了。在这个过程中，我的名单变成了一个指南，经过一些好友的敦促和鼓励，我决定和大家分享这个指南，或许是一个精简的版本-由

在Node.js中使用Google Dialogflow，Google Firestore和Google Cloud Functions的Whatsapp Chatbot 使用Google Dialogflow和Google Cloud功能构建了一个Whatsapp聊天机器人。 机器人对话流程是使用Intents在dialogflow中构建的。chatbot使用请求响应格式。 有些响应是静态的，不会改变，因此可以在dialogflow中对其进行硬编码。 但是对于将对话变为对话的消息，需要进行一些计算，因此，这种逻辑托管在名为“ Dialogflow Fulfillment”的服务器上，在这种情况下，我使用了Google Cloud函数。 对话流架构名为“ dialogflow-agent.zip”的zip文件具有对话流代理，该对话流代理具有会话的整个结构。 通过云函数托管的Dial

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

嗨，我是RyuzakiBot！ 寻找免费的开源聊天机器人？ RyuzakiBot是一个简单的基于检索的聊天机器人，使用NLTK和scikit-learn在Python3中从头开始制作。 在此处尝试： : 请注意，该网站已部署在免费的Heroku服务器上，并且首次加载和响应需要一些时间。 使用自己的语料库 如果您想对RyuzakiBot进行其他主题的培训，请自行更改corpus.txt文件。 创建一个不难，每个语料库只是各种输入语句及其对聊天机器人的响应进行训练的样本。 在上面的示例中，它将使用的Wikipedia页面作为语料库。 API REST RyuzakiBot使用了微框架及其扩展，增加了对快速构建REST API的支持： 。 您可以在此处向API发出HTTPS请求： : q=将保留查询，并且所有GET请求都将返回JSON对象。 实作 这个聊天机器人是用Python3编写的，主要使用： NLTK：是自然语言处理（NLP）和人工智能库。 NLTK用于文本预处理（消除噪声，停用词，词干和词形去除）。 请访问了解更多信息。 scikit-learn：是一个数据挖掘和数据

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。

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

ChatBot 对话机器人，包含了看图说话，单轮对话和多轮对话，使用tensorflow 2.0 pytorch 1.3.1 GPT-2 开发环境 - flask==1.0.2 - tensorflow==2.0.0 - pytorch==1.3.1 - sklearn==0.19.2 - scipy==1.4.1 - numpy==1.18.5 - jieba==0.42.1 - pandas==0.23.4 - torchvision==0.5.0 - transformers==2.1.1 js文件 js和layui包放于/static目录下，layui可以到下载，详细目录结构参见文件目录 js 提取码：c8ha layui包 提取码：ts1k 使用 启动前端，可以在pycharm中直接启动 启动app.py 回车或点击左爪发送消息，点击右爪发送图片，点击左耳切换图片描述和图片描述

创建具有常见问题发现，愤怒检测和自然语言理解能力的银行聊天机器人 在此代码模式中，我们将使用Node.js和Watson Assistant创建一个聊天机器人。 助手流程将检测客户的情绪，并通过使用“自然语言理解”来识别位置实体，从而进行增强。 对于FAQ，对Discovery服务的调用将使用段落检索从文档集合中提取答案。 当读者完成此模式后，他们将了解如何： 创建一个聊天机器人，使用Watson Assistant和Node.js通过Web UI进行对话 将Watson Discovery与段落检索结合使用以在FAQ文档中找到答案 通过Watson Natural Language了解来识别位置实体 注：此代码模式已更新，以包括有关访问在IBM Cloud Pak for Data上运行的Watson服务的说明。 在有关部署应用程序或将应用程序部署到上的的特定说明中，可以找到这些更新

Kingbbode Spring Boot 聊天机器人 基于 Spring Boot 的交互式聊天机器人支持框架！ 基于Spring框架 1:1互动交付 提供易于开发 (?) 的界面 提供的入门包 chatbot-spring-boot-slack-starter chatbot-spring-boot-line-starter chatbot-spring-boot-telegram-starter chatbot-spring-boot-teamup-starter 发行说明 0.6.0 支持分布式环境。 0.5.0 Slack 库更改（allbegray -> slack sdk） 介绍 回声示例 @Brain public class FirstBrain { @BrainCell ( key = " 따라해봐 " , function = " echo-s

Python聊天机器人 基于检索的聊天机器人