安替-AnTi
安替-AnTi

NLP-对话聊天机器人

课程来在七月在线的自动聊天机器人项目班

课程是2017年出来的，现在看除了一些基本的NLP理论知识，对机器人的理解和工业开发上已经有了很大的改变。

如果对NLP和聊天机器人感兴趣的同学可以可以看看本篇笔记，我会在后面加上一些现在比较前言的知识和实战。

Github：https://github.com/AnTi-anti/chat_bot

第一课 聊天机器人的基础模型与综述

  • 第一课PPT：点我
  • 课程代码：点我

第二课 NLP基础及扫盲

  • 主要内容：
    • NLTK
      • 语料库–corpus
    • 文本处理流程

      • 分词

        • 简单分词–word_tokenize
        • 中文分词–jieba
        • 复杂分词，采用正则表达式预处理

      • 归一化

        • Steamming词干提取：把不影响词性的inflection的小尾巴砍掉
        • 单词词性标注：nltk.pos_tag
        • Lemmatization词形归一：把各种类型的词的变形，都归为一个形式

      • 停止词

        • 库：from nltk.corpus import stopwords
        • stopwords列表：http://www.ranks.nl/stopwords
    • NLP经典三个案例
      • 情感分析
        • 简单情感分析
        • 搭配ML的情感分析
      • 文本相似度
        • 余弦定理
        • Frequency词频统计
          • nltk.FreDist
      • 文本分类
        • TF-IFD
    • gensim
    • 深度学习加持
      • Autoencoder
      • Word2Vec
  • 第二课PPT：点我
  • 第二课代码和文档：点我
  • 数据集：点我

第三课 用基础机器学习方法制作聊天机器人

  • 主要内容
    • 关于聊天机器人的思考
      • 1.工程考量
      • 2.机器学习角度考量
    • 预备知识
      • 1.检索与匹配
      • 2.分类与朴素贝叶斯
    • chatterbot
      • 1.架构与使用方法
      • 2.源码分析
      • 3.用python，Django和Flask构造一个基于网页端的聊天机器人
  • PPT：点我
  • 代码和笔记：点我

第四课 深度学习基础及扫盲

  • 主要内容
    • 循环神经网络
      • 1.场景与多种应用
      • 2.NLP文字序列最爱的RNN
      • 3.BPTT算法
      • 4.利用Microsoft COCO数据集和pytorch实现看图说话
    • LSTM
      • 1.长时依赖问题
      • 2.记忆细胞与状态
    • NLP中的应用
      • 1.各式各样的生成模型
        • RNN生成模仿仿照维基百科
        • RNN生成模型写食谱
        • 模仿奥巴马演讲
      • 2.看图说话基础版与高级版
        • [Attention
      • 3.序列到序列学习(机器翻译等)
  • 代码和文档：点我

第五课 深度学习聊天机器人原理

  • 主要内容
  • 更聪明的聊天机器人
    • 1.生成式模型 VS 检索匹配模型
    • 2.Chatterbot的进化：深度学习提高智能度
  • 模型构建
    • 1.问题的分析与转化
    • 2.数据集与样本构造方法
    • 3.模型结构的构建
    • 4.模型的评估
    • 5.代码实现与解析
  • PPT：点我
  • 代码和笔记：点我

第六课 用深度学习方法制作聊天机器人

  • 代码和笔记：点我

第七课 看图回答VQA

  • 主要内容
    • VQA视觉聊天机器人
  • PPT：点我
  • 代码和笔记：点我

第八课 简单易用的俩天机器人开发平台与展望

  • PPT：点我

Github：https://github.com/AnTi-anti/chat_bot

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