从零开始,以 Python 框架 Flask 为基础开发一个开源的对话系统 Building a RealTime Chatbot Using Flask and TensorFlow

作者:禅与计算机程序设计艺术

1.简介

在今年的爆炸性增长中,基于聊天机器人的应用已经越来越广泛。这其中包括电子商务、虚拟助手、智能客服等。许多优秀的平台都提供现成的聊天机器人服务,如微软小冰、图灵机器人、Facebook 的聊天机器人、Amazon Alexa 等。但是如果需要自己搭建一个聊天机器人的话,可能需要一些技术基础和时间成本。因此,作者希望借助本文中的知识结合实际案例,让读者可以快速建立起自己的聊天机器人。
本文从零开始,以 Python 框架 Flask 为基础开发一个开源的对话系统。整个流程分为以下几个步骤:

  1. 数据收集和清洗——收集数据并进行文本预处理;
  2. 模型训练——利用深度学习框架 TensorFlow 实现一个 Seq2Seq(序列到序列)模型;
  3. 对话系统实现——通过 Flask 框架构建一个可供用户交互的 Web 服务,实现端到端的对话功能。

文章将围绕这三个部分详细阐述其原理和操作步骤,同时还会给出相应的代码示例。希望能够给初次接触这方面的同学带来宝贵的帮助。

2.基本概念术语说明

2.1 数据集

首先要介绍的数据集就是我们的训练样本了。它主要由两类数据构成:

  1. 用户输入语句数据:即用户向机器人发送的信息。这些信息可能是用户问询的问题、提出的要求或者指令等等。
  2. 人机回复语句数据:即机器人的回复,根据用户输入信息生成的答复。人机回复数据可以来自于真实的对话系统或者模拟数据的生成方法。

2.2 序列到序列模型

我们要使用的对话系统是一个序列到序列模型(Sequence

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