基于循环神经网络(RNN)的智能聊天机器人系统 本设计研究智能聊天机器人技术,基于循环神经网络构建了一套智能聊天机器人系统,系统将由以下几个部分构成:制作问答聊天数据集.RNN神经网络搭建.seq2seq模型训练.智能聊天.经过实验,确定该系统可对本人的聊天话语进行快速并准确的回应,且回复可以模仿朋友的语气风格. 关键词: RNN神经网络: seq2seq模型: 聊天机器人:TensorFlow: 一.设计目标 1.掌握聊天机器人系统原理: 2.掌握循环神经网络(RNN)原理: 3.掌握循环神经

之前通过hook技术实现了微信pc端发送消息功能,如果在结合图灵机器人就能实现微信聊天机器人. 代码下载:http://blog.yshizi.cn/131.html 逻辑如下: 下面我简单介绍一下步骤. 首先,你需要下载我的微信助手,下载地址请参考我的博客文章: 通过对微信pc hook实现微信助手. 申请图灵机器人,并认证.申请地址,使用api接入并获取apikey(详细请参考图灵机器人官网) . 使用php实现访问图灵机器人api. php实现代码如下: <?php class Tulin

这周我来跟大家分享的是在Microsoft Build 2016上发布的微软聊天机器人的框架. 现如今,各种人工智能充斥在我们的生活里.最典型的人工智能产品就是聊天机器人,它既可以陪我们聊天,也可以替代客服人员回答客户的问题,甚至还可以充当秘书帮助我们订电影票.飞机票等等.最成功的产品就是苹果公司的Siri和微软公司的Cortana. 那么如何搭建一个自己的聊天机器人呢?今天我会用微软公司出品的 Bot Framework 来搭建一个聊天机器人. 官网上介绍 Bot Framework 可以用C

Bot Framework 搭建聊天机器人 这周我来跟大家分享的是在Microsoft Build 2016上发布的微软聊天机器人的框架. 现如今,各种人工智能充斥在我们的生活里.最典型的人工智能产品就是聊天机器人,它既可以陪我们聊天,也可以替代客服人员回答客户的问题,甚至还可以充当秘书帮助我们订电影票.飞机票等等.最成功的产品就是苹果公司的Siri和微软公司的Cortana. 那么如何搭建一个自己的聊天机器人呢?今天我会用微软公司出品的 Bot Framework 来搭建一个聊天机器人. 官网

Tensorflow聊天机器人 聊天机器人也叫做对话系统,是一个热门领域.微软.facebook.苹果.google.微信.slack都在上面做了大的投入,这是一波新的试图改变人和服务交流的创业浪潮.例如operator x.ai,chatfuel,以及一些库例如botkit,微软的bot开发库. 许多公司都希望机器人可以自然对话,和人类没有区别.并且许多对外声明说用了NLP和深度学习技术来实现这个目标.但围绕AI这些天花乱坠的宣传有时候也很难区别现实和虚化的差别. 我要在这个系列文章里将一些构

Mianbot是采用样板与检索式模型搭建的聊天机器人,目前有两种产生回覆的方式,专案仍在开发中:) 其一(左图)是以词向量进行短语分类,针对分类的目标模组实现特征抽取与记忆回覆功能,以进行多轮对话,匹配方式可参考语义图(目前仍在施工中ΣΣΣ ○ω○)/). 其二(右图)除了天气应答外,主要是以PTT Gossiping作为知识库,透过文本相似度的比较取出与使用者输入最相似的文章标题,再从推文集内挑选出最可可靠的回覆,程式内容及实验过程请参见PTT-Chat_Generator. 项目地址:htt

系列文章 √第一章 元类编程,已完成 ; √第二章 网络编程,已完成 ; 本文目录 什么是socket?创建socket客户端创建socket服务端socket工作流程图解socket公共函数汇总实战:搭建在线聊天机器人 . 什么是socket? 说到网络编程,难免要提到socket? 那什么是socket呢,中文名叫"套接字",更难理解了吧. 通俗来讲,socket表示一个网络连接,通过这个连接,使得主机间或者一台计算机上的进程间可以通讯. 不管是不同主机,还是同一主机.既然是通信,

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_178 聊天机器人(ChatRobot)的概念我们并不陌生,也许你曾经在百无聊赖之下和Siri打情骂俏过,亦或是闲暇之余与小爱同学谈笑风生,无论如何,我们都得承认,人工智能已经深入了我们的生活.目前市面上提供三方api的机器人不胜枚举:微软小冰.图灵机器人.腾讯闲聊.青云客机器人等等,只要我们想,就随时可以在app端或者web应用上进行接入.但是,这些应用的底层到底如何实现的?在没有网络接入的情况下,我们能不能像美剧<西部世界>

前言: 最近了解了一下Rasa,阅读了一下官方文档,初步搭建了一个聊天机器人. 官方文档:https://rasa.com/docs/ 搭建的chatbot项目地址: https://github.com/handsomecui/chat-robot.git Rasa介绍: Rasa Stack 开源机器学习工具,供开发人员创建上下文AI助手和聊天机器人,由 Rasa Core and NLU 组成. rasa-nlu:用于自然语言理解的库,具有意图分类和实体提取         识别结构化数据

catalogue . 前言 . 训练语料库 . 数据预处理 . 词汇转向量 . 训练 . 聊天机器人 - 验证效果 0. 前言 不是搞机器学习算法专业的,3个月前开始补了一些神经网络,卷积,神经网络一大堆基础概念,尼玛,还真有点复杂,不过搞懂这些基本数学概念,再看tensorflow的api和python代码觉得跌跌撞撞竟然能看懂了,背后的意思也能明白一点点 0x1: 模型分类 1. 基于检索的模型 vs. 产生式模型 基于检索的模型(Retrieval-Based Models)有一个预先定

自然语言处理,语音处理.文本处理.语音识别(speech recognition),让计算机能够"听懂"人类语音,语音的文字信息"提取". 日本富国生命保险公司花170万美元安装人工智能系统,客户语言转换文本,分析词正面或负面.智能客服是人工能智能公司研究重点.循环神经网络(recurrent neural network,RNN)模型. 模型选择.每一个矩形是一个向量,箭头表示函数.最下面一行输入向量,最上面一行输出向量,中间一行RNN状态.一对一,没用RNN,如

欢迎大家前往云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 我们每天都会听到关于有能力涉及旅游.社交.法律​​.支持.销售等领域的新型机器人推出的新闻.根据我最后一次查阅的数据,单单Facebook Messenger就拥有超过11000个机器人,然而到我写这篇文章的时候,估计又已经增加了几千台.第一代的机器人由于它们只能根据对话中的关键字来分析有限的一些问题,因此显得十分的愚笨.但是随着像Wit.ai, API.ai, Luis.ai, Amazon Lex, IBM Watson等机器学习服务和

内容来源:宜信技术学院第3期技术沙龙-线上直播|AI中台——智能聊天机器人平台 主讲人:宜信科技中心AI中台团队负责人王东 导读:随着“中台”战略的提出,目前宜信中台建设在思想理念及架构设计上都已经取得了很多成果.宜信是如何借助中台化的思想打造“AI中台”及相关的智能产品呢?本次直播,宜信科技中心AI中台团队负责人王东老师分享了宜信AI中台的具体实施路径,并重点介绍了AI中台的智能产品——智能聊天机器人平台,包括智能聊天机器人平台的背景理念.设计思想.技术架构和应用场景,该平台能提供什么样的能力

这两个月都在忙着设计针对银联客服业务的智能聊天机器人,上一周已经交完设计报告,这一周还和部门同事一起分享了系统设计及运行效果.因为时间的关系,系统原型我使用了Flask+jQuery的组合,感觉用以原型可以,上线使用存在性能拓展瓶颈.最近技术调研发现Django框架中自带了实时通信的工具包Channels,网上评价不错,因此测试使用并记录. 在本文中,我们将通过Django Channels打造一个聊天机器人的WEB框架,主要实现前后端的信息交互. 参考文档 Getting Started Wi

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(Deep Learning)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 - 由于长度的原因. 这个指南主要基于Denny Br

AppU 如今的我们,之所以离不开手机和互联网,是因为它们确实可以带来信息和方便,让我们轻松记录并分享自己的生活体验,留下了充满回忆的各种文字.语音,各种图片.视频…… 但你有没有想过,当我们逝世时,对于如此之多的数字足迹和虚拟遗产,你有没有认真考虑过如何去处理它们?是就此沉寂在大公司冰冷的数据中心?还是愿意把这样的记忆保存下来,甚至做成机器人,永远陪伴在亲友身边? 其实在英剧<黑镜>第二季的一开头,就已经探讨过一个这样的故事.让 Geek 君没想到的是,一位俄罗斯的创业者真的把她逝去的好友,

来源商业新知网,原标题:让聊天机器人完美回复 | 基于PaddlePaddle的语义匹配模型DAM 语义匹配 语义匹配是NLP的一项重要应用.无论是问答系统.对话系统还是智能客服,都可以认为是问题和回复之间的语义匹配问题.这些NLP的应用,通常以聊天机器人的形式呈现在人们面前,目标是通过对话的上下文信息,去匹配最佳的回复. 因而,让聊天机器人完美回复问题,是语义匹配的关键目标.作为国内乃至国际上领先的NLP技术团队,百度在NLP领域积极创新.锐意进取,在聊天机器人的回复选择这个关键NLP任务上,

今天的文章仍然来自Jerry的老同事,SAP成都研究院的张航(Zhang Harry).关于他的背景介绍,请参考张航之前的文章:SAP成都研究院飞机哥:程序猿和飞机的不解之缘.下面是他的正文. 大家好,我是来自SAP成都研究院C4C开发团队的Harry. 今天给大家带来一个SAP C4C中国本地化的案例分享,这是我们成都C4C开发团队目前正在进行中的一个具有前瞻性的原型开发:通过C4C.微信.和基于Recast.AI的聊天机器人进行集成, 提升C4C的工单处理能力.  这个原型开发之前我也在SA

搭建QQ聊天通信的程序:(1)基于 networkcomms.net 创建一个WPF聊天客户端服务器应用程序 原文地址(英文):http://www.networkcomms.net/creating-a-wpf-chat-client-server-application/ 注意:本教程是相当广泛的,如果你是在短请也看到我们的东西 开始和 如何在几分钟内创建一个客户端服务器应用程序教程. 注2:本例中包括,明显延长进一步证明功能,在包中包含的示例 包下载. 在我们开始之前确保您已经安装了Vis

一.AgileEAS.NET SOA中间件Socket/Tcp框架介绍 在文章AgileEAS.NET SOA 中间件平台Socket/Tcp通信框架介绍一文之中我们对AgileEAS.NET SOA中间Socket/Tcp框架进行了总体的介绍,我们知道 AgileEAS.NET SOA中间件Socket/Tcp框架是一套Socket通信的消息中间件: 二.简单的服务器客户段消息应答 在文章AgileEAS.NET SOA 中间件平台Socket/Tcp通信框架-简单例子-实现简单的服务端客户端