看看大神的思路！機器學習界網紅7分鐘教你如何搭建Chatbot？

Siraj Raval 作為深度學習領域的自媒體人在歐美可以說是無人不知、無人不曉。

憑藉在 Youtube 上的指導視頻，Siraj Raval 在全世界吸粉無數，堪稱是機器學習界的網紅。說他是全球範圍內影響力最大的 ML 自媒體人，怕也無異議。

因此，雷鋒網 AI 研習社聯繫到了Siraj 本人，並獲得授權將他最精華的 Youtube 視頻進行字幕漢化，免費推送給大家。我們將不定期更新，敬請關注！

今天 Siraj 就帶領大家做一個自己的Chatbot（文末有GitHub鏈接）！

（建議在Wi-Fi環境下觀看視頻，土豪隨意~）

為了方便流量不足的小夥伴們在路上看，我們特意整理出了文字版和動圖~

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不過Chatbot可以為你做些什麼實實在在的事情呢？你可以和CNN機器人聊天來獲取實時新聞，也可以讓機器人訂花送給女票... ...等等，沒有女票？沒關係，說出你的要求，讓婚戀機器人給你介紹。

看來學會搭建一個Chatbot還是很有必要的。Siraj會帶你用TensorFlow建一個聊天機器人，使用遞歸神經網路演算法（RNN），步驟是下載數據集，創建模型，訓練模型，聊天測試。

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Step1 下載數據集

這裡會用到來自康奈爾大學的電影對話數據集。包含了超過600部的好萊塢電影的對話。（恩，可以和女票秀一下深厚的台詞功力了。）首先要下載數據集到數據文檔中，然後將其切分為兩個不同的訓練數據集（分別為問和答）進行預處理。

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Step2 創建模型

這裡用到的模型是 seq2seq，它包含兩個 LSTM 遞歸神經網路，第一個是 encoder 負責處理 input，第二個是 decoder 負責生成 output。使用encoder和decoder作為輸入參數，把辭彙轉為向量形式。

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Step3 訓練模型

這是很小的數據集，完成整個訓練可能也就幾個小時。

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Step4 聊天測試

隨著訓練進行，回答會越來越有邏輯。你投入的數據越多，聊得會越開心。

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