教程 | 看看大神的思路！機器學習界網紅 7 分鐘教你如何搭建 Chatbot？（中文版）

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！

（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~

微信、Skype、Messager以及其他主流通信軟體如今都已經搭建了聊天機器人，許多科技巨頭紛紛推出各自的聊天助手，各大電商也越來越多地使用聊天機器人參與客服工作。

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。

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。

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。

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。

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。

完整代碼和數據集請參考Github（鏈接）。

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Siraj Raval 何許人也？

Siraj Raval是YouTube極客網紅，曾任職於Twilio和Meetup，客戶包括Elon Mask和Google，教大家如何使用機器學習開發聊天機器人、無人駕駛車、AI藝術家等視頻點擊量累計數百萬。

Siraj Raval 為什麼這麼火？

首先，當然是這位哥倫比亞大學高材生活兒好技術好，用自己特有的方式三言兩語就能拋出一個原本晦澀的 ML、DL 概念，讓聽眾細細咀嚼。再者，這傢伙幽默逗比、口才便給。興之所至常手舞足蹈，瞳仁奇光掩映，口吐智慧蓮華。深度學習講師不少，但這麼風趣可親的卻不多。

雷鋒網按：視頻已獲得Siraj授權，字幕來自雷鋒網字幕組，為雷鋒網原創。