【教程】看看大神的思路！机器学习界网红7分钟教你如何搭建Chatbot？（中文版）

2017-04-28 晋阳 AI研习社

Siraj Raval 作为深度学习领域的自媒体人在欧美可以说是无人不知、无人不晓。

凭借在 Youtube 上的指导视频，Siraj Raval 在全世界吸粉无数，堪称是机器学习界的网红。说他是全球范围内影响力最大的 ML 自媒体人，怕也无异议。

因此，雷锋网 AI 研习社联系到了Siraj 本人，并获得授权将他最精华的 Youtube 视频进行字幕汉化，免费推送给大家。我们将不定期更新，敬请关注！

今天 Siraj 就带领大家做一个自己的 Chatbot（文末有GitHub链接）！

（建议在Wi-Fi环境下观看视频，土豪随意~）

为了方便流量不足的小伙伴们在路上看，我们特意整理出了文字版和动图~

微信、Skype、Messager以及其他主流通信软件如今都已经搭建了聊天机器人，许多科技巨头纷纷推出各自的聊天助手，各大电商也越来越多地使用聊天机器人参与客服工作。

不过Chatbot可以为你做些什么实实在在的事情呢？你可以和CNN机器人聊天来获取实时新闻，也可以让机器人订花送给女票... ...等等，没有女票？没关系，说出你的要求，让婚恋机器人给你介绍。

看来学会搭建一个Chatbot还是很有必要的。Siraj会带你用TensorFlow建一个聊天机器人，使用递归神经网络算法（RNN），步骤是下载数据集，创建模型，训练模型，聊天测试。

Step1 下载数据集

这里会用到来自康奈尔大学的电影对话数据集。包含了超过600部的好莱坞电影的对话。（恩，可以和女票秀一下深厚的台词功力了。）首先要下载数据集到数据文档中，然后将其切分为两个不同的训练数据集（分别为问和答）进行预处理。

Step2 创建模型

这里用到的模型是 seq2seq，它包含两个 LSTM 递归神经网络，第一个是 encoder 负责处理 input，第二个是 decoder 负责生成 output。使用encoder和decoder作为输入参数，把词汇转为向量形式。

Step3 训练模型

这是很小的数据集，完成整个训练可能也就几个小时。

Step4 聊天测试

随着训练进行，回答会越来越有逻辑。你投入的数据越多，聊得会越开心。

完整代码和数据集请参考Github链接（点击文末阅读原文进入）。

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Siraj Raval 何许人也？

Siraj Raval是YouTube极客网红，曾任职于Twilio和Meetup，客户包括Elon Mask和Google，教大家如何使用机器学习开发聊天机器人、无人驾驶车、AI艺术家等视频点击量累计数百万。

Siraj Raval 为什么这么火？

首先，当然是这位哥伦比亚大学高材生活儿好技术好，用自己特有的方式三言两语就能抛出一个原本晦涩的 ML、DL 概念，让听众细细咀嚼。再者，这家伙幽默逗比、口才便给。兴之所至常手舞足蹈，瞳仁奇光掩映，口吐智慧莲华。深度学习讲师不少，但这么风趣可亲的却不多。

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