聊天机器人 NLP（初识学习思路）

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2019-01-03 08:06:00

人类目前的人工智能还是远远处于初级阶段，什么才能标志人工智能的时代的真正的到来呢？就是机器拥有事务处理的自觉逻辑。仅目前的人工智能的两大领域，就是视觉识别和语音处理这两块，这两块的运用范围也是十分广泛的，普遍用于事物识别，人类识别，动作识别，翻译等领域；

人工智能很明显的一点就是通过大量数据反复训练，提取特征值，优化产出结果；对于一些有些集的数据，更是容易训练，例如人脸的识别，语音的翻译，它的特征值有限课提取的；但是，如果你提取一个人的思维，它是难以转为一系列特征值存取起来的，就像自然语言，虽然常用就3000多个字，可是它们组合千变万化。一个想表达的意思，可以很多不同句子来表示。不同场景下，对同一件事的应激也是不一样的。那你怎样让一个机器人能像常人似的跟你聊天。现在，包括微软小微在内的很多聊天机器人，在对话十句之后，总觉得答非所问，模糊应答。所以，现在很多智能客服机器人，都的都是消息模板匹配的方式去做智能客服，毕竟在一个场景下，客户问题的关注点是很集中，例如淘宝客服，莫非就是问价格，问功能，性能，要优惠之类的问题。

当然人工智能的崛起，有赖生物学，物理学，数学理论等学科理论的进一步发展。人工智能之所以叫人工智能，有人说是有深度学习算法，能够通过训练学习自动优化输出结果，其然其不然，训练过度，也会造成输出结果有所偏差，代码上叫做过度拟合。我个人认为正常的人工智能时代的到来，应该是机器人具有自觉的事务的处理逻辑，至于思考能力，则是人工智能的高级阶段，可能有有赖于生物学的进一步研究来启发。智能-神经网络算法就是参考人的神经网络的运作设计的。

自然语言处理NLP，是我觉得更接近人工智能思维发展的一个东西。有个性，有感情，会简单思考的机器人估计30年内都不会出现，因为这东西太复杂了。但是在智能客服，智能搜索，教育方面会逐渐成熟，并大发光彩，也因为在此领域可大有作为。（索菲亚机器人压根就是一个骗局，一家破公司能有多厉害。）

如果你潜心想学NLP，可以跟我一起学；去年研究神经网络，也了解LSTM，可是一忙，中间就断了几个月没怎么接触，我也开始拾起NLP这一块，想写一个消息模板引擎，会重点研究一下知识图谱，智能查找方面的应用。

github 会作为首要研究学习的地方。

1）lstm-rnn算法的学习，并实践应用

2）消息模板的深度应用

3）知识图谱的深度应用

提供一些学习资料：

智能聊天：https://github.com/warmheartli/ChatBotCourse

语料库：https://github.com/guotong1988

刘焕勇语言学硕士笔记：https://blog.csdn.net/lhy2014

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