基于深度学习的聊天机器人-项目前期知识准备

文章目录

基于深度学习的聊天机器人-项目前期知识准备
一、TensorFlow框架简介
二、NLP基础
- 1. 常用的神经网络模型
- 2. 词法分析
- 3.贝叶斯和朴素贝叶斯
- 4. 隐马尔科夫模型
- 5. 语料相关
- 6. 语言模型
- 7. 词向量Word2vec

一、TensorFlow框架简介

TensorFlow 是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现。
1、谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统
2、用于语音识别或图像识别等多项机器学习和深度学习领域
3、将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理
4、支持CNN、RNN和LSTM算法，是目前在Image，Speech和NLP中最流行的深度神经网络模型。
使用流程见下图

二、NLP基础

以下链接均为各路大神所写，请移步学习。
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1. 常用的神经网络模型

卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种前馈神经网络，它包括卷积层(convolutional layer)和池化层(pooling layer)。
大话卷积神经网络CNN
循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是一种节点定向连接成环的人工神经网络。这种网络的内部状态可以展示动态时序行为。
大话循环神经网络RNN
LSTM (Long Short-Term Memory）是长短期记忆网络，是一种时间递归神经网络，适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。
LSTM原理及实现
BP神经网络

2. 词法分析

分词技术
词性标注
命名实体识别
词义消歧

3.贝叶斯和朴素贝叶斯

贝叶斯和朴素贝叶斯

4. 隐马尔科夫模型

隐马尔科夫模型

5. 语料相关

语料，即语言材料。语料是语言学研究的内容。语料是构成语料库的基本单元。语料库中存放的是在语言的实际使用中真实出现过的语言材料。真实语料需要经过加工（分析和处理)，才能成为有用的资源。

获取途径
1.1 开放型语料数据集
1.2 爬虫
1.3 自有平台
语料处理
2.1 获取语料
2.2 格式化文本（去杂）
2.3 特征工程

6. 语言模型

Unigram models（一元文法统计模型）
…
N-gram语言模型（N元模型）

7. 词向量Word2vec

词向量1
词向量2

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