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使用人工智能或机器学习技术开发智能对话代理是自然语言处理领域的一个有趣问题。在许多研究项目中，他们使用人工智能、机器学习算法和自然语言处理技术来开发对话/对话代理。过去，构建聊天机器人架构的方法依赖于手写规则和模板或简单的统计方法。随着深度学习的兴起，这些模型在 2015 年左右迅速被端到端可训练神经网络所取代。更具体地说，循环编码器-解码器模型 [Cho et al., 2014] 主导着对话建模任务。该架构改编自神经机器翻译领域，在该领域表现非常出色。从那时起，出现了许多变体[Serbanetal.,2016]和功能，这些变体和功能提高了聊天机器人的对话质量[Richard.,2017]。在当前的聊天机器人中，许多都是使用基于规则的技术、简单的机器学习算法或基于检索的技术开发的，这些技术并不能产生良好的结果。在本文中，我使用现代技术开发了一个 Seq2Seq AI 聊天机器人。为了开发 Seq2Seq AI 聊天机器人，我们实现了编码器-解码器注意机制架构。该编码器-解码器使用带有 LSTM（长短期记忆）单元的循环神经网络。这些对话代理主要由企业、政府组织和非营利组织使用。它们经常被银行等金融机构、信用卡公司、在线零售商店和初创企业等企业部署。
具有注意力机制的 Seq2Seq AI 聊天机器人
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