学习课程：基于Pytorch热门深度学习框架 从零开发NLP聊天机器人
章节名称：第4章 检索类聊天机器人 && 第5章 生成式聊天机器人
讲师：胖虎
课程内容：
检索类聊天机器人
需要数据库比较大
回答比较自然
贝叶斯分类
分类：就是构造一个分类器，吧用户提供的数据项映射到给定类别集中的某一个类
朴素贝叶斯
加上条件独立假设的贝叶斯方法就是朴素贝叶斯方法（Naive Bayes）
多项式模型
混合模型
朴素贝叶斯的实际应用
文本情感分析
拼写纠错
朴素贝叶斯工程中的技巧
Trick1:取对数
Trick2:转换为权重
Trick3:选取TopK的关键词
Trick4:分割样本
Trick5:位置权重
Chatterbot
Chatterbot是一个基于机器学习的聊天机器人引擎，构建在python上，主要特点是自可以从已有的对话中进行学习。
安装
pip install chatterbot
生成式聊天机器人
RNN LSTM语言模型
语言模型：简单来说就是一串词序列的概率分布
语言模型的应用
语音识别、机器翻译、句法分析、短语识别、词性标注、手写体识别、拼写纠错
语言模型的方法
基于统计学习的
基于机器学习和深度学习的
学习收获：
1、对聊天机器人有了更深层次的了解
2、对贝叶斯分类和RNN LSTM的原理有了更深的认识
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