如何训练聊天机器人
我想开始尝试神经网络，作为一个玩具问题，我希望训练一个人聊天，即实现像cleverbot这样的聊天机器人。反正不是那么聪明。 我到处找了一些文档，发现有很多关于常规任务的教程，但是关于这个特定主题的教程很少。我发现的只是暴露了结果，而没有给出实现的见解。这样做的人做起来很浅（seq2seq上的tensorflow文档页面缺少imho）。 现在，我觉得我可能已经或多或少地了解了原理，但是我不确定，甚至不确定如何开始。因此，我将解释如何解决该问题，并希望对此解决方案提供反馈，告诉我我在哪里出错了，并且可能与该过程的详细解释和实践知识有任何联系。 我将用于该任务的数据集是我所有Facebook和whatsapp聊天记录的转储。我不知道它会多大，但可能还不够大。目标语言不是英语，因此我不知道在哪里可以快速收集有意义的对话样本。 我将从每个句子中产生一个思想载体。仍然不知道实际如何；我在deeplearning4j网站上找到了word2vec的一个很好的例子，但句子却没有。我了解单词向量的构建方式以及原因，但是我找不到句子向量的详尽解释。 使用思想向量作为输入和输出，我将训练神经网络。我不知道它应该有多少层，哪些必须是lstm层。 然后应该有另一个神经网络，它能够将思想向量转化为组成句子的字符序列。我读到我应该使用填充来弥补不同的句子长度，但是我想念如何编码字符（代码点足够吗？）。