自己动手一步步做聊天机器人完整教程（附赠 所有教程和源码）

源码下载在最后面。

一-涉及知识

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二-初识NLTK库

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三-语料与词汇资源

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四-何须动手？完全自动化对语料做词性标注

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五-自然语言处理中的文本分类

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六-教你怎么从一句话里提取出十句话的信息

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七-文法分析还是基于特征好啊

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八-重温自然语言处理

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九-聊天机器人应该怎么做

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十-半个小时搞定词性标注与关键词提取

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十一-0字节存储海量语料资源

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十二-教你如何利用强大的中文语言技术平台做依存句法和语义依存分析

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十三-把语言模型探究到底

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十四-探究中文分词的艺术

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十五-一篇文章读懂拿了图灵奖和诺贝尔奖的概率图模型

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十六-大话自然语言处理中的囊中取物

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十七-让机器做词性自动标注的具体方法

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十八-神奇算法之句法分析树的生成

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十九-机器人是怎么理解“日后再说”的

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二十-语义角色标注的基本方法

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二十一-比TF-IDF更好的隐含语义索引模型是个什么鬼

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二十二-神奇算法之人工神经网络

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二十三-用CNN做深度学习

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二十四-将深度学习应用到NLP

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二十五-google的文本挖掘深度学习工具word2vec的实现原理

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二十六-图解递归神经网络(RNN)

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二十七-用深度学习来做自动问答的一般方法

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二十八-脑洞大开：基于美剧字幕的聊天语料库建设方案

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二十九-重磅：近1GB的三千万聊天语料供出

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三十-第一版聊天机器人诞生——吃了字幕长大的小二兔

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三十一-如何把网站流量导向小二兔机器人

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三十二-用三千万影视剧字幕语料库生成词向量

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三十三-两套代码详解LSTM-RNN——有记忆的神经网络

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三十四-最快的深度学习框架torch

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三十五-一个lstm单元让聊天机器人学会甄嬛体

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三十六-深入理解tensorflow的session和graph

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三十七-一张图了解tensorflow中的线性回归工作原理

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三十八-原来聊天机器人是这么做出来的

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三十九-满腔热血：在家里搭建一台GPU云服务共享给人工智能和大数据爱好者

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四十-视频教程之开篇宣言与知识点梳理

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四十一-视频教程之环境搭建与python基础

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四十二-(重量级长文)从理论到实践开发自己的聊天机器人

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四十三-继续从理论到实践开发自己的聊天机器人

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源码地址：

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什么是智能制造？如何实现智能制造？

智能制造是国际公认的实现工业体系转型升级的新一代工业技术。智能制造并不等于自动化生产，无人工厂、无人物流、无人仓储等也并不能代表智能制造。

要讲清智能制造是什么，我们本文就先从智能制造的概念说起，再到智能制造的目标和主题，最后详解如何实现智能制造。

— 01 —

什么是智能制造？

1989年Kusiak首次明确提出了“智能制造系统”一词，并将智能制造定义为“通过集成知识工程、制造软件系统和机器人控制来对制造技工们的技能和专家知识进行建模，以使智能机器可自主地进行小批量生产”。此时智能制造的概念主要是从技术方面阐述的，强调它是由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统。

但在到了21世纪我国的制造强国战略研究报告中，认为智能制造是制造技术与数字技术、智能技术及新一代信息技术的融合。它是面向产品全生命周期的具有信息感知、优化决策、执行控制功能的制造系统，旨在高效、优质、柔性、清洁、安全、敏捷地制造产品和服务用户。智能制造的内容包括:制造装备的智能化、设计过程的智能化、加工工艺的优化、管理的信息化和服务的敏捷化远程化等。

到了现在，我们对工业4.0时代的智能制造内涵有了进一步的认知，即：智能制造是先进制造技术与新一代信息技术、新一代人工智能等新技术深度融合形成的新型生产方式和制造技术。

它以产品全生命周期价值链的数字化、网络化和智能化集成为核心，以企业内部纵向管控集成和企业外部网络化协同集成为支撑，以物理生产系统及其对应的各层级数字孪生映射融合为基础，建立起具有动态感知、实时分析、自主决策和精准执行功能的智能工厂进行赛博物理融合的智能生产，实现高效、优质、低耗、 绿色、安全的制造和服务。

— 02 —

发展智能制造的总体目标

众所周知，工业4.0是正在发生中的新工业革命，面临着一系列的变化和挑战。“智能化”是未来制造技术发展的必然趋势，智能制造是其核心。在工业4.0时代，智能制造的总体目标可以归结为如下五个方面：

（1）优质

制造的产品具有符合设计要求的优良质量，或提供优良的制造服务，或使制造产品和制造服务的质量优化。

（2）高效

在保证质量的前提下，在尽可能短的时间内以高效的工作节拍完成生产，从而制造出产品和提供制造服务，快速响应市场需求。

（3）低耗

以最低的经济成本和资源消耗制造产品或提供制造服务。其目标是综合制造成本最低，或制造能效比最优。

（4）绿色

在制造活动中综合考虑环境影响和资源效益，其目标是使整个产品全生命周期中对环境的影响最小、资源利用率最高，并使企业经济效益和社会效益协调优化。

（5）安全

考虑制造系统和制造过程中涉及的网络安全和信息安全问题，即通过综合性的安全防护措施和技术，保障设备、网络、控制、数据和应用的安全。

— 03 —

智能制造核心主题

1.智能工厂

智能工厂重点研究智能化生产系统和过程，以及网络化分布式生产设施的实现。智能工厂是智能制造中的一个关键主题，其主要内容可从多个角度来描述。

首先数字工厂是工业化与信息化融合的应用体现。它借助于信息化和数字化技术，通过集成、仿真、分析、控制等手段为制造工厂的生产全过程提供全面管控的整体解决方案。它不限于虚拟工厂，更重要的是实际工厂的集成，包括产品工程、工厂设计与优化、车间装备建设及生产运作控制等。

其次数字互联工厂是指将物联网技术全面应用于工厂运作的各个环节，实现工厂内部人、机、料、法、环、测的泛在感知和万物互联，互联的范围甚至可以延伸到供应链和客户环节。

而智能工厂从范式维度看，智能工厂是制造工厂层面的信息化与工业化的深度融合，是数字化工厂、网络化互联工厂和自动化工厂的延伸和发展。它通过将人工智能技术应用于产品设计、工艺、生产等过程，使得制造工厂在其关键环节或过程中能够体现出一定的智能化特征，即自主性的感知、学习、分析、预测、决策、通信与协调控制能力，能动态地适应制造环境的变化，从而实现提质增效、节能降本的目标。

2.智能生产

智能生产是智能制造中的另一个关键主题。在未来的智能生产中，生产资源(生产设备、机器 人、传送装置、仓储系统和生产设施等)将通过集成形成一个闭环网络，具有自主、自适应、自重构等特性，从而可以快速响应、动态调整和配置制造资源网络和生产步骤。智能生产的研究内容主要包括:

（1）MOM 生产网络

基于制造运营管理系统的生产网络，生产价值链中的供应商通过生 产网络可以获得和交换生产信息，供应商提供的全部零部件可以通过智能物流系统，在正确的时间以正确的顺序到达生产线。

（2）基于数字孪生的生产过程设计、仿真和优化

通过数字孪生将虚拟空间中的生产建模仿真与现实世界的实际生产过程完美融合，从而为真实世界里的物件(包括物料、产品、设备、生产过程、工厂等)建立一个高度真实仿真的“数字孪生”，生产过程的每一个步骤都将可在虚拟环境 (即赛博系统)中进行设计、仿真和优化。

(３)基于现场动态数据的决策与执行

利用数字孪生模型，为真实的物理世界中物料、产 品、工厂等建立一个高度真实仿真的“孪生体”，以现场动态数据驱动，在虚拟空间里对定制信息、生产过程或生产流程进行仿真优化，给实际生产系统和设备发出优化的生产工序指令，指挥和控制设备、生产线或生产流程进行自主式自组织的生产执行，满足用户的个性化定制需求。

3.智能物流和智能服务

智能物流和智能服务也分别是智能制造的主题之一。在一些场合下这两者也常被认为是构成智能工厂和进行智能生产的重要内容。

智能物流主要通过互联网、物联网和物流网等，整合物流资源，充分发挥现有物流资源供应方的效率，使需求方能够快速获得服务匹配和物流支持。智能服务是指能够自动辨识用户的显性和隐性需求，并且主动、高效、安全、绿色地满足其需求的服务。

在智能制造中，智能服务需要在集成现有多方面的信息技术及其应用的基础上，以用户需求为中心，进行服务模式和商业模式的创新。因此u，智能服务的实现需要涉及跨平台、多元化的技术支撑。在智能工厂中基于CPS平台通过物联网(物品的互联网)和务联网(服务的互联网)，将智能电网、智能移动、智能物流、智能建筑、智能产品等与智能工厂(智能车间和智能制造过程等)互相连接和集成，实现对供应链、制造资源、生产设施、生产系统及过程、营销及售后等的管控。

— 04 —

如何实现智能制造？

对于不同的行业、不同的领域、或是不同的企业，具体实施智能制造会有各自不同的技术路线和解决方案。所以我们今天所探讨的如何实现智能制造也只是一个基本的逻辑和路线，不同的行业仍要根据实际情况改变。

1.需求分析

需求分析是指在系统设计前和设计开发过程中对用户实际需求所作的调查与分析，是系统设计、系统完善和系统维护的依据。

需求分析主要涉及如下内容:发展趋势、已有基础、问题与差距、目标定位等。

2.网络基础设施建设

网络互联是网络化的基础，主要实现企业各种设备和系统之间的互联互通，包括工厂内网络、工厂外网络、工业设备和产品联网、网络设备、网络资源管理等涉及现场级、车间级、企业级设备和系统之间的互联，即企业内部纵向集成的网络化制造；还涉及企业信息系统、产品、用户与云平台之间的不同互联场景， 即企业外部(不同企业间)的横向集成。

因此网络互联为实现企业内部纵向集成和企业外部横向集成提供网络互联基础设施实现和技术保障。在网络互联基础建设中还必须考虑网络安全和信息安全问题，即要通过综合性的安全防护措施和技术，保障设备、网络、控制、数据和应用的安全。

3.数据互联可视的数字化

以产品全生命周期数字化管理(PLM)为基础，把产品全价值链的数字化、制造过程数据获取、产品及生产过程数据可视化作为智能化第一步，实现对数字化和数据可视化呈现。主要内容包括：产品全生命周期价值链的数字化、数据的互联共享、数据可视化及展示。

亿信华辰自主研发的一站式数据分析平台亿信ABI 能帮助制造企业在展示项目、科研投入比例、产品监控、人员构成等方面进行全面分析与展示，时刻掌控企业经营状况以及各项目花费情况，全方位监管各项目跟进情况；另外，对各条生产线的磨损率进行精准监控，及时排除故障隐患。为制造企业的运维管理提供了数据基础，辅助领导高效决策。

4.现场数据驱动的动态优化

现场数据驱动的动态优化本质上就是以工厂内部“物理层设备—车间制造执行系统—企业资源管理信息系统”纵向集成为基础，通过对物理设备、控制器、传感器的现场数据采集，获得对生产过程、生产环境的状态感知，进行数据建模分析和仿真对生产运行过程进行动态优化，作出最佳决策，并通过相应的工业软件和控制系统精准执行，完成对生产过程的闭环控制。

亿信华辰的智慧工厂解决方案，借助5G网络、智能机器人、视频比对技术，能帮助制造企业打造智慧化工厂生产线。在零配件配送、库存管理、生产组装、信息上报等关键环节利用可视化技术，能有效调节生产进度，合理调配资源、监控生产质量、及时上报数据反馈结果。另外，方案内容涵盖对生产车间轮胎检测环节、T-BOX数据上传环节，实时库存提供实时监控，并对云打印设备、AGV智能机器人进行工作状态、设备状态的可视化监控。

5.虚实融合的智能生产

虚实融合的智能生产是智能制造的高级阶段。这一阶段将在实现产品全生命周期价值链端到端数字化集成、企业内部纵向管控集成和网络化制造、企业外部网络化协同这三大集成的基础上，进一步建立与产品、制造装备及工艺过程、生产线、车间、工厂和企业等不同层级的物理对象映射融合的数字孪生，并构建以CPS为核心的智能工厂，全面实现动态感知、实时分析、自主决策和精准执行等功能，进行赛博物理融合的智能生产，实现高效、优质、低耗、绿色的制造和服务。

亿信华辰智能车间解决方案使用三维模拟真实产生环境对厂区监控、安全生产、运输车辆等区域进行全面监控，能帮助制造企业时刻掌控企业生产、运输状况，全方位监管各生产车间运行情况，将一切风险扼杀在摇篮之中，为打造高品质的车间生产提供千里眼和顺风耳。

— 05 —

小结

为适应制造技术发展变迁与制造业新挑战的需求，智能制造是制造业发展的必由之路。智能制造是多方面、多层级、多效应的一套组合拳，需要软件、硬件、人才、管理等多方面的转型升级，需要制造企业从“头脑”武装到“四肢”，才能在工业4.0的下半场取得先机。

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