自己动手做聊天机器人

《自己动手做聊天机器人》从零开始介绍了聊天机器人的发展历程及技术原理，并配合项目实战案例，重点介绍了问答系统、对话系统、闲聊系统这三种主要聊天机器人的技术原理及实现细节。让读者可以由浅入深、循序渐进地学习聊天机器人的相关知识，并对聊天机器人有深入的理解。《自己动手做聊天机器人》分为12章，主要内容有聊天机器人概述；快速开发一个智能语音助手；文本相似度计算方法；基于BERT模型的智能客服；基于知识库的问答系统；基于知识图谱的电影知识问答系统；基于知识图谱的医疗诊断问答系统；基于任务导向的聊天机器人；基于Rasa的电影订票助手；基于UNIT的智能出行助手；快速搭建一个“夸夸”闲聊机器人；聊天机器人的发展展望。《自己动手做聊天机器人》内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，特别适合对聊天机器人技术感兴趣的入门读者和进阶读者阅读，也适合人工智能技术研究人员、自然语言处理技术研究人员等其他编程爱好者阅读。另外，本书还可以作为高等院校或相关培训机构的教材使用。

第1章 聊天机器人概述
1.1 了解聊天机器人
1.1.1 人工智能与图灵测试
1.1.2 聊天机器人的发展历程
1.1.3 聊天机器人的前景
1.2 聊天机器人的分类与应用场景
1.2.1 相关术语介绍
1.2.2 聊天机器人的分类
1.2.3 问答聊天机器人
1.2.4 对话聊天机器人
1.2.5 闲聊机器人
1.3 聊天机器人的评价指标
1.3.1 问答系统的评价方法
1.3.2 对话系统的评价方法
1.3.3 闲聊系统的评价方法
1.4 聊天机器人的挑战
1.4.1 自然语言多种表达方式的挑战
1.4.2 语义差异性的挑战
1.4.3 整合语境信息的挑战
1.4.4 回复多样性的挑战
1.4.5 人格一致性的挑战
第2章 快速开发一个智能语音助手
2.1 项目背景及框架
2.2 环境配置
2.2.1 Python环境安装
2.2.2 PyCharm安装配置
2.3 语音识别模块的实现
代码2.1 将语音数据转换为文本
2.4 语音生成模块的实现
代码2.2 将文本转换为语音
2.5 对话模块
代码2.3 对话模块
2.6 智能语音助手的实现
代码2.4 智能语音助手
第3章 文本相似度计算方法
3.1 文本相似度计算方法介绍
3.2 基于字符的文本相似度计算方法
3.2.1 编辑距离
代码3.1 计算编辑距离
3.2.2 汉明距离
代码3.2 计算汉明距离
3.2.3 TF-IDF
代码3.3 计算TF-IDF
3.2.4 BM25
代码3.4 计算BM25
3.2.5 统计语言模型
代码3.5 计算N-gram
3.2.6 Jaccard距离
代码3.6 计算Jaccard距离
3.2.7 最长公共子序列
3.3 基于语义的文本相似度计算方法
3.3.1 基于表示的方法
3.3.2 基于交互比较的方法
3.3.3 基于预训练模型的方法
3.4 其他文本相似度的计算方法
3.5 语义匹配模型训练
3.5.1 point-wise模型
3.5.2 pair-wise模型
3.5.3 代码实现
代码3.7 训练网络模型
代码3.8 设置网络结构
代码3.9 设置损失函数
……
第4章 基于BERT模型的智能客服
第5章 基于知识库的问答系统
第6章 基于知识图谱的电影知识问答系统
第7章 基于知识图谱的医疗诊断问答系统
第8章 基于任务导向的聊天机器人
第9章 基于Rasa的电影订票助手
第10章 基于UNIT的智能出行助手
第11章 快速搭建一个“夸夸”闲聊机器人
第12章 聊天机器人的发展展望