chatbot 机器学习

聊天机器人（chatbot）终极指南：自然语言处理（NLP）和深度机器学习（Deep Machine Learning）

在过去的几个月中,我一直在收集自然语言处理(NLP)以及如何将NLP和深度学习(Deep Learning)应用到聊天机器人(Chatbots)方面的最好的资料. 时不时地我会发现一个出色的资源,因此我很快就开始把这些资源编制成列表. 不久,我就发现自己开始与bot开发人员和bot社区的其他人共享这份清单以及一些非常有用的文章了. 在这个过程中,我的名单变成了一个指南,经过一些好友的敦促和鼓励,我决定和大家分享这个指南,或许是一个精简的版本 - 由于长度的原因. 这个指南主要基于Denny Br

智能机器人chatbot论文集合

机器不学习 jqbxx.com-专注机器学习,深度学习,自然语言处理,大数据,个性化推荐,搜索算法,知识图谱今年开始接触chatbot,跟着各种专栏学习了一段时间,也读了一些论文,在这里汇总一下.感觉是存在一些内在的趋势的.只是要找到一个当下切实可行又省时省力的方案好像不太容易. 论文摘要 <Information Extraction over Structured Data: Question Answering with Freebase> 本文利用查询KB替代查询数据库,可以更好的理

Chatbot思考录

人工分词产生不一致性的原因主要在于人们对词的颗粒度的认知问题.在汉语里,词是表达意最基本的意思,再小意思就变了.在机器翻译中会有一种颗粒度比另外一种颗粒度更好的情况,颗粒度大的翻译效果好. 为了解决词语的多义性的问题,维护一个词语对等列表是有必要的.例如"中国银联"="银联",这时候主键应该保存为"中国银联",同样很多中英文系统的互译也应该将其保存在对等列表中 [补充]维护的应该是词语相关性表(应该设定关联性>p),一些词和其他词的关联性,

会话机器人Chatbot的相关资料

Chatbot简介竹间智能简仁贤:打破千篇一律的聊天机器人 | Chatbot的潮流重点关注其中关于情感会话机器人的介绍当你对我不满的时候我应该怎么应对,当你无聊,跟我说你很烦的时候,我应该怎么应对,当没话讲的时候,我应该怎么应对. 第一,要能够辨识这样的状态:第二要能够应对这样的状态,如何在不合适的状态之后,做自我学习调整,成为一个好的状态.这就需要结合逻辑模型跟机器学习模型的方法.另一方面机器学习自己可以去制造很多交互的数据,这个交互数据产生一个好的交互模型,用交互模型再让机器能够对应

这可能是AI、机器学习和大数据领域覆盖最全的一份速查表

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5ODE1NDYyMA==&mid=2653390110&idx=1&sn=b3e5d6e946b719d08b67d9ebf88283fe&chksm=bd1c3d0d8a6bb41bf05a8ccc9f375528c7c5e4223b190acc9593082b50e17855d2ccdd0e8ac2&mpshare=1&scene=23&srcid=0110mg1nBdOA

十个Chatbot框架介绍

十个Chatbot框架介绍原创 2016年12月13日 16:01:23 4616 Chatbot列表 1. Artificial Intelligence Markup Language 网址:http://www.alicebot.org/ 机构/作者:Dr. Richard S. Wallace 流行程度:283,000 简介:这是一个自定义的AI语言,是XML语言的扩展,支持语言规约,开源了解析器,支持主流的所有编程语言. 2. opendial 网

Chatbot：

讲清了一些最最基本的概念 - Intents(意图)和Entities(关键字) - 基于意图(Intent-based)的对话和基于流程(Flow-based)的对话聊天机器人教学:使用Dialogflow (API.AI)开发 iOS Chatbot App iOSDevLog image 随著苹果Core ML的最新版本发佈,开发人员更容易构建人工智能应用程式,除了图像识别和文本检测是利用AI建置APP的好例子,另一种善于展现机器学习Power的应用程式类型则是chatbots

谁说.NET不适合搞大数据，机器学习、人工智能

SciSharp Stack SciSharp STACK: https://scisharp.github.io/SciSharp/ 基于.NET的开源生态系统,用于数据科学.机器学习和AI. SciSharp将所有主要的ML/AI框架从Python引入.NET. 特点为.NET开发者 .NET开发者使用他们所了解和喜爱的工具可以最高效的工作.我们的使命是确保在获取数据科学.机器学习和AI的机会时,他们不必将其遗忘.完善的基于Python的机器学习生态系统对于数百万.NET开发者而言并不十分

[python] 基于Gradio可视化部署机器学习应用

Gradio是一个开源的Python库,用于构建机器学习和数据科学演示应用.有了Gradio,你可以围绕你的机器学习模型或数据科学工作流程快速创建一个简单漂亮的用户界面.Gradio适用于以下情况: 为客户/合作者/用户/学生演示你的机器学习模型. 通过自动共享链接快速部署你的模型,并获得对模型性能的反馈. 在开发过程中使用内置的操作和解释工具交互式地调试你的模型. Gradio官方仓库为:Gradio官方仓库.Gradio官方文档见:Gradio官方文档.如果在使用中遇到问题,多查查官方文档.

.NET平台开源项目速览(13)机器学习组件Accord.NET框架功能介绍

Accord.NET Framework是在AForge.NET项目的基础上封装和进一步开发而来.因为AForge.NET更注重与一些底层和广度,而Accord.NET Framework更注重与机器学习算法以及提供计算机视频.音频.信号处理以及统计应用相关的解决方案.该项目使用C#语言编写,项目主页:http://accord-framework.net/ 说明:该文章只是一个基本介绍,主要内容是翻译的官方文档和介绍,部分英文表述个人能力有限,不太熟悉,所以直接照搬原文,有比较确切的知道中文名

【Machine Learning】机器学习及其基础概念简介

机器学习及其基础概念简介作者:白宁超 2016年12月23日21:24:51 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚

借助亚马逊S3和RapidMiner将机器学习应用到文本挖掘

本挖掘典型地运用了机器学习技术,例如聚类,分类,关联规则,和预测建模.这些技术揭示潜在内容中的意义和关系.文本发掘应用于诸如竞争情报,生命科学,客户呼声,媒体和出版,法律和税收,法律实施,情感分析和趋势识别. 在本篇博客帖中,你将会学习到如何将机器学习技术应用到文本挖掘中.我将会向你展示如何使用RapidMiner(一款流行的预测分析开源工具)和亚马逊S3业务来创建一个文件挖掘应用.亚马逊S3业务是一项易用的存储服务,可使组织在网页上的任何地方存储和检索任意数量的数据. 掘模型产生的结果可以得到

Android开发学习之路-机器学习库（图像识别）、百度翻译

对于机器学习也不是了解的很深入,今天无意中在GitHub看到一个star的比较多的库,就用着试一试,效果也还行.比是可能比不上TensorFlow的,但是在Android上用起来比较简单,毕竟TensorFlow还要又JNI的知识. 这个库:onyx 效果: 用法非常简单,就是根据图片分析得到图片有可能的分类,这个学习的库是已经被训练过的,所以我们只需要直接让它识别就好了.得到的结果是根据可能概率由高到低排列.因为得到的结果都是英语,这里也用百度翻译来翻译了,所以结果中可能某些词会比较奇怪. ①

【NLP】基于机器学习角度谈谈CRF（三）

基于机器学习角度谈谈CRF 作者:白宁超 2016年8月3日08:39:14 [摘要]:条件随机场用于序列标注,数据分割等自然语言处理中,表现出很好的效果.在中文分词.中文人名识别和歧义消解等任务中都有应用.本文源于笔者做语句识别序列标注过程中,对条件随机场的了解,逐步研究基于自然语言处理方面的应用.成文主要源于自然语言处理.机器学习.统计学习方法和部分网上资料对CRF介绍的相关的相关,最后进行大量研究整理汇总成体系知识.文章布局如下:第一节介绍CRF相关的基础统计知识:第二节介绍基于自然语言角