翟高粤 高乾龙 赵云杰 唐竹韵

摘 要：自然语言处理（NLP）中的语言对话一直是机器学习的“圣杯”，也是机器学习挑战图灵测试的主力。从人工智能的概念被提出开始，语言对话任务一直是业界研究的热点，本文通过NLP基础理论知识、Seq2Seq模型来介绍中文聊天机器人的原理，并使用TensorFlow 2.0的高阶API完成编程。

关键词：深度学习;Seq2Seq模型;机器人聊天;Tensorflow2.0

目前机器学习，尤其是深度学习，已经成功的解决了图像识别的问题。从IMAGENET大赛的近几年成绩看，识别类问题准确度已经接近100%。与此同时，机器学习在解决“语音到文字”（Speech to Text）以及“文字到语音” （Text to Speech）方面也有了飞跃。聊天机器人的研究可以追溯到上个世纪五十年代，阿兰图灵提出了一个图灵测试来回答“机器能思考吗”的问题，随后掀起了人工智能研究的热潮。聊天机器人可应用于多个人机交互场景，比如问答系统、谈判、电子商务、辅导等。最近，随着移动终端数量的急剧增加，它也可以用于手机终端的虚拟助理，如Apple的Siri、微软的Cortana、Facebook的Messenger，Google助手等，让用户更容易地从终端上获取信息和服务。

一、机器人聊天基础理论知识简介

（一）语言模型

语言模型其实是一个打分模型，通过对一句话进行打分来判断这句话是否符合人类的自然语言习惯。语言模型的发展历史久远，经历了统计语言模型、n-gram语言模型和神经网络语言模型三个阶段。

统计语言模型是统计每个词出现的频次来形成词频字典，然后根据输入计算下一个输出词的概率，最后形成输出语句的。……