【摘 要】
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伴随着深度学习不断深入的研究,该技术已经被应用到词向量表示、机器翻译、自然语言理解、情感分析和中文分词领域。目前,许多研究人员已经对聊天机器人的主要技术进行了深入
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伴随着深度学习不断深入的研究,该技术已经被应用到词向量表示、机器翻译、自然语言理解、情感分析和中文分词领域。目前,许多研究人员已经对聊天机器人的主要技术进行了深入的研究,机器学习中的深度学习技术也被逐渐的应用到研究中。本文阐述了聊天机器人存在的主要问题,针对存在的问题分别阐述了本文提出的LSTM-LDA神经网络主题模型以及Attention+Bi-LSTM的seq2seq模型,描述聊天机器人的模型,最后对本文提出的BT-DLL Model(基于Sequence to Sequence框架)进行了实验设计。
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