第二十一天 詞典的準備

語料的準備a 詞典手動構造輸入法的詞典github上轉換器b 停用詞分詞之後不需要的詞語手動篩選網絡上選好的

第二十二天 分詞api

因爲我們的目的是將一個句子分成一個個詞語方便機器來檢索 例子的目標【python和C++哪個難】轉變成【python，c++，哪，和，難】 cut_BY_wo...

第二十三天 意圖識別

NLU部分這部分的功能其實就意圖識別和實體識別，比如用戶說了一句話:“我想定機票，從北京出發到上海的”。那對於這句話，我們通過NLU模塊就可以識別出來這個意圖是...

第二十四天 fasttext

獲取詞向量判斷分出來的詞語屬於什麽詞性，得到這段話裏面這個詞語在同一此序列裏面分類的概率 fastText是Facebook於2016年開源的一個詞向量計算和...

第二十五天 語料的處理

語料的處理

第二十六天 聊天機器人分詞訓練模型的封裝

封裝的意義是：盡量避免向外部暴露實現細節，只提供個別介面讓使用方調用，降低耦合性。這樣做的話，當自身的邏輯發生變化時，不會破壞使用方的邏輯，或是強制使用方修改自...

第二十七天 哈夫曼樹

第二十八天 seq2seq模型

第二十九天 attention

attention簡介和作用最基本的seq2seq模型包含一個encoder和一個decoder，通常的做法是將一個輸入的句子編碼成一個固定大小的state，...

第三十天 总结

很開心能完成鐵人賽 學到了很多很多 每天都要完成也特別累