作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
Chatbot（中文名叫聊天机器人）是一个基于对话系统、信息提取和自然语言生成技术而实现的多功能的自动助手。它能够实时地与用户进行沟通交流、理解用户需求并给出相应的反馈。 最近几年来，深度学习技术在计算机视觉、自然语言处理等领域发展迅速，已经取得了突破性的进步。本文将介绍如何利用Keras构建一个端到端的聊天机器人，并涉及一些训练技巧和注意事项。希望可以帮助读者更好地理解聊天机器人的工作原理。
2.基本概念术语说明
- 意图识别（Intent recognition）: 在对话中，一个意图由用户输入的文本或者语音命令来表现出来。我们需要根据上下文分析文本或语音命令的含义，然后识别出它的真正意图。例如，“去吃饭”，“帮我找份演出票”等都是查找航班乘客的意图。
- 对话状态管理（Dialog state management）：对话状态管理是指对话中的不同会话轮次之间的状态跟踪。在每一次会话中，都存在不同的情境和信息需求。因此，需要根据历史消息（即对话记录）来确定下一步应该做什么。
- 生成模型（Generation model）：生成模型负责生成回复给用户的文字。通过回答用户的问题、分析对话历史记录、并结合知识库等因素来生成合适的回复。
- 知识库（Knowledge base）：知识库包含的是对话系统所需的外部信息，例如电影预告、天气预报、新闻、股市数据、音乐播放列表、人物介绍等。对话系统需要从知识库中获取有用的信息来响应用户。
- 数据集（Dataset）：数据集是由多个训练样本组成的集合，其中包括原始语句、对话状态、真实的回复、回复