前言
发布这篇 Chat 的初衷是想和各位一起分享一下动手来做聊天机器人的乐趣，因此本篇文章适合用于深度机器学习的研究和兴趣发展，因为从工业应用的角度来看使用百度、科大讯飞的 API 接口会更加的适合。在这篇文章中，希望和大家一起共同交流和探索动手实践的乐趣，当然也欢迎大神来做深度的探讨以及吐槽。这篇 Chat 的基础源代码来自互联网，我进行了综合优化和部分代码的重写，我也会在这边文章发布的同时将所有源代码上传到 Git 分享出来，这样在文章中我就不占用篇幅贴出全部的源代码，大家可以从 Git 上 pull 下来对照着文章来看。
一、系统设计思路和框架
本次系统全部使用 Python 编写，在系统设计上遵循着配置灵活、代码模块化的思路，分为数据预处理器、数据处理器、执行器、深度学习模型、可视化展示五个模块。模块间的逻辑关系大致为：数据预处理是将原始语料进行初步的处理以满足于数据处理模块的要求；执行器是整个系统引擎分别在运转的时候调用数据处理器、深度学习模型进行数据处理、模型训练、模型运作等工作；深度学习模型是一个基于TF的seq2seq模型，用于定义神经网络并进行模型计算；可视化展示是一个用Flask前端框架写的简单的人机交互程序，在运行时调用执行器进行人机对话。
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