第1章では、コースを説明し
、人工知能、自然言語処理（NLP）の新興分野でのコースの非常に重要な部分は、NLPの主流方向に焦点を当てている、中国科学院に基づいて、現在最も人気のあるPytorch深い学習の枠組みの適用、実践と理論、実際のコードは、インデックスボットやボット式完成産業プロジェクトを実行します。...
第2章ボットの概要
主産業と現在主流の分布のチャットロボットの定義、分類、起源と発展に。
第3章NLPベース
NLTK、コーパスのタグ付け、ワード、TF-IDF、Word2Vec含むNLPのコアの基本部分、この章の
第4章取得クラスチャットロボット
章では、コア検索技術、ベイズ分類クラスボット原理を取り出す説明会話ボットアプリケーションと実装。
式ボットの第5章
原則章では、式チャットロボット、設計プロセス、RNN / LSTM言語モデルを説明しています。注意メカニズム、およびSeq2Seqモデル。
第6章Pytorchの基盤は、
この章では、モデルのトレーニングとテストを構築し、Pytorchコア原則、ダイナミックテンソル、入力データの確立を説明しています。
ロボットの第7章発展方向とseqGAN戦闘
章では、追加のSeqGanの原則とコードの実装組み合わせボットと対立点生成ネットワークGANと強化学習RL
Pytorchボットコードに第8章では、実際にある
テイクあなたのゼロベースの章からPytorchの深学習フレームワーク工業用グレードのプロジェクトは、チャット形式のチャットロボットを完成します。
ダウンロード：ベースPytorch人気のゼロ深学習の枠組みからは、NLPのボットを開発しました