From 51002cbf8c639007b748c7f3925dbd7882d43a3f Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: =?UTF-8?q?=E6=9D=8E=E9=97=AF?= Date: Thu, 19 Oct 2017 19:18:35 +0800 Subject: [PATCH 1/8] =?UTF-8?q?chatbotv5=E8=A7=A3=E5=86=B3=E5=86=85?= =?UTF-8?q?=E5=AD=98=E9=97=AE=E9=A2=98?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- chatbotv5/demo.py | 42 ++++++++++++++++++++++------------------- chatbotv5/word_token.py | 5 +++-- 2 files changed, 26 insertions(+), 21 deletions(-) diff --git a/chatbotv5/demo.py b/chatbotv5/demo.py index 22b0b42..bcf4cb2 100644 --- a/chatbotv5/demo.py +++ b/chatbotv5/demo.py @@ -7,6 +7,7 @@ from tensorflow.contrib.legacy_seq2seq.python.ops import seq2seq import word_token import jieba +import random # 输入序列长度 input_seq_len = 5 @@ -20,17 +21,15 @@ EOS_ID = 2 # LSTM神经元size size = 8 -# 最大输入符号数 -num_encoder_symbols = 32 -# 最大输出符号数 -num_decoder_symbols = 32 # 初始学习率 init_learning_rate = 1 +# 在样本中出现频率超过这个值才会进入词表 +min_freq = 10 wordToken = word_token.WordToken() # 放在全局的位置，为了动态算出num_encoder_symbols和num_decoder_symbols -max_token_id = wordToken.load_file_list(['./samples/question', './samples/answer']) +max_token_id = wordToken.load_file_list(['./samples/question', './samples/answer'], min_freq) num_encoder_symbols = max_token_id + 5 num_decoder_symbols = max_token_id + 5 @@ -59,14 +58,15 @@ def get_train_set(): question_id_list = get_id_list_from(question) answer_id_list = get_id_list_from(answer) - answer_id_list.append(EOS_ID) - train_set.append([question_id_list, answer_id_list]) + if len(question_id_list) > 0 and len(answer_id_list) > 0: + answer_id_list.append(EOS_ID) + train_set.append([question_id_list, answer_id_list]) else: break return train_set -def get_samples(train_set): +def get_samples(train_set, batch_num): """构造样本数据 :return: @@ -78,7 +78,12 @@ def get_samples(train_set): # train_set = [[[5, 7, 9], [11, 13, 15, EOS_ID]], [[7, 9, 11], [13, 15, 17, EOS_ID]], [[15, 17, 19], [21, 23, 25, EOS_ID]]] raw_encoder_input = [] raw_decoder_input = [] - for sample in train_set: + if batch_num >= len(train_set): + batch_train_set = train_set + else: + random_start = random.randint(0, len(train_set)-batch_num) + batch_train_set = train_set[random_start:random_start+batch_num] + for sample in batch_train_set: raw_encoder_input.append([PAD_ID] * (input_seq_len - len(sample[0])) + sample[0]) raw_decoder_input.append([GO_ID] + sample[1] + [PAD_ID] * (output_seq_len - len(sample[1]) - 1)) @@ -163,23 +168,22 @@ def train(): train_set = get_train_set() with tf.Session() as sess: - sample_encoder_inputs, sample_decoder_inputs, sample_target_weights = get_samples(train_set) encoder_inputs, decoder_inputs, target_weights, outputs, loss, update, saver, learning_rate_decay_op, learning_rate = get_model() - input_feed = {} - for l in xrange(input_seq_len): - input_feed[encoder_inputs[l].name] = sample_encoder_inputs[l] - for l in xrange(output_seq_len): - input_feed[decoder_inputs[l].name] = sample_decoder_inputs[l] - input_feed[target_weights[l].name] = sample_target_weights[l] - input_feed[decoder_inputs[output_seq_len].name] = np.zeros([len(sample_decoder_inputs[0])], dtype=np.int32) - # 全部变量初始化 sess.run(tf.global_variables_initializer()) # 训练很多次迭代，每隔10次打印一次loss，可以看情况直接ctrl+c停止 previous_losses = [] - for step in xrange(20700): + for step in xrange(20000): + sample_encoder_inputs, sample_decoder_inputs, sample_target_weights = get_samples(train_set, 1000) + input_feed = {} + for l in xrange(input_seq_len): + input_feed[encoder_inputs[l].name] = sample_encoder_inputs[l] + for l in xrange(output_seq_len): + input_feed[decoder_inputs[l].name] = sample_decoder_inputs[l] + input_feed[target_weights[l].name] = sample_target_weights[l] + input_feed[decoder_inputs[output_seq_len].name] = np.zeros([len(sample_decoder_inputs[0])], dtype=np.int32) [loss_ret, _] = sess.run([loss, update], input_feed) if step % 10 == 0: print 'step=', step, 'loss=', loss_ret, 'learning_rate=', learning_rate.eval() diff --git a/chatbotv5/word_token.py b/chatbotv5/word_token.py index 6e1b777..ce2d301 100644 --- a/chatbotv5/word_token.py +++ b/chatbotv5/word_token.py @@ -11,7 +11,7 @@ def __init__(self): self.id2word_dict = {} - def load_file_list(self, file_list): + def load_file_list(self, file_list, min_freq): """ 加载样本文件列表，全部切词后统计词频，按词频由高到低排序后顺次编号 并存到self.word2id_dict和self.id2word_dict中 @@ -32,6 +32,8 @@ def load_file_list(self, file_list): sorted_list.sort(reverse=True) for index, item in enumerate(sorted_list): word = item[1] + if item[0] < min_freq: + break self.word2id_dict[word] = self.START_ID + index self.id2word_dict[self.START_ID + index] = word return index @@ -45,7 +47,6 @@ def word2id(self, word): else: return None - def id2word(self, id): id = int(id) if id in self.id2word_dict: From 52822c56242afc6edc711ac799cfc4cac7aea29d Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: =?UTF-8?q?=E6=9D=8E=E9=97=AF?= Date: Thu, 16 Aug 2018 09:12:44 +0800 Subject: [PATCH 2/8] =?UTF-8?q?=E6=99=BA=E8=83=BD=E6=B8=B8=E6=88=8FAI?= =?UTF-8?q?=E4=BB=8E=E5=9F=BA=E7=A1=80=E5=88=B0=E5=AE=9E=E6=88=98=E6=95=99?= =?UTF-8?q?=E7=A8=8B?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- README.md | 4 ++++ 1 file changed, 4 insertions(+) diff --git a/README.md b/README.md index af29265..753c026 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -8,6 +8,10 @@ _欢迎关注我的另外两个github项目_ * [_教你成为全栈工程师_](https://github.com/warmheartli/FullStackDeveloperCourse) * [_机器学习精简入门教程_](https://github.com/warmheartli/MachineLearningCourse) +智能游戏AI从基础到实战教程 +============== + * [智能游戏AI从基础到实战教程 一-发动集体智慧开发游戏AI](http://www.shareditor.com/blogshow?blogId=139)(2018-08-16) + 自己动手做聊天机器人教程 ============== * [自己动手做聊天机器人 一-涉及知识](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=63)(2016-06-09) From 076622fd9753e2490c5b2079bb108e36962724ae Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: lichuang Date: Sat, 4 Jan 2020 11:14:20 +0800 Subject: [PATCH 3/8] add license --- LICENSE.txt | 21 +++++++++++++++++++++ 1 file changed, 21 insertions(+) create mode 100644 LICENSE.txt diff --git a/LICENSE.txt b/LICENSE.txt new file mode 100644 index 0000000..b65dd9e --- /dev/null +++ b/LICENSE.txt @@ -0,0 +1,21 @@ +The MIT License (MIT) + +Copyright (c) 2013-present, Yuxi (Evan) You + +Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy +of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal +in the Software without restriction, including without limitation the rights +to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell +copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is +furnished to do so, subject to the following conditions: + +The above copyright notice and this permission notice shall be included in +all copies or substantial portions of the Software. + +THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR +IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY, +FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE +AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER +LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, +OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN +THE SOFTWARE. From 176d0be79ad0f1104ef69e28443c91b5e076a64f Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: =?UTF-8?q?=E6=9D=8E=E9=97=AF?= Date: Thu, 24 Dec 2020 11:39:22 +0800 Subject: [PATCH 4/8] =?UTF-8?q?=E6=94=B9=E5=9F=9F=E5=90=8D?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- README.md | 88 +++++++++++++++++++++++++++---------------------------- 1 file changed, 44 insertions(+), 44 deletions(-) diff --git a/README.md b/README.md index 753c026..71ba042 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -2,7 +2,7 @@ ChatBotCourse ============== _读本人更多原创文章，欢迎关注微信订阅号_ -SharEDITor +lcsays _欢迎关注我的另外两个github项目_ * [_教你成为全栈工程师_](https://github.com/warmheartli/FullStackDeveloperCourse) @@ -10,49 +10,49 @@ _欢迎关注我的另外两个github项目_ 智能游戏AI从基础到实战教程 ============== - * [智能游戏AI从基础到实战教程 一-发动集体智慧开发游戏AI](http://www.shareditor.com/blogshow?blogId=139)(2018-08-16) + * [智能游戏AI从基础到实战教程 一-发动集体智慧开发游戏AI](http://www.lcsays.com/blogshow?blogId=139)(2018-08-16) 自己动手做聊天机器人教程 ============== - * [自己动手做聊天机器人 一-涉及知识](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=63)(2016-06-09) - * [自己动手做聊天机器人 二-初识NLTK库](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=64)(2016-06-10) - * [自己动手做聊天机器人 三-语料与词汇资源](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=65)(2016-06-12) - * [自己动手做聊天机器人 四-何须动手？完全自动化对语料做词性标注](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=67)(2016-06-17) - * [自己动手做聊天机器人 五-自然语言处理中的文本分类](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=69)(2016-06-21) - * [自己动手做聊天机器人 六-教你怎么从一句话里提取出十句话的信息](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=70)(2016-06-22) - * [自己动手做聊天机器人 七-文法分析还是基于特征好啊](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=71)(2016-06-23) - * [自己动手做聊天机器人 八-重温自然语言处理](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=72)(2016-06-24) - * [自己动手做聊天机器人 九-聊天机器人应该怎么做](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=73)(2016-06-25) - * [自己动手做聊天机器人 十-半个小时搞定词性标注与关键词提取](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=74)(2016-06-28) - * [自己动手做聊天机器人 十一-0字节存储海量语料资源](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=76)(2016-07-01) - * [自己动手做聊天机器人 十二-教你如何利用强大的中文语言技术平台做依存句法和语义依存分析](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=77)(2016-07-04) - * [自己动手做聊天机器人 十三-把语言模型探究到底](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=78)(2016-07-05) - * [自己动手做聊天机器人 十四-探究中文分词的艺术](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=80)(2016-07-06) - * [自己动手做聊天机器人 十五-一篇文章读懂拿了图灵奖和诺贝尔奖的概率图模型](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=81)(2016-07-09) - * [自己动手做聊天机器人 十六-大话自然语言处理中的囊中取物](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=82)(2016-07-09) - * [自己动手做聊天机器人 十七-让机器做词性自动标注的具体方法](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=86)(2016-07-15) - * [自己动手做聊天机器人 十八-神奇算法之句法分析树的生成](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=87)(2016-07-19) - * [自己动手做聊天机器人 十九-机器人是怎么理解“日后再说”的](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=88)(2016-07-21) - * [自己动手做聊天机器人 二十-语义角色标注的基本方法](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=89)(2016-07-22) - * [自己动手做聊天机器人 二十一-比TF-IDF更好的隐含语义索引模型是个什么鬼](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=90)(2016-07-26) - * [自己动手做聊天机器人 二十二-神奇算法之人工神经网络](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=92)(2016-08-01) - * [自己动手做聊天机器人 二十三-用CNN做深度学习](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=97)(2016-08-12) - * [自己动手做聊天机器人 二十四-将深度学习应用到NLP](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=99)(2016-08-18) - * [自己动手做聊天机器人 二十五-google的文本挖掘深度学习工具word2vec的实现原理](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=100)(2016-08-20) - * [自己动手做聊天机器人 二十六-图解递归神经网络(RNN)](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=103)(2016-08-25) - * [自己动手做聊天机器人 二十七-用深度学习来做自动问答的一般方法](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=104)(2016-08-26) - * [自己动手做聊天机器人 二十八-脑洞大开：基于美剧字幕的聊天语料库建设方案](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=105)(2016-08-30) - * [自己动手做聊天机器人 二十九-重磅：近1GB的三千万聊天语料供出](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=112)(2016-09-18) - * [自己动手做聊天机器人 三十-第一版聊天机器人诞生——吃了字幕长大的小二兔](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=113)(2016-09-26) - * [自己动手做聊天机器人 三十一-如何把网站流量导向小二兔机器人](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=114)(2016-09-30) - * [自己动手做聊天机器人 三十二-用三千万影视剧字幕语料库生成词向量](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=115)(2016-10-10) - * [自己动手做聊天机器人 三十三-两套代码详解LSTM-RNN——有记忆的神经网络](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=116)(2016-10-13) - * [自己动手做聊天机器人 三十四-最快的深度学习框架torch](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=117)(2016-10-28) - * [自己动手做聊天机器人 三十五-一个lstm单元让聊天机器人学会甄嬛体](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=118)(2016-11-23) - * [自己动手做聊天机器人 三十六-深入理解tensorflow的session和graph](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=119)(2016-12-01) - * [自己动手做聊天机器人 三十七-一张图了解tensorflow中的线性回归工作原理](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=120)(2016-12-08) - * [自己动手做聊天机器人 三十八-原来聊天机器人是这么做出来的](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=121)(2017-01-10) - * [自己动手做聊天机器人 三十九-满腔热血：在家里搭建一台GPU云服务共享给人工智能和大数据爱好者](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=122)(2017-01-16) - * [自己动手做聊天机器人 四十-视频教程之开篇宣言与知识点梳理](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=124)(2017-03-05) - * [自己动手做聊天机器人 四十一-视频教程之环境搭建与python基础](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=125)(2017-03-31) - * [自己动手做聊天机器人 四十二-(重量级长文)从理论到实践开发自己的聊天机器人](http://www.shareditor.com/blogshow?blogId=136)(2017-09-07) + * [自己动手做聊天机器人 一-涉及知识](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=63)(2016-06-09) + * [自己动手做聊天机器人 二-初识NLTK库](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=64)(2016-06-10) + * [自己动手做聊天机器人 三-语料与词汇资源](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=65)(2016-06-12) + * [自己动手做聊天机器人 四-何须动手？完全自动化对语料做词性标注](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=67)(2016-06-17) + * [自己动手做聊天机器人 五-自然语言处理中的文本分类](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=69)(2016-06-21) + * [自己动手做聊天机器人 六-教你怎么从一句话里提取出十句话的信息](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=70)(2016-06-22) + * [自己动手做聊天机器人 七-文法分析还是基于特征好啊](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=71)(2016-06-23) + * [自己动手做聊天机器人 八-重温自然语言处理](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=72)(2016-06-24) + * [自己动手做聊天机器人 九-聊天机器人应该怎么做](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=73)(2016-06-25) + * [自己动手做聊天机器人 十-半个小时搞定词性标注与关键词提取](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=74)(2016-06-28) + * [自己动手做聊天机器人 十一-0字节存储海量语料资源](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=76)(2016-07-01) + * [自己动手做聊天机器人 十二-教你如何利用强大的中文语言技术平台做依存句法和语义依存分析](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=77)(2016-07-04) + * [自己动手做聊天机器人 十三-把语言模型探究到底](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=78)(2016-07-05) + * [自己动手做聊天机器人 十四-探究中文分词的艺术](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=80)(2016-07-06) + * [自己动手做聊天机器人 十五-一篇文章读懂拿了图灵奖和诺贝尔奖的概率图模型](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=81)(2016-07-09) + * [自己动手做聊天机器人 十六-大话自然语言处理中的囊中取物](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=82)(2016-07-09) + * [自己动手做聊天机器人 十七-让机器做词性自动标注的具体方法](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=86)(2016-07-15) + * [自己动手做聊天机器人 十八-神奇算法之句法分析树的生成](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=87)(2016-07-19) + * [自己动手做聊天机器人 十九-机器人是怎么理解“日后再说”的](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=88)(2016-07-21) + * [自己动手做聊天机器人 二十-语义角色标注的基本方法](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=89)(2016-07-22) + * [自己动手做聊天机器人 二十一-比TF-IDF更好的隐含语义索引模型是个什么鬼](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=90)(2016-07-26) + * [自己动手做聊天机器人 二十二-神奇算法之人工神经网络](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=92)(2016-08-01) + * [自己动手做聊天机器人 二十三-用CNN做深度学习](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=97)(2016-08-12) + * [自己动手做聊天机器人 二十四-将深度学习应用到NLP](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=99)(2016-08-18) + * [自己动手做聊天机器人 二十五-google的文本挖掘深度学习工具word2vec的实现原理](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=100)(2016-08-20) + * [自己动手做聊天机器人 二十六-图解递归神经网络(RNN)](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=103)(2016-08-25) + * [自己动手做聊天机器人 二十七-用深度学习来做自动问答的一般方法](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=104)(2016-08-26) + * [自己动手做聊天机器人 二十八-脑洞大开：基于美剧字幕的聊天语料库建设方案](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=105)(2016-08-30) + * [自己动手做聊天机器人 二十九-重磅：近1GB的三千万聊天语料供出](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=112)(2016-09-18) + * [自己动手做聊天机器人 三十-第一版聊天机器人诞生——吃了字幕长大的小二兔](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=113)(2016-09-26) + * [自己动手做聊天机器人 三十一-如何把网站流量导向小二兔机器人](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=114)(2016-09-30) + * [自己动手做聊天机器人 三十二-用三千万影视剧字幕语料库生成词向量](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=115)(2016-10-10) + * [自己动手做聊天机器人 三十三-两套代码详解LSTM-RNN——有记忆的神经网络](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=116)(2016-10-13) + * [自己动手做聊天机器人 三十四-最快的深度学习框架torch](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=117)(2016-10-28) + * [自己动手做聊天机器人 三十五-一个lstm单元让聊天机器人学会甄嬛体](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=118)(2016-11-23) + * [自己动手做聊天机器人 三十六-深入理解tensorflow的session和graph](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=119)(2016-12-01) + * [自己动手做聊天机器人 三十七-一张图了解tensorflow中的线性回归工作原理](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=120)(2016-12-08) + * [自己动手做聊天机器人 三十八-原来聊天机器人是这么做出来的](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=121)(2017-01-10) + * [自己动手做聊天机器人 三十九-满腔热血：在家里搭建一台GPU云服务共享给人工智能和大数据爱好者](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=122)(2017-01-16) + * [自己动手做聊天机器人 四十-视频教程之开篇宣言与知识点梳理](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=124)(2017-03-05) + * [自己动手做聊天机器人 四十一-视频教程之环境搭建与python基础](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=125)(2017-03-31) + * [自己动手做聊天机器人 四十二-(重量级长文)从理论到实践开发自己的聊天机器人](http://www.lcsays.com/blogshow?blogId=136)(2017-09-07) From fafa490cde4a7fe10315871d712955834dbcd842 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: =?UTF-8?q?=E6=9D=8E=E9=97=AF?= Date: Thu, 24 Dec 2020 11:40:00 +0800 Subject: [PATCH 5/8] =?UTF-8?q?=E6=94=B9=E5=9F=9F=E5=90=8D?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- README.md | 3 ++- 1 file changed, 2 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/README.md b/README.md index 71ba042..97fafcc 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -4,7 +4,8 @@ _读本人更多原创文章，欢迎关注微信订阅号_ lcsays -_欢迎关注我的另外两个github项目_ +_欢迎关注我的另外几个github项目_ + * [_大数据专家养成记_](https://github.com/warmheartli/bigdatablog) * [_教你成为全栈工程师_](https://github.com/warmheartli/FullStackDeveloperCourse) * [_机器学习精简入门教程_](https://github.com/warmheartli/MachineLearningCourse) From 156041d51ec51842592e8a1eeda565197fe31aec Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: =?UTF-8?q?=E6=9D=8E=E9=97=AF?= Date: Thu, 24 Dec 2020 11:40:48 +0800 Subject: [PATCH 6/8] =?UTF-8?q?=E6=94=B9=E5=9F=9F=E5=90=8D?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- README.md | 8 ++++---- 1 file changed, 4 insertions(+), 4 deletions(-) diff --git a/README.md b/README.md index 97fafcc..fc9e8cf 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -2,12 +2,12 @@ ChatBotCourse ============== _读本人更多原创文章，欢迎关注微信订阅号_ -lcsays +lcsays _欢迎关注我的另外几个github项目_ - * [_大数据专家养成记_](https://github.com/warmheartli/bigdatablog) - * [_教你成为全栈工程师_](https://github.com/warmheartli/FullStackDeveloperCourse) - * [_机器学习精简入门教程_](https://github.com/warmheartli/MachineLearningCourse) + * [_大数据专家养成记_](https://github.com/lcdevelop/bigdatablog) + * [_教你成为全栈工程师_](https://github.com/lcdevelop/FullStackDeveloperCourse) + * [_机器学习精简入门教程_](https://github.com/lcdevelop/MachineLearningCourse) 智能游戏AI从基础到实战教程 ============== From cd94826cd0835aad7557b7b7ea86cbfd98c59b3d Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: "whlichuang@126.com" <> Date: Fri, 3 Sep 2021 17:29:24 +0800 Subject: [PATCH 7/8] =?UTF-8?q?=E5=8D=9A=E5=AE=A2=E5=9C=B0=E5=9D=80ok?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- README.md | 86 +++++++++++++++++++++++++++---------------------------- 1 file changed, 43 insertions(+), 43 deletions(-) diff --git a/README.md b/README.md index fc9e8cf..a4b737e 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -11,49 +11,49 @@ _欢迎关注我的另外几个github项目_ 智能游戏AI从基础到实战教程 ============== - * [智能游戏AI从基础到实战教程 一-发动集体智慧开发游戏AI](http://www.lcsays.com/blogshow?blogId=139)(2018-08-16) + * [智能游戏AI从基础到实战教程 一-发动集体智慧开发游戏AI](https://www.lcsays.com/tutorial/139)(2018-08-16) 自己动手做聊天机器人教程 ============== - * [自己动手做聊天机器人 一-涉及知识](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=63)(2016-06-09) - * [自己动手做聊天机器人 二-初识NLTK库](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=64)(2016-06-10) - * [自己动手做聊天机器人 三-语料与词汇资源](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=65)(2016-06-12) - * [自己动手做聊天机器人 四-何须动手？完全自动化对语料做词性标注](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=67)(2016-06-17) - * [自己动手做聊天机器人 五-自然语言处理中的文本分类](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=69)(2016-06-21) - * [自己动手做聊天机器人 六-教你怎么从一句话里提取出十句话的信息](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=70)(2016-06-22) - * [自己动手做聊天机器人 七-文法分析还是基于特征好啊](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=71)(2016-06-23) - * [自己动手做聊天机器人 八-重温自然语言处理](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=72)(2016-06-24) - * [自己动手做聊天机器人 九-聊天机器人应该怎么做](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=73)(2016-06-25) - * [自己动手做聊天机器人 十-半个小时搞定词性标注与关键词提取](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=74)(2016-06-28) - * [自己动手做聊天机器人 十一-0字节存储海量语料资源](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=76)(2016-07-01) - * [自己动手做聊天机器人 十二-教你如何利用强大的中文语言技术平台做依存句法和语义依存分析](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=77)(2016-07-04) - * [自己动手做聊天机器人 十三-把语言模型探究到底](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=78)(2016-07-05) - * [自己动手做聊天机器人 十四-探究中文分词的艺术](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=80)(2016-07-06) - * [自己动手做聊天机器人 十五-一篇文章读懂拿了图灵奖和诺贝尔奖的概率图模型](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=81)(2016-07-09) - * [自己动手做聊天机器人 十六-大话自然语言处理中的囊中取物](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=82)(2016-07-09) - * [自己动手做聊天机器人 十七-让机器做词性自动标注的具体方法](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=86)(2016-07-15) - * [自己动手做聊天机器人 十八-神奇算法之句法分析树的生成](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=87)(2016-07-19) - * [自己动手做聊天机器人 十九-机器人是怎么理解“日后再说”的](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=88)(2016-07-21) - * [自己动手做聊天机器人 二十-语义角色标注的基本方法](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=89)(2016-07-22) - * [自己动手做聊天机器人 二十一-比TF-IDF更好的隐含语义索引模型是个什么鬼](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=90)(2016-07-26) - * [自己动手做聊天机器人 二十二-神奇算法之人工神经网络](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=92)(2016-08-01) - * [自己动手做聊天机器人 二十三-用CNN做深度学习](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=97)(2016-08-12) - * [自己动手做聊天机器人 二十四-将深度学习应用到NLP](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=99)(2016-08-18) - * [自己动手做聊天机器人 二十五-google的文本挖掘深度学习工具word2vec的实现原理](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=100)(2016-08-20) - * [自己动手做聊天机器人 二十六-图解递归神经网络(RNN)](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=103)(2016-08-25) - * [自己动手做聊天机器人 二十七-用深度学习来做自动问答的一般方法](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=104)(2016-08-26) - * [自己动手做聊天机器人 二十八-脑洞大开：基于美剧字幕的聊天语料库建设方案](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=105)(2016-08-30) - * [自己动手做聊天机器人 二十九-重磅：近1GB的三千万聊天语料供出](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=112)(2016-09-18) - * [自己动手做聊天机器人 三十-第一版聊天机器人诞生——吃了字幕长大的小二兔](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=113)(2016-09-26) - * [自己动手做聊天机器人 三十一-如何把网站流量导向小二兔机器人](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=114)(2016-09-30) - * [自己动手做聊天机器人 三十二-用三千万影视剧字幕语料库生成词向量](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=115)(2016-10-10) - * [自己动手做聊天机器人 三十三-两套代码详解LSTM-RNN——有记忆的神经网络](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=116)(2016-10-13) - * [自己动手做聊天机器人 三十四-最快的深度学习框架torch](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=117)(2016-10-28) - * [自己动手做聊天机器人 三十五-一个lstm单元让聊天机器人学会甄嬛体](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=118)(2016-11-23) - * [自己动手做聊天机器人 三十六-深入理解tensorflow的session和graph](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=119)(2016-12-01) - * [自己动手做聊天机器人 三十七-一张图了解tensorflow中的线性回归工作原理](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=120)(2016-12-08) - * [自己动手做聊天机器人 三十八-原来聊天机器人是这么做出来的](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=121)(2017-01-10) - * [自己动手做聊天机器人 三十九-满腔热血：在家里搭建一台GPU云服务共享给人工智能和大数据爱好者](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=122)(2017-01-16) - * [自己动手做聊天机器人 四十-视频教程之开篇宣言与知识点梳理](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=124)(2017-03-05) - * [自己动手做聊天机器人 四十一-视频教程之环境搭建与python基础](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=125)(2017-03-31) - * [自己动手做聊天机器人 四十二-(重量级长文)从理论到实践开发自己的聊天机器人](http://www.lcsays.com/blogshow?blogId=136)(2017-09-07) + * [自己动手做聊天机器人 一-涉及知识](https://www.lcsays.com/tutorial/63)(2016-06-09) + * [自己动手做聊天机器人 二-初识NLTK库](https://www.lcsays.com/tutorial/64)(2016-06-10) + * [自己动手做聊天机器人 三-语料与词汇资源](https://www.lcsays.com/tutorial/65)(2016-06-12) + * [自己动手做聊天机器人 四-何须动手？完全自动化对语料做词性标注](https://www.lcsays.com/tutorial/67)(2016-06-17) + * [自己动手做聊天机器人 五-自然语言处理中的文本分类](https://www.lcsays.com/tutorial/69)(2016-06-21) + * [自己动手做聊天机器人 六-教你怎么从一句话里提取出十句话的信息](https://www.lcsays.com/tutorial/70)(2016-06-22) + * [自己动手做聊天机器人 七-文法分析还是基于特征好啊](https://www.lcsays.com/tutorial/71)(2016-06-23) + * [自己动手做聊天机器人 八-重温自然语言处理](https://www.lcsays.com/tutorial/72)(2016-06-24) + * [自己动手做聊天机器人 九-聊天机器人应该怎么做](https://www.lcsays.com/tutorial/73)(2016-06-25) + * [自己动手做聊天机器人 十-半个小时搞定词性标注与关键词提取](https://www.lcsays.com/tutorial/74)(2016-06-28) + * [自己动手做聊天机器人 十一-0字节存储海量语料资源](https://www.lcsays.com/tutorial/76)(2016-07-01) + * [自己动手做聊天机器人 十二-教你如何利用强大的中文语言技术平台做依存句法和语义依存分析](https://www.lcsays.com/tutorial/77)(2016-07-04) + * [自己动手做聊天机器人 十三-把语言模型探究到底](https://www.lcsays.com/tutorial/78)(2016-07-05) + * [自己动手做聊天机器人 十四-探究中文分词的艺术](https://www.lcsays.com/tutorial/80)(2016-07-06) + * [自己动手做聊天机器人 十五-一篇文章读懂拿了图灵奖和诺贝尔奖的概率图模型](https://www.lcsays.com/tutorial/81)(2016-07-09) + * [自己动手做聊天机器人 十六-大话自然语言处理中的囊中取物](https://www.lcsays.com/tutorial/82)(2016-07-09) + * [自己动手做聊天机器人 十七-让机器做词性自动标注的具体方法](https://www.lcsays.com/tutorial/86)(2016-07-15) + * [自己动手做聊天机器人 十八-神奇算法之句法分析树的生成](https://www.lcsays.com/tutorial/87)(2016-07-19) + * [自己动手做聊天机器人 十九-机器人是怎么理解“日后再说”的](https://www.lcsays.com/tutorial/88)(2016-07-21) + * [自己动手做聊天机器人 二十-语义角色标注的基本方法](https://www.lcsays.com/tutorial/89)(2016-07-22) + * [自己动手做聊天机器人 二十一-比TF-IDF更好的隐含语义索引模型是个什么鬼](https://www.lcsays.com/tutorial/90)(2016-07-26) + * [自己动手做聊天机器人 二十二-神奇算法之人工神经网络](https://www.lcsays.com/tutorial/92)(2016-08-01) + * [自己动手做聊天机器人 二十三-用CNN做深度学习](https://www.lcsays.com/tutorial/97)(2016-08-12) + * [自己动手做聊天机器人 二十四-将深度学习应用到NLP](https://www.lcsays.com/tutorial/99)(2016-08-18) + * [自己动手做聊天机器人 二十五-google的文本挖掘深度学习工具word2vec的实现原理](https://www.lcsays.com/tutorial/100)(2016-08-20) + * [自己动手做聊天机器人 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三十七-一张图了解tensorflow中的线性回归工作原理](https://www.lcsays.com/tutorial/120)(2016-12-08) + * [自己动手做聊天机器人 三十八-原来聊天机器人是这么做出来的](https://www.lcsays.com/tutorial/121)(2017-01-10) + * [自己动手做聊天机器人 三十九-满腔热血：在家里搭建一台GPU云服务共享给人工智能和大数据爱好者](https://www.lcsays.com/tutorial/122)(2017-01-16) + * [自己动手做聊天机器人 四十-视频教程之开篇宣言与知识点梳理](https://www.lcsays.com/tutorial/124)(2017-03-05) + * [自己动手做聊天机器人 四十一-视频教程之环境搭建与python基础](https://www.lcsays.com/tutorial/125)(2017-03-31) + * [自己动手做聊天机器人 四十二-(重量级长文)从理论到实践开发自己的聊天机器人](https://www.lcsays.com/tutorial/136)(2017-09-07) From 8194902f47c90b0861581daf53285f71edcf1f13 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: lichuang Date: Mon, 18 Jul 2022 17:16:13 +0800 Subject: [PATCH 8/8] =?UTF-8?q?=E8=BF=81=E7=A7=BB=E7=BD=91=E7=AB=99?= =?UTF-8?q?=E5=88=B0codemeteors?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- README.md | 86 +++++++++++++++++++++++++++---------------------------- 1 file changed, 43 insertions(+), 43 deletions(-) diff --git a/README.md b/README.md index a4b737e..a12f0b7 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -11,49 +11,49 @@ _欢迎关注我的另外几个github项目_ 智能游戏AI从基础到实战教程 ============== - * [智能游戏AI从基础到实战教程 一-发动集体智慧开发游戏AI](https://www.lcsays.com/tutorial/139)(2018-08-16) + * [智能游戏AI从基础到实战教程 一-发动集体智慧开发游戏AI](https://blog.codemeteors.com/tutorial/139)(2018-08-16) 自己动手做聊天机器人教程 ============== - * [自己动手做聊天机器人 一-涉及知识](https://www.lcsays.com/tutorial/63)(2016-06-09) - * [自己动手做聊天机器人 二-初识NLTK库](https://www.lcsays.com/tutorial/64)(2016-06-10) - * [自己动手做聊天机器人 三-语料与词汇资源](https://www.lcsays.com/tutorial/65)(2016-06-12) - * [自己动手做聊天机器人 四-何须动手？完全自动化对语料做词性标注](https://www.lcsays.com/tutorial/67)(2016-06-17) - * [自己动手做聊天机器人 五-自然语言处理中的文本分类](https://www.lcsays.com/tutorial/69)(2016-06-21) - * [自己动手做聊天机器人 六-教你怎么从一句话里提取出十句话的信息](https://www.lcsays.com/tutorial/70)(2016-06-22) - * [自己动手做聊天机器人 七-文法分析还是基于特征好啊](https://www.lcsays.com/tutorial/71)(2016-06-23) - * [自己动手做聊天机器人 八-重温自然语言处理](https://www.lcsays.com/tutorial/72)(2016-06-24) - * [自己动手做聊天机器人 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二十一-比TF-IDF更好的隐含语义索引模型是个什么鬼](https://www.lcsays.com/tutorial/90)(2016-07-26) - * [自己动手做聊天机器人 二十二-神奇算法之人工神经网络](https://www.lcsays.com/tutorial/92)(2016-08-01) - * [自己动手做聊天机器人 二十三-用CNN做深度学习](https://www.lcsays.com/tutorial/97)(2016-08-12) - * [自己动手做聊天机器人 二十四-将深度学习应用到NLP](https://www.lcsays.com/tutorial/99)(2016-08-18) - * [自己动手做聊天机器人 二十五-google的文本挖掘深度学习工具word2vec的实现原理](https://www.lcsays.com/tutorial/100)(2016-08-20) - * [自己动手做聊天机器人 二十六-图解递归神经网络(RNN)](https://www.lcsays.com/tutorial/103)(2016-08-25) - * [自己动手做聊天机器人 二十七-用深度学习来做自动问答的一般方法](https://www.lcsays.com/tutorial/104)(2016-08-26) - * [自己动手做聊天机器人 二十八-脑洞大开：基于美剧字幕的聊天语料库建设方案](https://www.lcsays.com/tutorial/105)(2016-08-30) - * [自己动手做聊天机器人 二十九-重磅：近1GB的三千万聊天语料供出](https://www.lcsays.com/tutorial/112)(2016-09-18) - * [自己动手做聊天机器人 三十-第一版聊天机器人诞生——吃了字幕长大的小二兔](https://www.lcsays.com/tutorial/113)(2016-09-26) - * [自己动手做聊天机器人 三十一-如何把网站流量导向小二兔机器人](https://www.lcsays.com/tutorial/114)(2016-09-30) - * [自己动手做聊天机器人 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