鄉民教我做的聊天機器人

  • R2
  • 第 2 天,13:25‑13:55
  • 中文演講/中文投影片
  • Python 函式庫
  • 中階

目前聊天機器人可大致分為兩大類型,任務型及聊天型的聊天機器人.其中任務型的聊天機器人較常運用於一般商業應用的情境(如:購物、訂票),與任務型的聊天機器人不同的是,聊天型機器人較注重人機對話(Dialog)的內容、準確度,並且近一步吸引使用者的對話意願,延續對話長度,讓使用者覺得是在跟真人對話為目標.
本次分享聊天型機器人(Messenger & LineBot)的實作經驗,以資訊檢索為基礎,深度學習為輔助,分享對於搜尋演算法的設計、自然語言處理的技巧(Language Model、Word2Vec)、深度學習模型(Seq2Seq與Seq2Seq的進階用法)、機器人部署架構,以及使用不同文本資料(如:電影字幕、PTT特定看板的討論內容)的心得。
透過以上的分享及說明,讓參加者能對聊天機器人的實作有所了解,並且用python搭配不同的文本資料,打造屬於自己的聊天機器人。

演講詳細內容

分享使用 PTT 語料製作聊天機器人的實作經驗,包含資料前處理、ML/DL、演算法、機器人串接,讓參加者能對聊天機器人的實作有所了解。 * 使用套件:Django、Jieba、Word2Vec、Tensorflow * Bot平台:Facebook Messenger、Line Bot * 資料來源:中文電影字幕、PTT

講者介紹

Ryan Chao

現為後端工程師,持續關注人工智慧與機器學習的技術發展,玩過kaggle,對於相關的應用深感興趣。工作之餘,常揪三五好友參與讀書會與side project,目前在deeplearning101讀書會中研究RNN,並進行一個聊天機器人專案,歡迎入坑。