使用Seq2Seq模型构建聊天机器人：从数据集到模型训练

聊天机器人是人工智能领域中的一个热门应用，它可以模拟人类的对话方式与用户进行交流。Seq2Seq模型是一种常用的序列到序列模型，适用于生成式任务，如机器翻译和对话生成。在本篇文章中，我们将使用Seq2Seq模型构建一个聊天机器人，并在Cornell电影对话数据集上进行训练。

数据集介绍

Cornell电影对话数据集是一个广泛使用的对话数据集，包含了电影《The Cornell Movie–Dialogs Corpus》中的角色对话。该数据集包含了超过22,000个对话，涵盖了多个话题和情境。我们将使用这个数据集来训练我们的聊天机器人模型。

数据预处理

在开始构建模型之前，我们需要对数据集进行预处理。我们将使用Python和NLTK库来进行数据清洗和处理。首先，我们导入所需的库：

import re
import nltk
import string
import numpy as np
import