19、聊天机器人与机器人任务学习的技术探索

聊天机器人与机器人任务学习的技术探索

1. 聊天机器人的序列到序列模型

在构建聊天机器人时，序列到序列（seq2seq）模型是一种有效的解决方案。以下是构建该模型的关键步骤和代码实现。

首先，我们需要定义优化器并进行梯度裁剪，以确保模型的稳定性。以下是相应的代码：

optimizer = tf.train.AdamOptimizer(LEARNING_RATE)

gradients = optimizer.compute_gradients(cost)
capped_gradients = [(tf.clip_by_value(grad, -5., 5.), var)  
                        for grad, var in gradients if grad is not None]
train_op = optimizer.apply_gradients(capped_gradients)

完成上述代码后，模型基本搭建完成，接下来就可以进行训练了。但训练需要大量的输入输出句子对，我们可以从Cornell Movie Dialogues语料库（http://mng.bz/W28O）获取超过220,000条来自600多部电影的对话数据。不过要注意，由于数据量巨大，如果使用仅配置CPU的TensorFlow库进行训练，可能需要一整天的时间；而使用GPU训练，该网络可能需要30分钟到1小时。

为了方便使用，我们已经处理好了数据，你可以从www.manning.com/books/machine-learning-with-tensorf