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本文探讨了基于Encoder-Decoder的LSTM网络和Attention机制在Android聊天机器人中的应用，通过Tensorflow实现，设计了Android客户端，并通过 Beam Search 提高回答多样性。研究证明了移动端聊天机器人的有效性和可行性。
完整代码：https://download.youkuaiyun.com/download/qq_38735017/87379917
一、研究目标
随着智能移动设备的快速发展，移动端的用户期望更加人性化的设备使用体验以及通过自然语言与计算机沟通交流。基于来自互联网的大量短对话数据，通过计算图框架Tensorflow实现基于Encoder-Decoder的LSTM网络单元模型生成式聊天机器人，并设计一款Android客户端聊天机器人软件，结果表明移动端聊天机器人的可行性和有效性。
二、研究方法
本文对常用的检索式和生成式两种实现方式进行对比，基于主流的实现聊天机器人所采用的生成式技术框
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