前言

發布這篇 Chat 的初衷是想和各位一起分享一下動手來做聊天機器人的樂趣，因此本篇文章適合用于深度機器學習的研究和興趣發展，因為從工業應用的角度來看使用百度、科大訊飛的 API 接口會更加的適合。在這篇文章中，希望和大家一起共同交流和探索動手實踐的樂趣，當然也歡迎大神來做深度的探討以及吐槽。這篇 Chat 的基礎源代碼來自互聯網，我進行了綜合優化和部分代碼的重寫，我也會在這邊文章發布的同時將所有源代碼上傳到 Git 分享出來，這樣在文章中我就不占用篇幅貼出全部的源代碼，大家可以從 Git 上 pull 下來對照著文章來看。

一、系統設計思路和框架

本次系統全部使用 Python 編寫，在系統設計上遵循著配置靈活、代碼模塊化的思路，分為數據預處理器、數據處理器、執行器、深度學習模型、可視化展示五個模塊。模塊間的邏輯關系大致為：數據預處理是將原始語料進行初步的處理以滿足于數據處理模塊的要求；執行器是整個系統引擎分別在運轉的時候調用數據處理器、深度學習模型進行數據處理、模型訓練、模型運作等工作；深度學習模型是一個基于TF的seq2seq模型，用于定義神經網絡并進行模型計算；可視化展示是一個用Flask前端框架寫的簡單的人機交互程序，在運行時調用執行器進行人機對話。

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