AI Chat Robot
基于Android APP、自然语言处理(NLP)解析的常用技术、TensorFlow训练框架、深度学习等实现聊天机器人的应用及部署上线
项目流程:
1.收集和整理语料，将语料处理成我们需要的形式；
2.搭建神经网络和聊天机器人模型；
3.训练聊天机器人；
4.验证结果并发布成 Restful 接口；
5.搭建 Android 开发环境，并集成科大讯飞WebService接口，实现语音和文字的转换；
6.使用 Android 开发环境进行调用模型并发布 APP；
NLP技术点: 循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)模型,NLP语言模型解析,语料库的获取以及建立方法（Word2vec ，seq2seq）,词与词向量、命名实体识别、词性标注，分类模型（朴素贝叶斯、隐马尔科夫模型等）
词法分析:分词技术、词性标注、命名实体识别(基于规则和词典的方法、基于统计的方法：隐马尔科夫模型HMM、较大熵ME、支持向量机SVM、条件随机场CRF) 、词意消歧
句法分析
语义分析
文本处理方法、Attention机制
聊天机器人的训练思路：
TensorFlow框架:
TensorFlow系统框架原理
使用TensorFlow训练模型的步骤
TensorFlow聊天机器人模型的设计思路
TensorFlow模型构建与训练
TensorFlow模型发布与webservice接口（flask）
Android:
Android系统介绍及环境搭建
使用Android调用第三方语音识别接口
Android调用TensorFlow模型
Android界面设计规范
Android应用开发，Android app打包部署
