一个可以使用自己语料进行训练的中文聊天机器人，欢迎大家实践交流。
#关于语料的说明
本次训练的语料是从互联网上找到的shooter的训练语料，语料质量很差劲，仅作为演示代码来用，大家可以使用自己的语料 语料下载地址，将文件下载后放到data目录下。
#seq2seq版本代码执行顺序
1、在下载好代码和语料之后，将语料文件放入data目录下。
2、按照 数据预处理器（data_utls.py)-->execute.py(执行器)-->web/app.py（预测可视化模块）的顺序执行就可以了。
3、超参配置在seq2seq.ini和seq2seq_sever.ini文件中配置。
4、详细的代码讲解可以参与我的chat文章(http://gitbook.cn/books/5a4a16da1f2e8d585e464f44/index.html)。
#seqGAN版本代码执行顺序
1 、在下载好代码和语料之后，将语料文件放入source_data目录下。
2、按照 数据预处理器（source_data_utls.py)-->execute.py(执行器)-->app.py（可视化模块）的顺序执行就可以了
#参考代码和文献
http://blog.topspeedsnail.com/archives/10735/comment-page-1#comment-1161。
http://www.easyapple.net/?p=1384&from=singlemessage&isappinstalled=0。
SeqGAN: Sequence Generative Adversarial Nets with Policy Gradient
#建议环境
ubuntu16.04
python3.6
tensorflow>=1.10.1或者tensorflow-gpu>=1.10.1
flask==0.11.1
1 Chinese-Chatbot-base-on-Transformer
4 Transformer-in-generating-dialogue
#关于版权
本代码遵循Apache2.0开源协议，作为一个平台供大家学习和研究交流，不过希望大家fork和给star。
#已更新功能清单:
V1.1:已经增加中文分词，效果是变得更好了。注意在使用分词后，需要增加词典的大小，否则的话会导致词典无法覆盖训练集，导致出现很多的UNK。直接在seq2seq.ini中修改超参数enc_vocab_size和dec_vocab_size的值即可。
V2.0:增加一个基于SeqGan的版本，以增加训练的效果。如想详细了解SeqGan的原理和代码讲解，可以参阅我在小象学院的课程视频http://www.chinahadoop.cn/course/1227