作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
在今年的爆炸性增长中，基于聊天机器人的应用已经越来越广泛。这其中包括电子商务、虚拟助手、智能客服等。许多优秀的平台都提供现成的聊天机器人服务，如微软小冰、图灵机器人、Facebook 的聊天机器人、Amazon Alexa 等。但是如果需要自己搭建一个聊天机器人的话，可能需要一些技术基础和时间成本。因此，作者希望借助本文中的知识结合实际案例，让读者可以快速建立起自己的聊天机器人。
本文从零开始，以 Python 框架 Flask 为基础开发一个开源的对话系统。整个流程分为以下几个步骤：
- 数据收集和清洗——收集数据并进行文本预处理；
- 模型训练——利用深度学习框架 TensorFlow 实现一个 Seq2Seq（序列到序列）模型；
- 对话系统实现——通过 Flask 框架构建一个可供用户交互的 Web 服务，实现端到端的对话功能。
文章将围绕这三个部分详细阐述其原理和操作步骤，同时还会给出相应的代码示例。希望能够给初次接触这方面的同学带来宝贵的帮助。
2.基本概念术语说明
2.1 数据集
首先要介绍的数据集就是我们的训练样本了。它主要由两类数据构成：
- 用户输入语句数据：即用户向机器人发送的信息。这些信息可能是用户问询的问题、提出的要求或者指令等等。
- 人机回复语句数据：即机器人的回复，根据用户输入信息生成的答复。人机回复数据可以来自于真实的对话系统或者模拟数据的生成方法。
2.2 序列到序列模型
我们要使用的对话系统是一个序列到序列模型（Sequence
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