基于深度学习Encoder-Decoder框架的聊天机器人

# chatbot 基于深度学习的聊天机器人，使用tensorflow + RNN实现 ### 训练语料 网上公开的语料训练库--小黄鸡语料库，[戳我](https://github.com/lianghaixing/Dialog_Corpus) ### 文件夹介绍 * data--原始数据以及数据清洗后的字典表，转化为相应的向量输入，enc为encoder的输入，dec为decoder的输入 * result--测试集的问答效果，为对话形式 ### 代码介绍 * data_utils.py--数据清洗，将数据分为问句和答句 * prepareData.py--生成字典表，转化为数字向量，将中文输入转化为向量输入 * seq2seq_model.py--定义seq2seq模型，初始化函数，定义类 * execute.py--执行函数，定义训练部分，测试部分 * train.py--训练函数 * predict.py--测试函数，定义测试集的测试 * seq2seq.ini--配置函数，定义一些训练的参数 * getConfig.py--获取配置函数的方法 ### 训练环境 windows 10 python 3.6.1 tensorflow==1.2.1 ### 聊天效果图   ### result测试内容 ``` ask: 我还喜欢她,怎么办 answer: 我要努力了，我也知道 ask: 什么意思 answer: 不想哄哄的，主人有什么我很喜欢。。。。 ask: 你相公是谁 answer: 当然是美丽的主人咯 ask: 有 answer: 啊…我只有你…… ask: 看来,你是自动回复的 answer: 嗯 ```