案例介绍
本项目为个人独立开发。本项目主要利用深度学习和自然语言处理技术来构建面向任务型对话机器人。该对话系统通过端到端的方法实现，采用基于卷积神经网络和多步注意力机制的序列到序列模型作为训练模型，实现对话中的槽填充和意图识别的联合建模，
并结合各种 API，使得该对话系统能理解并完成天气查询、疫情查询和音乐点播这三种任务，并兼具简单的闲聊功能。最后实现可视化界面，方便用户与对话机器人间的交互。用到的技术主要有：python，pytorch，flask，seq2seq模型，html，css，js。
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