主要模块代码构造特征向量
特征向量的构造有两种思想，一种是one-hot，一种是Dristributed Representation(这里用word2vec实现)，一般来讲后者能够更好的表示词的含意，然而有时候咱们使用的句子来自特殊的领域，word2vec模型的预训练语料未必能够表示的很好，所以这个时候用one-hot就可能会表现的更好。文章源自微观生活（93wg.com）微观生活-https://93wg.com/23632.html
one-hot文章源自微观生活（93wg.com）微观生活-https://93wg.com/23632.html
def build_feature(self, sentence, w_i_dict): &文章源自微观生活（93wg.com）微观生活-https://93wg.com/23632.html
def train_clf(self): &文章源自微观生活（93wg.com）微观生活-https://93wg.com/23632.html
def train_sf_chatbot(): data_root_dir = path_configer.get_classifier_train_samples() for file_name in os.listdir(data_root_dir): if file_name.startswith(&文章源自微观生活（93wg.com）微观生活-https://93wg.com/23632.html
@qac.route(&文章源自微观生活（93wg.com）微观生活-https://93wg.com/23632.html
ok，有了代码，下一篇将介绍怎么将聊天机器人项目利用到不同的业务领域，和怎么接入其他项目中。文章源自微观生活（93wg.com）微观生活-https://93wg.com/23632.html
本篇就这么多内容啦~，感谢浏览O(∩_∩)O。文章源自微观生活（93wg.com）微观生活-https://93wg.com/23632.html
码农三哥，一位普通程序员，会点java软件开发，对AI人工智能有点兴致，后续会逐日分享些关于互联网技术方面的文章，感兴致的朋友可以文章源自微观生活（93wg.com）微观生活-https://93wg.com/23632.html 文章源自微观生活（93wg.com）微观生活-https://93wg.com/23632.html
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