作者：禅与计算机程序设计艺术
随着技术的飞速发展，越来越多的人开始将注意力转移到人工智能领域中。目前人工智能在日常生活中的应用已经非常广泛，比如搜索引擎、图像识别、虚拟助手等。而在信息交互领域，人工智能通过聊天的方式进行沟通已经成为一种新型的表达方式。随着人们对聊天机器人的需求越来越高，越来越多的公司开始探索如何利用人工智能技术开发出聊天机器人。
针对这个需求，国内外很多公司都开始了探索聊天机器人的开发。其中腾讯的“闲聊”，百度的“图灵”、微信的“知图”，阿里巴巴的“天猫精灵”，都属于典型的聊天机器人产品。除了这些传统的聊天机器人，一些国内的企业也开始了新的尝试，如宁波的“我爱问道”。但是大多数产品都存在诸多不足之处，比如价格昂贵、技能单一、知识库不完善、语音合成效果差等。所以，如何利用深度学习的方法来开发一个具有更好的用户体验的聊天机器人就显得尤为重要。
深度学习的方法可以对输入的数据进行分析、处理、提取特征，然后根据不同的任务训练得到模型参数，最终就可以实现对用户输入信息的理解并作出回应。对于聊天机器人来说，训练数据集主要包括对话语料库、实体表、知识库等，由此可以提升模型的准确性及其用户体验。同时，通过自然语言处理（NLP）方法，可以自动地去除停用词、词干提取、提取关键词、语法分析等，从而丰富聊天机器人的功能。通过训练和调优，聊天机器人可以完成包括情感分析、文本翻译、查询建议、文本分类、摘要生成等众多任务。最后，由于聊天机器人都是面向终端用户的服务，因此需要考虑到用户的上下文、情感偏好、粒度等方面的特点。
本次分享主要讨论一下词嵌入的基础知识、基本原理及相关的实践应用。词嵌入是一个很重要的技术，它可以将文本或者语料转换成稠密向量，使得不同文本之间的相似度计算变得容易。基于词嵌入的聊天机器人可以通过分析对话文本的语义关系、