基于TF-IDF、TensorFlow、PyQt和孪生神经网络的智能聊天机器人（深度学习）含Python工程源码及训练数据集

简介：
本项目构建了一个结合TF-IDF与孪生神经网络的智能聊天机器人，采用TensorFlow框架及PyQt界面开发，提供完整Python代码和训练数据。 该项目利用TF-IDF（词频-逆文档频率）检索模型和CNN（卷积神经网络）精排模型构建了一个聊天机器人，旨在实现一个能够进行日常对话和情感陪伴的聊天工具。 项目运行环境包括Python、TensorFlow以及Python包jieba、tqdm、nltk、pyqt5等。该项目包含四个模块：数据预处理、模型创建与编译、模型训练及保存和模型生成。所用的数据来源于GitHub上的开源语料库。 在TF-IDF检索模型中，架构定义为计算TF-IDF向量，并通过倒排表的方式找到与当前输入相似的问题描述，然后对候选问题进行余弦相似度的计算以确定相关性。 项目中的模型生成过程包括：一是由主控模块调用召回和精排模型；二是利用训练好的召回和精排模型来进行语义分类并获取输出结果。经过测试，该系统的准确率约为90%左右。