Ранее в статье «Робот-собеседник на основе нейронной сети» я рассматривал вопрос применения нейронных сетей прямого распространения для создания робота-собеседника. В результате экспериментов стало понятно, что применять такие сети для генерации текстов ― идея плохая. Спасибо Roman_Kh, daiver19, vladshow, что показали, как необходимо изменить сеть и в каком направлении двигаться.

Следующий этап тестирования ― рекуррентные LSTM-сети.

Всем доброго времени суток! Я студент, для дипломной работы выбрал тему «информационные нейронные сети» (ИНС). Задачи, где требуется работать с числами, решались достаточно легко. И я решил усложнить систему, добавив обработку слов. Таким образом, я поставил перед собой задачу разработать «робота-собеседника», который мог бы общаться на какую-нибудь определённую тему.

Так как тема общения с роботом довольно обширна, диалог в целом я не оцениваю (привет товарищу Тьюрингу), рассматривается лишь адекватность ответа «собеседника» на реплику человека.