應用聚類模型獲得聊天機器人語料
之前的 Chat《從零開始，開發一款聊天機器人》描述了聊天機器人的開發過程，另一個 Chat《聊天機器人語言理解模組開發實踐 》中講述了讓聊天機器人更加『人性化』的重要模組：語言理解（LU）模組的構建，LU 模型和訓練演算法。
但是大家都知道，模型的效果除了和演算法相關，與資料更是大有關係，用於訓練模型的語料和意圖型別、實體型別的確定，往往會對模型的有效性和終端使用者體驗產生根本性的影響。
在已經存在使用者與人工客服對話日誌的情況下，日誌中提取有代表性的客戶問題，用以作為聊天機器人的語料，並通過聚類等手段獲取使用者問題之間的關聯，是一種非常有效的途徑。
作為『聊天機器人』系列的第三部，本場 Chat 將詳細闡述應用聚類手段獲取 chatbot 語料，並對構建 LU 模組提供參考的方法。
往期回顧：
閱讀全文: http://gitbook.cn/gitchat/activity/59fdcc13bf7e5232dd393b1e
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