GitHub上实际上有些实现，不过最出名的那个是torch实现的，DeepQA这个项目到是实现的不错，不过是针对英文的。
这个是用TensorFlow实现的sequence to sequence生成模型，代码参考的TensorFlow官方的
https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/models/rnn/translate
这个项目，还有就是DeepQA
https://github.com/Conchylicultor/DeepQA
语料文件是db/dgk_shooter_min.conv，来自于 https://github.com/rustch3n/dgk_lost_conv
参考论文：
Sequence to Sequence Learning with Neural Networks
A Neural Conversational Model
python3 是的这份代码应该不兼容python2吧
numpy 科学运算
sklearn 科学运算
tqdm 进度条
tensorflow 深度学习
大概也就依赖这些，如果只是测试，装一个cpu版本的TensorFlow就行了，也很快。
如果要训练还是要用CUDA，否则肯定超级慢超级慢～～
本包大体上是用上面提到的官方的translate的demo改的，官方那个是英文到法文的翻译模型
下面的步骤看似很复杂……其实很简单
输入：首先从这里下载一份dgk_shooter_min.conv.zip
输出：然后解压出来dgk_shooter_min.conv文件
在项目录下执行decode_conv.py脚本
输入：python3 decode_conv.py
输出：会生成一个sqlite3格式的数据库文件在db/conversation.db
在项目录下执行data_utils.py脚本
输入：python3 data_utils.py
输出：会生成一个bucket_dbs目录，里面包含了多个sqlite3格式的数据库，这是将数据按照大小分到不同的buckets里面
例如问题ask的长度小于等于5，并且，输出答案answer长度小于15，就会被放到bucket_5_15_db里面
下面的参数仅仅为了测试，训练次数不多，不会训练出一个好的模型
size: 每层LSTM神经元数量
num_layers: 层数
num_epoch: 训练多少轮（回合）
num_per_epoch: 每轮（回合）训练多少样本
具体参数含义可以参考train.py
输入：
./train_model.sh
上面这个脚本内容相当于运行：
python3 s2s.py \
--size 1024 \
--num_layers 2 \
--num_epoch 5 \
--batch_size 64 \
--num_per_epoch 500000 \
--model_dir ./model/model1
输出：在 model/model1 目录会输出模型文件，上面的参数大概会生成700MB的模型
如果是GPU训练，尤其用的是<=4GB显存的显卡，很可能OOM(Out Of Memory)， 这个时候就只能调小size，num_layers和batch_size
下面的测试参数应该和上面的训练参数一样，只是最后加了--test true 进入测试模式
输入：
./train_model.sh test
上面这个脚本命令相当于运行：
python3 s2s.py \
--size 1024 \
--num_layers 2 \
--num_epoch 5 \
--batch_size 64 \
--num_per_epoch 500000 \
--model_dir ./model/model1 \
--test true
输出：在命令行输入问题，机器人就会回答哦！但是上面这个模型会回答的不是很好……当然可能怎么训练都不是很好，不要太期待～～
db/chinese.txt 小学生必须掌握的2500个汉字
db/gb2312_level1.txt GB2312编码内的一级字库
db/gb2312_level2.txt GB2312编码内的二级字库
上面几个汉字文件主要是生成字典用的，我知道一般的办法可能是跑一遍数据库，然后生成词频（字频）之类的，然后自动生成一个词典，不过我就是不想那么做……总觉得那么做感觉不纯洁～～
db/dictionary.json 字典
不同的参数和数据集，结果都可能变化很大，仅供参考
下面训练结果是用train_model.sh的参数训练的
好花钱的一天啊 我也是 但愿是个好的开始 会好的 王大治怎么演了个废物的角色 本来就是 姜还是老的辣 我也是 想吃烧烤 我也想吃啊我也想吃啊我也想吃 再次失眠怎么办我要疯了 我也是 今天我做了很多sb事情 做咩啊 周末美好的夜晚你这光棍在干嘛 我在想你的夜晚上睡不着觉得我们在家里里的人在睡觉 我听到嘉琪在床上自拍的声音 我也是 出发去龙门 好好好 我论文终于定稿了我得庆祝庆祝 我们都是这样的加油加油加油加油加油加油加油加油加油 今天的梦想是今天快点过去周末快点来 我也是 一股失落感油然而生 我也是这样想的一天都是这样的了 继续改论文 好早 昨晚加班到今早四点多几乎起不来 我们都是 嗨,晚上吃啥 吃土 交朋友要交单纯的 我也是 伪装者还挺好看的,这剧收视不会特别高 是的
很多论文进行 bleu 测试，这个本来是测试翻译模型的，其实对于对话没什么太大意义
不过如果想要，可以加 bleu 参数进行测试，例如
./train_model.sh bleu 1000
具体可以参考 s2s.py 里面的 test_bleu 函数
最后，这个跟现在的机器人平台，和他们所用的技术其实没啥关系， 如果对于机器人(平台)感兴趣，可以看看这里
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