本篇教程的目标：
使用keras，快速搭建属于自己的聊天机器人。
好啦，话不多说，第一代机器人，走起~~
让机器人开口讲话，总共需要三步：
1. 准备对话数据
2. 搭建seq2seq模型
3. 训练模型，并预测聊天效果
需要的工具有3样：
下面，我们就按照步骤，逐一来学习。
第一步：准备对话数据。
A： 复习了一晚上的机器学习。 B： 看懂了？ A： 看开了…… B： ……
上面一段对话，如果让机器能“听”懂，又学会“说”，首先，我们需要将它转换为“机器语言”。
什么是“机器语言”？
不是文字，而是一串一串的数字。
打个比方，
如果你跟机器人讲“复习”这个词语，她是蒙圈的。
但如果你跟她讲
“[ 0.006 -0.054 -0.101 ]”
此时，她就能收到指令并随时准备去干活…… 尽管有可能，这时换你蒙圈了。
其实，像这样“一个词，对应一串数字 ”，专业术语被称为“词向量”：
复习 → [ 0.006 -0.054 -0.101 ]
它们都被统一放在一个“字典”里
翻开字典，里面记录着每个词语（或字），所对应的向量：
有了这部字典，你就能将每一个词语（或汉字），替换为一串数字，喂给你的机器人。
注意：在上例中，每个词（或字），由3个数字组成，即维数为3。实际工作中，维数通常会达到几十到上百不等，维数越多，词与词之间所表述的关系越准确。此处为了便于理解，将问题进行了简化。
我们可以这样使用“语料”和“字典”：
先将“语料”，切分成“一个一个的词（或字）”，
之后，从字典中，去寻找对应的词向量，
如下图（点击可查看大图）：
当我们完成从“文本”到“词向量”的转换，并将每一组“A-B”对话，分别放进变量X和Y中，例如，
那么，我们“第一步，准备数据”的工作，就完成了。
下面，来看代码。
我们使用的Python以及各种包：
Python 3.5.2
jieba 0.38
gensim 2.3.0
numpy 1.13.1
re 2.2.1
首先，导入库和模块。
接下来，我们需要准备“字典”和“语料”。
下载地址：
https://pan.baidu.com/s/1dE2xOJ3
密码: mqu9
（微信无法添加外链，请自行复制到浏览器）
【文件截图】
注意：word_vector中的3个文件，都要下载到本地，并放置在同一个文件夹下。
有了“字典”和“语料”，接下来，我们就要准备所需的训练数据了。
首先，对“语料”进行分词。
接着，将分词后的问-答语句，分别输入X和Y中。
然后，将X和Y中的词语，转换为词向量，并将问答句的长度统一。
至此，数据的准备工作，就完成了。
我们来看下生成的X_vector、Y_vector，它们长什么样子：
打印结果：
由于篇幅有限，这里仅展示出问答句中，第1个句子的第1个词语。
因为，我们使用的字典，其词向量的维数是60，所以，从结果中我们能够看到，每一个词语，都是由60个数字组成。
温馨提示：
在本教程中，我们使用的“字典”，即“词向量”，是已经被训练好的、可以直接拿来用的词向量。
当然，你也可以自己训练一套属于自己的“词向量”。
想要详细了解相关知识的同学，可以在后台留言，我会根据大家的需求，酌情展开此部分内容。
恭喜你！
学到这里，
构建聊天机器人最繁琐的部分，
我们已经全部处理完了。
下次课，我们将会搭建算法模型，这部分很重要，但是放宽心，使用keras搭建的速度非常快，代码也简单得令人“发指”！！
好啦，不跟你们多唠了，我要回去给我的robot喂数据了，下次见~~
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