介紹壹個用python開發的小軟件，可以自動和美女聊天。以下全是幹貨，是我業余時間寫的。經過不斷優化，現在分享給大家。那我們趕緊開始吧！
準備:
編程工具IDE:pycharm
Python版本:3.6.0
首先，創建壹個名為ai_chat.py的新py文件
PS:下面五個步驟的代碼可以直接復制到單個py文件中，直接運行。為了方便讀者寫代碼，我把所有代碼都貼上來了，但是排版有問題，所以把代碼在pycharm裏排版截圖。
第壹步:介紹主要產品包
簡單介紹壹下上面幾個包的功能:pickle包是用來序列化保存數據和反序列化讀取文件的，人類無法讀取，但是電腦讀取的速度超級快。(就是用記事本打開都是亂碼)。Json包是壹種文本序列化，是人可讀的，方便妳修改(記事本打開，裏面的內容妳都能看到，都知道)。Gensim包是自然語言處理中的python包之壹，簡單易用，是入門NLP算法必須使用的python包。解霸包用於分詞，對算法咖壹般有效，但速度很快，適合入門。
這些包不是關鍵。學習的時候可以先跳過。了解了整個程序流程後，就可以壹個壹個的看文檔了。
步驟2:靜態配置
這裏，path是指對話語料庫(訓練數據)存儲的位置，model_path是模型存儲的路徑。
下面是個人編程的習慣。我習慣把壹些配置，比如文件路徑，模型存儲路徑，模型參數放在壹個類裏。當然，在開發實際項目時，它存儲在壹個配置文件中，不會直接寫在代碼中。這裏為了演示方便，寫在壹起，也方便操作。
第三步:編寫壹個類，實現數據引導、模型訓練、對話預測的壹體化。
第壹次運行時，它會從靜態配置中讀取訓練數據的路徑，讀取數據，進行訓練，並將訓練好的模型存儲到指定的模型路徑。後續操作是直接導入模型，不需要再次訓練。
對於模型類的，就壹個壹個介紹吧。
Initialize()函數和__init__()函數是對象的初始化和實例化，包括基本參數的賦值、模型導入、模型訓練、模型保存，最後返回壹個對象給用戶。
__train_model()函數，將問題分段，用gesim實現詞袋模型，統計每個特征的tf-idf，建立稀疏矩陣，然後建立索引。
__save_model()函數和__load_model()函數成對出現，很多項目都有這兩個函數用於保存和導入模型。不同的是，這個項目使用的是文件存儲的方式，實際上使用的是在線數據庫。
get_answer()函數利用訓練好的模型對問題進行分析，最後將預測的答案反饋給用戶。
第四步:編寫三個工具類型的函數來讀寫文件。
其中，獲取的對話素材可以作為機器的訓練數據，用於獨立修改對話內容。這裏我只是給了幾個簡單的對話語料庫。線上項目其實是需要大量的語料庫來訓練的，這樣對話內容才比較飽滿。
這三個工具功能都比較簡單。在get_data()函數中，數據是自己編譯的。可以根據自己的習慣添加自己的對話數據，這樣最終的訓練模型和對話模式會更貼近自己的說話風格。
第五步:調用模型，進行對話預測。
主函數main()是妳整個程序的起點，控制著所有的步驟。
運行結果:
程序後臺運行結果:
如果有任何疑問，想獲取源代碼(其實代碼都在上面)，可以在後臺私信我，回復:python智能對話。我會把源代碼發給妳。最後，感謝您的閱讀，祝您工作生活愉快！