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最近几年，技术的飞速发展让我们每个人都无比兴奋。
我们也很激动地看到 AI 巨头不断地开源最新、最快的模型，例如谷歌开源了语言模型 BERT，已经在所有 benchmark 数据集上取得了突破。
“工欲善其事必先利其器”，这些强大的算法和工具，让 AI 领域从业者可以创造出更多、更好的产品。在人工智能的发展过程中，我们都希望贡献自己的微薄之力。
刚从学术圈出来的人初到企业做产品，往往深感理论和实践的差别。例如，学术界一直追捧的 seq2seq ，并没有很好的应用于在聊天机器人的产品中。
而且，对于刚刚入职的工程师，也没有一本系统性的书籍来帮助他们快速理解和掌握聊天机器人的技术脉络。
《自然语言处理实践：聊天机器人技术原理与应用》应该是国内第一本聊天机器人参考书，书中不仅介绍了聊天机器人的发展史，还深入介绍了不同类型聊天机器人的技术实现。
无论是拥有实体的聊天机器人还是聊天机器人软件，其功能都跳不出「闲聊」、「问答」、「对话」和「主动交互」4 种。
不同类型的聊天机器人的侧重点不同，但终极目标都是拥有自我感知能力，并能像人一样进行感情交互。
本书重点
聊天机器人技术原理
从技术角度详细介绍了一个文字型交互机器人涉及的技术，包括自然语言处理、对话管理、自然语言生成。不仅讲了传统自然语言处理技术，也给出了深度学习在解决同类问题上的研究进展。
问答系统
问答系统旨在获取其精准答案。我们重点介绍了基于知识库的问答系统，阐述了构建知识库所需的技术，并给出 IBM Watson 问答系统的详细说明。同时又介绍了 4 种主流的问答方法，包括模板匹配、语义分析、图遍历、深度学习。
对话系统
与问答系统不同，面向任务的对话系统旨在完成用户指定的一项特殊任务。从技术层面上，分别介绍了自然语言处理、对话状态跟踪、对话策略学习以及自然语言生成。
闲聊系统
讲解了两种主流的闲聊系统实现方式，一种是基于对话库检索，另一种基于生成模型。
聊天机器人系统评测
这里梳理了目前国内外聊天机器人测评公开会议、数据集和进展，并针对对答系统和对话系统给出了详细的评测介绍。
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