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客户服务聊天机器人：运用Python语言，整合了Keras、长短期记忆（LSTM）及自然语言工具包（NLTK）技术实现
资源介绍
客户服务聊天机器人
artificialintelligence(han2021cs,
title={Customer Service Chatbot},
author={Nguyen, Han},
year={2021},
association={Personal Projects}
)
描述
客户服务聊天机器人应用程序将在从用户那里输入文本（单词，句子）后生成自动响应。
数据集
该应用程序使用在Kaggle上发布的Twitter客户支持的数据集。
链接到数据集：
模型
该应用程序应用了长期短期记忆（LSTM）模型来训练数据集。 之所以选择该选项，是因为LSTM模型非常适合基于时间序列数据进行分类，处理和做出预测。 Twitter客户支持数据是一种时间序列数据，我们的目的是为用户对差异问题/输入的自动响应生成预测，因此，它是在此应用程序中进行训练的合适
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