书名：聊天机器人：入门、进阶与实战
作者：刘宇，崔燕红，郭师光，党习歌
ISBN：978-7-111-63766-0
出版社：机械工业出版社
出版日期：2021.03.08
本书是一本建立在零基础的，以介绍对话机器人领域为目的，通过书中的内容介绍让更多对对话机器人感兴趣的初级读者，可以由浅入深，了解和学习对话机器人的发展现状，用途，原理和技术。
主要内容：
第壹部分 数学与统计学基础
数学与统计学是现代机器学习理论的基础，本书会对机器学习中重点涉及的数学与统计学知识做一下整理，方便读者了解和掌握，以便可以顺利的过渡到后面专业知识的理解。
第二部分 自然语言处理模型与技术
对话机器人是以自然语言处理为发展的一个专业领域，基础的自然语言处理模型与技术对于学习后面的专业知识是必要的。本书通过先介绍自然语言处理模型，然后对依赖这个模型所扩展出的自然语言处理技术做详细介绍。使得初学者可以从数学理论到模型，从模型到技术的理论结合实际的方式，学好本书的内容
第三部分 对话机器人的核心技术
在对话机器人的核心技术章节，我们先介绍
1.对话机器人的发展综述。
2.自然语言理解NLU的部分，让读者可以更加清晰的认识到Intent (目的)识别和 Entities （命名实体）识别的重要性。为了更加了解一句话中各个实体间的形容和被形容关系，我们引入句法树和依存句法分析的概念。这样机器人就可以简单的弄清一句话说的是什么，和各个实体间的关系。
3.为了让机器像人类一样可以有更多的知识积累和进行简单的逻辑推理，我们接下来要介绍知识图谱。这里我们重点介绍知识图谱的模型，知识抽取，知识图谱数据库的搭建和存储，以及在简单的了解到Intent和各个实体间关系后，如何根据知识图谱进行推理计算和理解
4.在对句子有了一定的深入理解后，我们需要介绍预测会话和答复生成。在机器理解了问题的内容后，如何给出精确的答复。这里会介绍用于客服机器人的Question to Question 的匹配来得到预先准备好的标准答案。也会介绍通话自然语言理解利用知识图谱得到生成答案，以及通过互联网检索的方式，得到置信度较高的问题答案。*后还会了解如何存储我们学到的问题和答案的配对。
5.在机器学会了一问一答后，我们需要介绍
1.根据上下文理解的对话生成。
2.多轮对话的控制和生成。
3.多主题多轮对话的切换。
6.人机对话过程中的情感计算
1.设计情感计算的对话场景
2.情感计算的建模与识别
3.根据情感计算生成带情感色彩的回复

第四部分 对话机器人实战
本书的第四个部分会详细分以下三个方面阐述
1.实战对话机器人的架构
2.对话机器人的开发流程和方案
3.对话机器人的开发案例
在对话机器人的开发案例里面，我们会介绍：
1.垂直领域的客服机器人
2.开放领域的知识问答类型机器人
3.闲聊型的情感机器人
第五部分 附录
附录里会有我们总结的机器学习的模型列表，自然语言模型列表，深度学习的模型列表以及每一章的实战代码