聊天机器人代码结构有成熟的吗 可以推荐以下github

当然，有很多优秀的聊天机器人代码结构可供参考。以下是一些比较流行的聊天机器人代码结构的Github链接：

1. Rasa：https://github.com/RasaHQ/rasa

2. Botpress：https://github.com/botpress/botpress

3. ChatterBot：https://github.com/gunthercox/ChatterBot

4. Dialogflow：https://github.com/dialogflow/dialogflow-python-client

这些聊天机器人框架都有成熟的代码结构和文档，可以帮助开发者快速实现自己的聊天机器人。当然，这些框架都有各自的特点和适用场景，需要根据具体需求选择合适的框架。

相关问题

github上的聊天机器人支持中文吗

是的，GitHub 上有许多聊天机器人项目支持中文。例如，ChatterBot 和 Rasa 都支持中文。ChatterBot 是一个基于 Python 的聊天机器人框架，可以使用中文语料库进行训练。Rasa 是一个开源的聊天机器人框架，也支持中文，并且提供了中文语料库的支持。此外，还有其他许多聊天机器人项目也支持中文，你可以在 GitHub 上进行搜索和了解。

movielens 推荐系统 有具体实践案例 和 github开源代码的吗

是的，MovieLens推荐系统的实践案例和开源代码非常丰富，以下是其中的几个案例和对应的GitHub开源代码：

1. Deep Learning for Movie Recommendations: 这是一篇使用深度学习算法实现MovieLens推荐系统的论文，作者使用了基于卷积神经网络和循环神经网络的模型来预测用户对电影的评分，并进行了实验验证。作者还提供了相关的代码和数据集，并在GitHub上开源了相关代码，地址为：https://github.com/saurabhmathur96/deep-learning-movie-recommendation-system

2. Neural Collaborative Filtering: 这是一篇使用协同过滤算法和神经网络模型结合的论文，作者将用户和物品的特征向量通过神经网络结合起来，得到用户对电影的评分预测。作者还提供了相关的代码和数据集，并在GitHub上开源了相关代码，地址为：https://github.com/hexiangnan/neural_collaborative_filtering

3. Movie Recommendation with Deep Learning: 这是一篇使用深度学习算法实现MovieLens推荐系统的博客，作者使用了基于自编码器的模型来预测用户对电影的评分，并进行了实验验证。作者还提供了相关的代码和数据集，并在GitHub上开源了相关代码，地址为：https://github.com/chen0040/keras-DeepFM-MovieLens

总的来说，MovieLens推荐系统的实践案例和开源代码非常丰富，通过这些案例和代码，可以更深入地了解推荐系统的设计和实现，同时也可以为自己的研究和实践提供参考。