الصفحة الرئيسية>المتعلقة بالبرمجة>كود الذكاء الاصطناعي
تنزيل

======================================================================================== ======== ================================================================================================== ========= تم تحميل النموذج المدرب على قرص Baidu Cloud Network، إذا كنت في حاجة إليه، يمكنك تنزيله. من حيث سرعة تدريب النموذج، مع وحدة المعالجة المركزية وذاكرة 16 جيجا، يمكن إكمال التدريب في يوم واحد ~~~

الرابط: https://pan.baidu.com/s/1hrNxaSk كلمة المرور: d2sn

============================================================================================== ======== السطر أدناه هو النص ====================================== === ==

هذه المقالة عبارة عن تطبيق بسيط لـ Tensorflow لنظام حوار chatbot يعتمد على نموذج seq2seq.

للحصول على شرح للكود، يمكنك الرجوع إلى عمود Zhihu الخاص بي:

تنفيذ نظام حوار التعلم العميق من الصفر - تنفيذ بسيط لرمز chatbot

يشير الكود إلى DeepQA، حيث تتم إضافة وظيفة البحث عن الشعاع وآلية الانتباه.

يظهر التأثير النهائي أدناه:

اختبر التأثير، استنادًا إلى إدخال المستخدم للجمل ذات الحجم العلوي ذات أعلى احتمال للرد:

#طريقة الاستخدام

1. قم بتنزيل الكود محليًا (يحتوي مجلد البيانات بالفعل على مجموعة البيانات المعالجة، لذلك ليست هناك حاجة لتنزيل مجموعات بيانات إضافية)

2. لتدريب النموذج، قم بتغيير معلمة فك التشفير في السطر 34 من ملف chatbot.py إلى False لتدريب النموذج.

(سأقوم بتحميل النموذج الذي تدربت عليه هنا لاحقًا على الإنترنت ليستخدمه الجميع)

3. بعد التدريب (سيستغرق الأمر حوالي يوم، 30 عصرًا)، قم بتغيير معلمة فك التشفير إلى True.

حان الوقت للاختبار. أدخل ما تريد أن تسأله وانظر ماذا يجيب==

شيء آخر يجب ملاحظته هنا هو أن تتذكر تعديل المسارات المطلقة لمجموعة البيانات وملف النموذج النهائي، وإلا فقد يتم الإبلاغ عن خطأ.

وهي في ثلاثة مواضع: السطر 44، والسطر 57، والسطر 82. حسنًا، الآن يمكنك الاستمتاع ~~

يوسع
معلومات إضافية
تطبيقات ذات صلة
نوصي لك
أخبار ذات صلة الكل