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seq2seq_chatbot_links

AI-Quellcode

1.0.0

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seq2seq-Chatbot-Links

Links zu den Implementierungen neuronaler Konversationsmodelle für verschiedene Frameworks. Beiträge sind willkommen.

Theano, Lasagne

lukalabs/cakechat

Ein Dialogsystem, das in der Lage ist, Emotionen in einer Textkonversation auszudrücken. Siehe Online-Demo.

Beispielergebnisse für neutrale Emotionen:

 hi                                → hey you
how are you ?                     → i ' m fine , what about you ?
how old are you ?                 → i ' m 16 , how old are you ?
are you a leader or a follower ?  → i ' m a man who is a politician .
my name is david . what is my name ?    → i love your name .
is the sky blue or black ?        → the sky is blue
you love anime .                  → i ' m not a weeb

Tensorflow

Conchylicultor/DeepQA

Schöne Ergebnisse:

 Hi			            	→ Hi.
What is your name ?			→ Laura.
What does that mean ?		→ I dunno.
How old are you ?			→ thirty-five.
Who is Laura ?				→ My brother.
Say 'goodbye'				→ Alright.
Two plus two				→ manny...

nicolas-ivanov/tf_seq2seq_chatbot

Modifizierter Code des maschinellen Übersetzungsmodells. In diesem Code ist keine Antwort-Randomisierung implementiert, sodass die Modelle jedes Mal mit der gleichen Phrase antworten:

 hello baby					→ hello
how old are you ?			→ twenty .
i am lonely					→ i am not
nice						→ you ' re not going to be okay .
so rude						→ i ' m sorry .
are you a robot or human?	→ no .
are you better than siri?	→ yes .

Fackel

jiweil/Neuronale-Dialog-Generation

Quellcode für eine Reihe superschöner Artikel von Jiwei Li – einer meiner Lieblingsforschungen im Bereich neuronaler Konversationssysteme. Einen Blick wert.

 tell me ... how long have you had this falling sickness ?   → a few months, I guess .
so i had the doctors test sammy ’s response to conditioning .   → so he took the pills .
what are you going to do ?  → i ’m going to get you a new car .
they fear your power your intellect .   → i ’m not afraid of your power .

macournoyer/neuralconvo

 Hello?					→ Hi.
How are you?			→ I'm fine.
What's your name?		→ It's hard to describe.
How so?					→ I'm not sure.
What color is the sky?	→ It's blue.
What is your job?		→ It's not that i'm a fucking werewolf!

Keras

farizrahman4u/seq2seq

Die beliebteste Implementierung der Seq2seq-Architektur auf GitHub. Es gibt jedoch noch keine Hinweise darauf, dass mit diesem Repo gute Ergebnisse erzielt werden.

nicolas-ivanov/debug_seq2seq

Ein Wrapper für farizrahman4u/seq2seq, der zum Ausführen von Experimenten verwendet wird. Bisher wurden keine guten Ergebnisse erzielt.

Codekansas/Keras-Sprachmodellierung

Ich muss das überprüfen.

oswaldoludwig/Seq2seq-Chatbot-for-Keras

Ein neuer generativer Chatbot, dessen Training in wenigen Epochen konvergiert, einschließlich eines Modells, das vorab auf einem kleinen, aber konsistenten Datensatz trainiert wurde, der aus Dialogen von Online-Englischkursen gesammelt wurde.

 user: Hello! How are you?
computer:  i am fine , ok , well , thank you  .    (with probability of 0.540239)
user: What's your name?
computer:  janet .     (with probability of 0.319482)
user:  What do you like to do now?
computer:  let me think a minute .     (with probability of 0.286760)
user: I want to chat about computer science.
computer:  i am glad to hear there .     (with probability of 0.293063)
user: Are you a real girl or a computer program?
computer:  i am self employed . i would love to be well .     (with probability of 0.026870)
user: Why don't you look for a job?
computer:  i do not know . i am the bank .     (with probability of 0.053494)
user: So, you don't need a job!
computer:  no . i have to make a lot of money .     (with probability of 0.001279)