seq2seq_chatbot

==============================================Update =============================================== ========= Das trainierte Modell wurde auf Baidu Cloud Network Disk hochgeladen. Wenn Sie es benötigen, können Sie es herunterladen. In Bezug auf die Geschwindigkeit des Modelltrainings kann das Training mit CPU und 16 G Speicher an einem Tag abgeschlossen werden ~~~

Link: https://pan.baidu.com/s/1hrNxaSk Passwort: d2sn

=============================================== Teilung Zeile, unten ist der Text ========================================== === ==

Dieser Artikel ist eine einfache Tensorflow-Implementierung eines Chatbot-Dialogsystems basierend auf dem seq2seq-Modell.

Eine Erklärung des Codes finden Sie in meiner Zhihu-Kolumne:

Implementierung eines Deep-Learning-Dialogsystems von Grund auf – einfache Chatbot-Code-Implementierung

Der Code bezieht sich auf DeepQA, zu dem die Strahlsuchfunktion und der Aufmerksamkeitsmechanismus hinzugefügt wurden.

Der endgültige Effekt ist unten dargestellt:

Testen Sie den Effekt, basierend auf der Benutzereingabe der obersten beam_size-Sätze mit der höchsten Antwortwahrscheinlichkeit:

#Wie man es benutzt

1. Laden Sie den Code lokal herunter (der Datenordner enthält bereits den verarbeiteten Datensatz, sodass kein weiterer Download erforderlich ist).

2. Um das Modell zu trainieren, ändern Sie den Dekodierungsparameter in Zeile 34 der Datei chatbot.py auf „False“, um das Modell zu trainieren.

(Ich werde das Modell, das ich hier trainiert habe, später ins Internet hochladen, damit es jeder nutzen kann.)

3. Ändern Sie nach dem Training (es dauert etwa einen Tag, 30 Epochen) den Decodierungsparameter auf True.

Es ist Zeit zum Testen. Geben Sie ein, was Sie fragen möchten, und sehen Sie, was er antwortet ==

Hier ist auch zu beachten, dass die absoluten Pfade des Datensatzes und der endgültigen Modelldatei geändert werden müssen, da andernfalls möglicherweise ein Fehler gemeldet wird.

Sie befinden sich an drei Stellen: Zeile 44, Zeile 57 und Zeile 82. Okay, jetzt kannst du Spaß haben~~