Liens vers les implémentations de modèles conversationnels neuronaux pour différents frameworks. Les contributions sont les bienvenues.
Théano, Lasagnes
Un système de dialogue capable d'exprimer des émotions dans une conversation textuelle. Voir la démo en ligne.
Exemples de résultats pour les émotions neutres :
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
Flux tensoriel
De jolis résultats :
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...
Code modifié du modèle de traduction automatique. Aucune randomisation des réponses n'est implémentée dans ce code, donc les modèles répondent à chaque fois avec la même phrase :
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 .
Torche
Code source d'un tas d'articles super sympas de Jiwei Li - une de mes recherches préférées dans le domaine des systèmes conversationnels neuronaux. Ça vaut le coup de vérifier.
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 .
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!
Kéras
L'implémentation la plus populaire de l'architecture Seq2seq sur GitHub. Cependant, il n’y a toujours aucune preuve d’obtention de bons résultats avec ce repo.
Un wrapper pour farizrahman4u/seq2seq utilisé pour exécuter des expériences. Aucun bon résultat n’a été obtenu jusqu’à présent.
Il faut vérifier ça.
Un nouveau chatbot génératif dont la formation converge dans quelques époques, comprenant un modèle pré-entraîné sur un ensemble de données restreint mais cohérent collecté à partir de dialogues de cours d'anglais en ligne.
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)
Un excellent aperçu des ensembles de données conversationnelles existants.
Obtenez de nombreux sous-titres bruts de films (~ 1,2 Go)
~ 40 Mo après effacement des données techniques.
Reportez-vous à cette excellente critique de Richard Krisztian Csaky : Chatbot et notes de documents de recherche connexes avec images
ainsi qu'à son rapport en pdf : Deep Learning Based Chatbot Models