seq2seq_chatbot

==================================Pembaruan ==================== ========= Model terlatih telah diunggah ke Baidu Cloud Network Disk. Jika Anda membutuhkannya, Anda dapat mengunduhnya. Dalam hal kecepatan pelatihan model, dengan CPU dan memori 16G, pelatihan dapat diselesaikan dalam satu hari~~~

Tautan: https://pan.baidu.com/s/1hrNxaSk Kata sandi: d2sn

================================== Divisi baris, di bawah ini adalah teks ============== === ==

Artikel ini adalah implementasi tensorflow sederhana dari sistem dialog chatbot berdasarkan model seq2seq.

Untuk penjelasan kodenya bisa merujuk ke kolom Zhihu saya:

Menerapkan sistem dialog pembelajaran mendalam dari awal - implementasi kode chatbot sederhana

Kode tersebut mengacu pada DeepQA, yang menambahkan fungsi pencarian sinar dan mekanisme perhatian.

Efek akhirnya ditunjukkan di bawah ini:

Uji efeknya, berdasarkan masukan pengguna atas kalimat beam_size teratas dengan kemungkinan balasan tertinggi:

#Cara menggunakan

1. Download kode secara lokal (folder data sudah berisi kumpulan data yang diproses, jadi tidak perlu mendownload kumpulan data tambahan)

2. Untuk melatih model, ubah parameter decode pada baris 34 file chatbot.py menjadi False untuk melatih model.

(Saya akan mengunggah model yang saya latih di sini nanti ke Internet agar semua orang dapat menggunakannya)

3. Setelah pelatihan (akan memakan waktu sekitar satu hari, 30 epoch), ubah parameter dekode ke True.

Saatnya untuk menguji. Masukkan apa yang ingin Anda tanyakan dan lihat apa balasannya==

Yang juga perlu diperhatikan di sini adalah mengingat untuk mengubah jalur absolut kumpulan data dan file model akhir, jika tidak, kesalahan dapat dilaporkan.

Mereka berada di tiga tempat: jalur 44, jalur 57, dan jalur 82. Oke, sekarang kamu bisa bersenang-senang~~