convai bot 1337

Bot KonvAI#1337

Agen Percakapan Berbasis Keterampilan yang meraih juara 1 pada NIPS Conversational Intelligence Challenge 2017 (http://convai.io/2017/).

Kami masih memperbarui Agen Percakapan kami dan versi terbaru dapat ditemukan di cabang master.

Berikut ini dikirimkan ke Agen versi ConvAI Finals (pada 12 November): https://github.com/sld/convai-bot-1337/tree/032d5f6f5cc127bb56d29f0f0c6bbc0487f98316

Abstrak

Kami mempersembahkan bot#1337: sistem dialog yang dikembangkan untuk NIPS Conversational Intelligence Challenge 2017 (ConvAI) pertama. Tujuan dari kompetisi ini adalah untuk mengimplementasikan bot yang mampu berkomunikasi dengan manusia berdasarkan bagian teks tertentu. Untuk mengaktifkan percakapan, kami menerapkan serangkaian keterampilan untuk bot kami, termasuk obrolan, deteksi topik, peringkasan teks, menjawab pertanyaan, dan pembuatan pertanyaan. Sistem telah dilatih dalam lingkungan yang diawasi menggunakan manajer dialog untuk memilih keterampilan yang sesuai untuk menghasilkan respons. Yang terakhir ini memungkinkan pengembang untuk fokus pada implementasi keterampilan daripada manajer dialog berbasis mesin negara terbatas. Bot sistem yang diusulkan#1337 memenangkan kompetisi dengan skor kualitas dialog rata-rata 2,78 dari 5 yang diberikan oleh evaluator manusia. Kode sumber dan model terlatih untuk bot#1337 tersedia di GitHub.

Memulai

Untuk gambaran singkat bot#1337 lihat sumber daya berikutnya:

• Makalah COLING 2018
• abstrak satu halaman
• presentasi

Demo Bot Telegram dan API JSON

• Demonstrasi agen percakapan dapat diakses sebagai bot Telegram: https://t.me/ConvAI1337Bot.
• Kami juga memiliki API JSON publik yang didokumentasikan di https://github.com/sld/convai-bot-1337/wiki/Api-Documentation.

Prasyarat

• Docker versi 17.05.0-ce+
• pembuatan buruh pelabuhan versi 1.13.0+
• Minimal. RAM 4 Gb + Swap (4 Gb), disarankan RAM 8 Gb
• Ruang harddisk 2 Gb
• Diuji pada Ubuntu 16.04

Menginstal

Unduh dan masukkan model terlatih ke folder:

 ./setup.sh

Membangun kontainer:

 docker-compose -f docker-compose.yml -f telegram.yml build

Setup config.py, jangan lupa masukkan token TELEGRAM:

 cp dialog_tracker/config.example.py dialog_tracker/config.py

dialog_tracker/config.py akan terlihat seperti ini:

 WAIT_TIME = 15
WAIT_TOO_LONG = 60
version = "17 (24.12.2017)"
telegram_token = "your telegram token"

Menjalankan bot

Perintah ini akan menjalankan bot telegram dengan token telegram Anda:

 docker-compose -f docker-compose.yml -f telegram.yml up

Menjalankan tes

Jalankan bot dengan menggunakan server json api:

 docker-compose -f docker-compose.yml -f json_api.yml up

Jalankan tes:

 python dialog_tracker/tests/test_json_api.py http://0.0.0.0:5000

Berkontribusi

Silakan baca CONTRIBUTING.md untuk detail tentang kode etik kami, dan proses pengajuan permintaan penarikan kepada kami.

Penulis

• Idris Yusupov (http://github.com/sld)
• Yurii Kuratov (http://github.com/yurakuratov)

Lisensi

Proyek ini dilisensikan di bawah Lisensi GPLv3 - lihat file LISENSI untuk detailnya.

Lainnya

Garpu bot ini di TOP-3 (tim tak terhingga) hackathon Obrolan DeepHack http://deephack.me/leaderboard_hack.