tf_seq2seq_chatbot

tensorflow seq2seq チャットボット

注: リポジトリは保守されません。メンテナンスをご希望の場合は、お気軽に私にPMしてください。

tensorflow で実装された hot seq2seq アプローチに基づいて、汎用の会話型チャットボットを構築します。今のところ良い結果が得られていないため、seq2seq の他の実装も検討してください。

現在の結果はかなりひどいものです。

 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 .

免責事項:

• 答えは厳選されています（その方がカッコよく見えます）
• チャットボットには今のところ会話の流れを追う力がありません。上の例では、それは単なる偶然です (厳選されたもの)

どなたでもコードを調査して改善点を提案していただけます。

実際の行為

• チャットボットの回答を多様化する方法を実現する (現在、最も可能性の高いものが選択されており、退屈です)

論文

• ニューラルネットワークによるシーケンスツーシーケンス学習
• 神経会話モデル

素敵な写真

この記事のご厚意により。

設定

 git clone [email protected]:nicolas-ivanov/tf_seq2seq_chatbot.git
cd tf_seq2seq_chatbot
bash setup.sh

走る

映画字幕の小さな (17 MB) コーパスで seq2seq モデルをトレーニングします。

 python train.py

(このコマンドは CPU 上でトレーニングを実行します...GPU 命令が来る予定です)

一連の一般的な質問について、トレーニング済みモデルをテストします。

 python test.py

コンソールでトレーニングされたモデルとチャットします。

 python chat.py

すべての構成パラメータはtf_seq2seq_chatbot/configs/config.pyに保存されます。

GPU使用率

幸運にも tensorflow 用の適切な GPU 設定が既にある場合は、これでうまくいくはずです。

 python train.py

それ以外の場合は、次のようにソースから tensorflow を構築し、コードを実行する必要がある場合があります。

 cd tensorflow  # cd to the tensorflow source folder
cp -r ~/tf_seq2seq_chatbot ./  # copy project's code to tensorflow root
bazel build -c opt --config=cuda tf_seq2seq_chatbot:train  # build with gpu-enable option
./bazel-bin/tf_seq2seq_chatbot/train  # run the built code

要件

• テンソルフロー