seq2seq_chatbot_links

seq2seq チャットボットのリンク

さまざまなフレームワークのニューラル会話モデルの実装へのリンク。貢献は歓迎されます。

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テアノ、ラザニア

ルカラブス/ケーキチャット

テキスト会話で感情を表現できる対話システム。オンラインデモをご覧ください。

中立的な感情のサンプル結果:

 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

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テンソルフロー

Conchylicultor/DeepQA

素晴らしい結果:

 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...

ニコラス・イワノフ/tf_seq2seq_chatbot

機械翻訳モデルのコードを修正しました。このコードでは回答のランダム化が実装されていないため、モデルは毎回同じフレーズで回答します。

 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 .
are you a robot or human?	→ no .
are you better than siri?	→ yes .

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トーチ

jiweil/ニューラル対話生成

Jiwei Li による多数の素晴らしい記事のソース コード。ニューラル会話システムの分野で私のお気に入りの研究の 1 つです。チェックしてみる価値があります。

 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 .

マクールノワイエ/ニューラルコンボ

 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!

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ケラス

ファリズラフマン4u/seq2seq

GitHub で最も人気のある Seq2seq アーキテクチャの実装。ただし、このリポジトリで良い結果が得られたという証拠はまだありません。

ニコラス・イワノフ/debug_seq2seq

実験の実行に使用される farizrahman4u/seq2seq のラッパー。これまでのところ良い結果は得られていません。

codekansas/keras-言語モデリング

これを確認する必要があります。

oswaldoldwig/Seq2seq-Keras 用チャットボット

オンラインの英語コースの対話から収集された小規模だが一貫したデータセットで事前トレーニングされたモデルを含む、トレーニングが数エポックで収束する新しい生成チャットボット。

 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)

コーパス

データ駆動型対話システム構築に利用可能なコーパスの調査

既存の会話データセットの優れた概要。

アルジョーリ/OpenSubtitles

大量の生の映画字幕を取得 (~1.2Gb)

コーネル映画ダイアログ コーパス

技術データを消去した後は約 40Mb。

論文

Richard Krisztian Csaky によるこの素晴らしいレビューを参照してください: チャットボットと関連する研究論文のメモと画像

彼のレポート論文 (PDF: Deep Learning Based Chatbot Models) も参照してください。