dynamic seq2seq

動的seq2seq

私のもう 1 つのプロジェクト、Pytorch と Beam Search アルゴリズムに基づいた中国語チャット ロボットをフォローすることを歓迎します。

中国語コーパスとdynamic_rnnに基づくseq2seqモデル

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アップデート：

• 損失計算のバグを修正
• Batch_size が 1 より大きい場合の計算バグを修正しました

要件

• テンソルフロー-1.4+
• python2.7 (python3 とはまだ互換性がありません)
• リクエスト
• ジエバ
• cピクルス
• しびれる

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Google は最近、seq2seq プロジェクトをオープンソース化しました。
tensorflow は、元のバケットを置き換えるために、dynamic_rnn を起動しました。このプロジェクトは、dynamic_rnn の seq2seq モデルに基づいています。

ここでは、中国語のコーパス自体が比較的少ないので、理論的にはコーパスが多ければ多いほどモデルは良くなりますが、多くの新たな問題が発生するため、ここでは説明しません。

対話素材はデータディレクトリの Q.txt A.txt にあり、独自の対話素材に置き換えることができます。

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使用法：

 # 新增小黄鸡语料
# 添加
python prepare_dialog.py 5000


seq = Seq2seq()
# 训练
seq.train()
# 预测
seq.predict("天气")
# 重新训练
seq.retrain()

効果：

 me >  天气
AI >  地点： 重庆
气温： 7
注意： 天气较凉，较易发生感冒，请适当增加衣服。体质较弱的朋友尤其应该注意防护。

アクション：

このプロジェクトにはアクションのサポートが追加されており、独自の機能をカスタマイズできます。複数ラウンドのセッションのサポートは後で追加されます。

action.py ファイルで、次のような独自のアクション タグと対応するインターフェイスを登録します。

 #　注意：参数为固定参数
def act_weather(model, output_str, raw_input):
    #TODO: Get weather by api
    page = requests.get("http://wthrcdn.etouch.cn/weather_mini?city=重庆")
    data = page.json()
    temperature = data['data']['wendu']
    notice = data['data']['ganmao']
    outstrs = "地点： %sn气温： %sn注意： %s" % ("重庆", temperature.encode("utf-8"), notice.encode("utf-8"))
    return outstrs


actions = {
    "__Weather__":act_weather
}

ヒント: インターフェイスのパラメータは一時的に固定されており、後で更新されます。

同時に、トレーニング コーパスは次のように設計されています。

 # Q.txt
天气
# A.txt
__Weather__