convai bot 1337

ConvAI 봇#1337

2017 NIPS Conversational Intelligence Challenge(http://convai.io/2017/)에서 1위를 차지한 스킬 기반 대화 에이전트입니다.

대화 에이전트를 계속 업데이트하고 있으며 최신 버전은 마스터 브랜치에서 찾을 수 있습니다.

다음은 에이전트의 ConvAI Finals 버전 (11월 12일)에 제출됩니다: https://github.com/sld/convai-bot-1337/tree/032d5f6f5cc127bb56d29f0f0c6bbc0487f98316

추상적인

우리는 제1회 NIPS Conversational Intelligence Challenge 2017(ConvAI)을 위해 개발된 대화 시스템인 bot#1337을 소개합니다. 대회의 목적은 주어진 텍스트 구절을 기반으로 인간과 대화할 수 있는 봇을 구현하는 것이었습니다. 대화를 가능하게 하기 위해 잡담, 주제 감지, 텍스트 요약, 질문 답변 및 질문 생성을 포함한 일련의 기술을 봇에 구현했습니다. 시스템은 응답 생성을 위한 적절한 기술을 선택하기 위해 대화 관리자를 사용하여 감독되는 환경에서 훈련되었습니다. 후자를 사용하면 개발자는 유한 상태 머신 기반 대화 관리자보다는 기술 구현에 집중할 수 있습니다. 제안된 시스템 봇#1337은 인간 평가자가 부여한 평균 대화 품질 점수 5점 만점에 2.78점으로 경쟁에서 승리했습니다. 봇#1337의 소스 코드와 훈련된 모델은 GitHub에서 사용할 수 있습니다.

시작하기

간략한 개요를 보려면 bot#1337의 다음 리소스를 살펴보세요.

• 콜링 2018 논문
• 한 페이지 분량의 초록
• 프레젠테이션

텔레그램 봇 데모 및 JSON API

• 대화형 에이전트 데모는 Telegram 봇(https://t.me/ConvAI1337Bot)으로 액세스할 수 있습니다.
• 또한 https://github.com/sld/convai-bot-1337/wiki/Api-Documentation에 문서화된 공개 JSON API가 있습니다.

전제조건

• 도커 버전 17.05.0-ce+
• docker-compose 버전 1.13.0+
• 최소 4Gb RAM + 스왑(4Gb), 8Gb RAM 권장
• 2GB 하드 드라이브 공간
• 우분투 16.04에서 테스트됨

설치 중

훈련된 모델을 다운로드하여 폴더에 넣습니다.

 ./setup.sh

컨테이너 빌드:

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

config.py를 설정하고 TELEGRAM 토큰을 넣는 것을 잊지 마세요:

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

Dialog_tracker/config.py는 다음과 같아야 합니다.

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

봇 실행

이 명령은 텔레그램 토큰을 사용하여 텔레그램 봇을 실행합니다.

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

테스트 실행

json api 서버를 사용하여 봇을 실행합니다.

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

테스트를 실행합니다.

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

기여

우리의 행동 강령과 끌어오기 요청을 제출하는 프로세스에 대한 자세한 내용은 CONTRIBUTING.md를 읽어보세요.

저자

• 이드리스 유수포프(http://github.com/sld)
• 유리 쿠라토프(http://github.com/yurakuratov)

특허

이 프로젝트는 GPLv3 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다. 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참조하세요.

다른

DeepHack Chat 해커톤 http://deephack.me/leaderboard_hack의 TOP-3(인피니티 팀)에서 이 봇을 포크합니다.