tf_seq2seq_chatbot

Чат-бот Tensorflow seq2seq

Примечание: репозиторий не поддерживается. Если вы хотите заняться обслуживанием, напишите мне в личку.

Создайте диалоговый чат-бот общего назначения на основе горячего подхода seq2seq, реализованного в tensorflow. Поскольку пока это не дает хороших результатов, рассмотрите также другие реализации seq2seq.

Текущие результаты довольно паршивые:

 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 .

Отказ от ответственности:

• ответы подобраны вручную (так выглядит круче)
• чат-бот пока не имеет возможности следить за линией разговора; в приведенном выше примере это просто совпадение (выбранное вручную)

Каждый может изучить код и предложить улучшения.

Реальные дела

• понять, как разнообразить ответы чат-бота (сейчас выбран наиболее вероятный, и это скучно)

Статьи

• Последовательное обучение с помощью нейронных сетей
• Нейронная диалоговая модель

Хорошее фото

Любезно предоставлено этой статьей.

Настраивать

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

Бегать

Обучите модель seq2seq на небольшом (17 МБ) корпусе субтитров к фильму:

 python train.py

(эта команда запустит обучение на процессоре... инструкции для графического процессора скоро появятся)

Протестируйте обученную обученную модель по набору общих вопросов:

 python test.py

Пообщайтесь с обученной моделью в консоли:

 python chat.py

Все параметры конфигурации хранятся в tf_seq2seq_chatbot/configs/config.py

Использование графического процессора

Если вам повезло, что у вас уже есть правильная конфигурация графического процессора для тензорного потока, это должно сработать:

 python train.py

В противном случае вам может потребоваться собрать тензорный поток из исходного кода и запустить код следующим образом:

 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

Требования

• тензорный поток