convai bot 1337

ConvAI бот №1337

Разговорный агент, основанный на навыках, занявший 1-е место на конкурсе NIPS Conversational Intelligence Challenge 2017 (http://convai.io/2017/).

Мы все еще обновляем наш диалоговый агент, и последнюю версию можно найти в основной ветке.

Вот представленная версия агента для финала ConvAI (12 ноября): https://github.com/sld/convai-bot-1337/tree/032d5f6f5cc127bb56d29f0f0c6bbc0487f98316.

Абстрактный

Мы представляем бота № 1337: диалоговую систему, разработанную для 1-го конкурса NIPS Conversational Intelligence Challenge 2017 (ConvAI). Целью конкурса было создание бота, способного общаться с людьми на основе заданного отрывка текста. Чтобы обеспечить возможность общения, мы реализовали для нашего бота набор навыков, включая болтовню, определение тем, обобщение текста, ответы на вопросы и генерацию вопросов. Система прошла обучение в контролируемых условиях с использованием диалогового менеджера для выбора соответствующего навыка для генерации ответа. Последнее позволяет разработчику сосредоточиться на реализации навыков, а не на менеджере диалогов на основе конечного автомата. Предложенный системный бот №1337 выиграл конкурс со средней оценкой качества диалога 2,78 из 5, выставленной оценщиками-людьми. Исходный код и обученные модели бота №1337 доступны на GitHub.

Начиная

Для краткого обзора бот №1337 взглянет на следующие ресурсы:

• КОЛИНГ 2018 Бумага
• аннотация на одну страницу
• презентация

Демонстрация Telegram Bot и JSON API

• Демонстрация разговорного агента доступна в виде Telegram-бота: https://t.me/ConvAI1337Bot.
• Также у нас есть общедоступный API JSON, описанный по адресу https://github.com/sld/convai-bot-1337/wiki/Api-Documentation.

Предварительные условия

• Версия докера 17.05.0-ce+
• docker-compose версия 1.13.0+
• Мин. 4 ГБ ОЗУ + Swap (4 ГБ), рекомендуется 8 ГБ ОЗУ
• 2 ГБ места на жестком диске
• Протестировано на Ubuntu 16.04.

Установка

Скачайте и разложите обученные модели по папкам:

 ./setup.sh

Сборка контейнеров:

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

Настройте config.py, не забудьте поставить токен TELEGRAM:

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

Dialog_tracker/config.py должен выглядеть так:

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

Запуск бота

Эта команда запустит бота Telegram с вашим токеном Telegram:

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

Запуск тестов

Запустите бота с помощью сервера json api:

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

Запустите тесты:

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

Содействие

Пожалуйста, прочтите CONTRIBUTING.md для получения подробной информации о нашем кодексе поведения и процессе отправки нам запросов на включение.

Авторы

• Идрис Юсупов (http://github.com/sld)
• Юрий Куратов (http://github.com/yurakuratov)

Лицензия

Этот проект лицензируется по лицензии GPLv3 — подробности см. в файле ЛИЦЕНЗИИ.

Другой

Форк этого бота в ТОП-3 (бесконечная команда) хакатона DeepHack Chat http://deephack.me/leaderboard_hack.