seq2seq_chatbot

================================================= อัปเดต ================================================== ========= โมเดลที่ได้รับการฝึกได้รับการอัปโหลดไปยัง Baidu Cloud Network Disk แล้ว หากต้องการ คุณสามารถดาวน์โหลดได้ ในแง่ของความเร็วการฝึกโมเดล ด้วย CPU และหน่วยความจำ 16G การฝึกจะเสร็จสิ้นภายในหนึ่งวัน~~~

ลิงค์: https://pan.baidu.com/s/1hrNxaSk รหัสผ่าน: d2sn

================================================= ฝ่าย บรรทัดด้านล่างเป็นข้อความ ============================================ === ==

บทความนี้เป็นการนำเทนเซอร์โฟลว์ไปใช้อย่างง่าย ๆ ของระบบบทสนทนาแชทบอตตามโมเดล seq2seq

สำหรับคำอธิบายโค้ด คุณสามารถดูคอลัมน์ Zhihu ของฉันได้:

การใช้ระบบบทสนทนาการเรียนรู้เชิงลึกตั้งแต่เริ่มต้น - การใช้โค้ดแชทบอทอย่างง่าย

โค้ดนี้อ้างอิงถึง DeepQA ซึ่งมีการเพิ่มฟังก์ชันการค้นหาลำแสงและกลไกความสนใจ

ผลลัพธ์สุดท้ายจะแสดงอยู่ด้านล่าง:

ทดสอบเอฟเฟกต์ โดยอิงตามการป้อนข้อมูลของผู้ใช้ในประโยคขนาดลำแสงด้านบนที่มีความน่าจะเป็นสูงสุดที่จะตอบกลับ:

#วิธีใช้

1. ดาวน์โหลดโค้ดในเครื่อง (โฟลเดอร์ข้อมูลมีชุดข้อมูลที่ประมวลผลแล้ว ดังนั้นจึงไม่จำเป็นต้องดาวน์โหลดชุดข้อมูลเพิ่มเติม)

2. ในการฝึกโมเดล ให้เปลี่ยนพารามิเตอร์การถอดรหัสในบรรทัดที่ 34 ของไฟล์ chatbot.py เป็น False เพื่อฝึกโมเดล

(ฉันจะอัปโหลดโมเดลที่ฉันฝึกที่นี่ในภายหลังไปยังอินเทอร์เน็ตเพื่อให้ทุกคนใช้)

3. หลังจากการฝึก (จะใช้เวลาประมาณหนึ่งวัน 30 ยุค) ให้เปลี่ยนพารามิเตอร์การถอดรหัสเป็น True

ถึงเวลาทดสอบแล้ว ป้อนสิ่งที่คุณต้องการถามและดูว่าเขาตอบอะไร==

สิ่งที่ต้องสังเกตที่นี่คืออย่าลืมแก้ไขพาธสัมบูรณ์ของชุดข้อมูลและไฟล์โมเดลสุดท้าย ไม่เช่นนั้นอาจมีการรายงานข้อผิดพลาด

มีอยู่สามแห่ง: บรรทัด 44, บรรทัด 57 และบรรทัด 82 โอเค ตอนนี้คุณสามารถสนุกได้แล้ว~~