convai bot 1337

ConvAI 機器人#1337

基於技能的會話智能體在 2017 年 NIPS 會話智慧挑戰賽中獲得第一名 (http://concai.io/2017/)。

我們仍然更新我們的會話代理，最新版本可以在 master 分支中找到。

以下是提交給ConvAI Finals 版本的 Agent（11 月 12 日）：https://github.com/sld/concai-bot-1337/tree/032d5f6f5cc127bb56d29f0f0c6bbc0487f98316

抽象的

我們展示了 bot#1337：為 2017 年第一屆 NIPS 對話智慧挑戰賽 (ConvAI) 開發的對話系統。競賽的目的是實現一個能夠根據給定的文本段落與人類對話的機器人。為了實現對話，我們為機器人實現了一系列技能，包括閒聊、主題檢測、文字摘要、問題回答和問題生成。該系統已在監督環境中使用對話管理器進行訓練，以選擇適當的技能來產生回應。後者允許開發人員專注於技能實現而不是基於有限狀態機的對話管理器。所提出的系統 bot#1337 贏得了比賽，人類評估者給出的平均對話品質得分為 2.78（滿分 5 分）。 GitHub 上提供了 bot#1337 的源代碼和經過訓練的模型。

入門

有關 bot#1337 的簡要概述，請查看以下資源：

• 2018年COLING論文
• 一頁摘要
• 推介會

Telegram Bot 示範和 JSON API

• 對話代理演示可透過 Telegram 機器人存取：https://t.me/ConvAI1337Bot。
• 此外，我們還有公共 JSON API，記錄在 https://github.com/sld/conwai-bot-1337/wiki/Api-Documentation。

先決條件

• Docker 版本 17.05.0-ce+
• docker-compose 版本 1.13.0+
• 分鐘。 4 Gb RAM + 交換 (4 Gb)，建議 8 Gb RAM
• 2 GB 硬碟空間
• 在 Ubuntu 16.04 上測試

安裝中

下載訓練好的模型並將其放入資料夾中：

 ./setup.sh

建置容器：

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

設定config.py，不要忘記新增TELEGRAM token：

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

dialog_tracker/config.py 應該如下：

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

運行機器人

此命令將使用您的電報令牌運行電報機器人：

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

運行測試

使用 json api 伺服器運行機器人：

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

運行測試：

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

貢獻

請閱讀 CONTRIBUTING.md 以了解有關我們的行為準則以及向我們提交拉取請求的流程的詳細資訊。

作者

• 伊德里斯‧尤蘇波夫 (http://github.com/sld)
• 尤里‧庫拉托夫 (http://github.com/yurakuratov)

執照

該項目根據 GPLv3 許可證獲得許可 - 有關詳細信息，請參閱許可證文件。

其他

機器人在 DeepHack Chat 黑客馬拉松 http://deephack.me/leaderboard_hack 的 TOP-3（無限團隊）中分叉。