文件名称：dynamic-seq2seq:seq2seq中文聊天机器人
文件大小：10.69MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-08 00:56:58
chatbot seq2seq chatbots Python
dynamic-seq2seq 欢迎关注我的另一个项目 基于中文语料和dynamic_rnn的seq2seq模型 Update: 修复loss计算bug 修复batch_size大于1时的计算bug Requirements tensorflow-1.4+ python2.7 (暂时未对python3 兼容) requests jieba cPickle numpy 谷歌最近开源了一个seq2seq项目 tensorflow推出了dynamic_rnn替代了原来的bucket，本项目就是基于dynamic_rnn的seq2seq模型。 这里我构建了一些对话预料，中文语料本身就比较稀缺，理论上来说语料越多模型的效果越好，但会遇到很多新的问题，这里就不多作说明。 对话语料分别在data目录下 Q.txt A.txt中，可以替换成你自己的对话语料。 用法: # 新增小黄鸡语料 # 添加 pyt
【文件预览】：
dynamic-seq2seq-master
----dynamic_seq2seq_model.py(8KB)
----dialog()
--------Q(32KB)
--------xiaohuangji50w_nofenci.conv(23.33MB)
--------A(52KB)
----test.py(242B)
----model()
--------chatbot_seq2seq.ckpt--1.meta(502KB)
--------chatbot_seq2seq.ckpt--1.index(537B)
--------chatbot_seq2seq.ckpt--1.data-00000-of-00001(785KB)
--------checkpoint(103B)
----.vscode()
--------settings.json(46B)
----utils.py(2KB)
----seq2seq.py(6KB)
----README.md(2KB)
----__pycache__()
--------dynamic_seq2seq_model.cpython-36.pyc(8KB)
----action.py(750B)
----data()
--------word_dict.txt(51B)
--------map.pkl(276KB)
--------A_vocab(34KB)
--------Q_vocab(21KB)
----.gitignore(5B)
----_config.yml(29B)
----preprocess.py(2KB)
----prepare_dialog.py(912B)