rnn的matlab代码实现-seq2seq-attention:seq2seq-注意

【文件属性】：
文件名称：rnn的matlab代码实现-seq2seq-attention:seq2seq-注意
文件大小：16KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-24 02:35:30
系统开源 rnn的matlab代码实现seq2seq-注意 介绍 该代码实现了RNN / LSTM / GRU seq2seq和seq2seq +注意模型，用于单词级的训练和采样。 您可以在Bot，自动文本摘要，机器翻译，问题解答系统等中应用它。在这里，我们向您展示一个机器人演示。 要求 senna 此接口支持词性标记，分块，名称实体识别和语义角色标记。 用于采样。 您可以找到如何安装senna hdf5 它是一种文件格式，该格式快速，灵活，并受包括MATLAB，Python和R在内的各种其他软件的支持。 您可以找到如何安装hdf5 cutorch/cunn 如果要在GRU中运行代码，则需要安装cutorch和cunn。 [sudo] luarocks install cutorch [sudo] luarocks install cunn 数据集 我们将用作语料库，以实现与它的对话机器人。 下载完成后，确保目录data/的数据文件。 跑步 步骤1运行数据预处理代码，以生成数据集文件和词汇表文件。 python bot.py 如果要对任何其他数据集或任务进行研究，则可能需要实现预处理python

【文件预览】：
seq2seq-attention-master
----test.lua(4KB)
----Dataset.lua(1KB)
----Seq2Seq.lua(2KB)
----S2SAttention.lua(3KB)
----Embedding.lua(2KB)
----sample.lua(4KB)
----data()
--------README.md(0B)
----ReNN.lua(324B)
----train.lua(9KB)
----server.lua(733B)
----GRU.lua(724B)
----README.md(3KB)
----bot.py(2KB)
----model_utils.lua(5KB)
----LSTM.lua(760B)