文件名称：说话机
文件大小：43KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-04 19:01:13
JupyterNotebook
会说话的机器 此仓库包含使用深度学习的聊天机器人的多个PyTorch实现。 如果遵循我提供的说明，您可以将训练有素的模型部署为Facebook机器人。 目录 什么是聊天机器人？ 设置 $ python -m spacy download en_core_web_sm $ conda env export > environment.yml 建立NLP模型时的典型错误 词汇表充满奇怪的记号。 检查您的标记化。 模型架构 部署到FB Messenger 在制品 保存整个torchtet字段对象。 仅使用上下文中的最后一个句子来拟合模型。 无需手套即可拟合模型（降低复杂性和误差源）。 仅对短目标拟合模型。 获得一个体面的模特。 +注意和上下文向量 +下一步提供Feed上下文向量 技巧与学习： 仔细检查您从语料库生成的词汇。 开启渐变裁剪。 降低高原的LR（请参阅） 调整教
【文件预览】：
talking-machines-main
----artifacts()
--------.gitkeep(0B)
----util.py(1KB)
----learnings.md(397B)
----train.py(8KB)
----utils()
--------tokenizer.py(2KB)
--------util.py(2KB)
--------data.py(16KB)
--------decode.py(258B)
--------old.py(5KB)
----model.py(13KB)
----requirements.txt(1KB)
----environment_py3.6.yml(1KB)
----environment.yml(661B)
----playground.ipynb(211KB)
----README.md(3KB)
----requirements_py3.6.txt(2KB)
----data()
--------.gitkeep(0B)
----.gitignore(98B)
----download_data.sh(125B)