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一个可以自己进行训练的中文聊天机器人, 根据自己的语料训练出自己想要的聊天机器人,可以用于智能客服、在线问答、智能聊天等场景。目前包含seq2seq、seqGAN版本和tf2.0版本。

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一个可以使用自己语料进行训练的中文聊天机器人,目前包含seq2seq tf1.x和tf.2x版本,seqGan版本为tf1.x版本,后续计划更新pytorch版本,欢迎大家实践交流。

关于语料的说明

大家可以使用小黄鸡的预料,地址https://github.com/zhaoyingjun/chatbot/tree/master/chineseChatbotWeb-tf2.0/train_data/seq.data

seq2seq版本代码执行顺序

1、在下载好代码和语料之后,将语料文件放入data目录下。

2、按照 数据预处理器(data_utls.py)-->execute.py(执行器)-->app.py(可视化对话模块)的顺序执行就可以了。

3、超参配置在seq2seq.ini和seq2seq_sever.ini文件中配置。

seqGAN版本代码执行顺序

1 、在下载好代码和语料之后,将语料文件放入source_data目录下。 2、按照 数据预处理器(source_data_utls.py)-->execute.py(执行器)-->app.py(可视化模块)的顺序执行就可以了

参考代码和文献

http://blog.topspeedsnail.com/archives/10735/comment-page-1#comment-1161。

http://www.easyapple.net/?p=1384&from=singlemessage&isappinstalled=0。

https://github.com/zpppy/seqGan_chatbot

建议环境

ubuntu14.04
python3.5
TF1.X: tensorflow==1.10.1或者tensorflow-gpu==1.10.1
flask==0.11.1

已更新功能清单:

V1.1:已经增加中文分词,效果是变得更好了。注意在使用分词后,需要增加词典的大小,否则的话会导致词典无法覆盖训练集,导致出现很多的UNK。直接在seq2seq.ini中修改超参数enc_vocab_size和dec_vocab_size的值即可。

V2.0:增加一个基于SeqGan的版本,以增加训练的效果。

V3.0:增加TensorFlow2.0版,训练效果见文件夹内图片,训练数据已经准备好,直接执行python3 execute即可进行训练。 PS:预训练好了一个模型,链接:https://pan.baidu.com/s/1zcrBn8dpOhtBZu_T7TOO9w 密码:s7sq,可以下载使用,模型的效果见效果图,在使用预训练模型前需要先执行data_utl.py文件更新字典。

版本路线图:

V4.0:a、增加pytorch版本;b、对当前的工程结构进行调整;敬请期待。

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一个可以自己进行训练的中文聊天机器人, 根据自己的语料训练出自己想要的聊天机器人,可以用于智能客服、在线问答、智能聊天等场景。目前包含seq2seq、seqGAN版本和tf2.0版本。

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