Seq2seq-Chatbot-for-Keras 项目使用教程

Seq2seq-Chatbot-for-Keras 项目使用教程

Seq2seq-Chatbot-for-Keras This repository contains a new generative model of chatbot based on seq2seq modeling. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/Seq2seq-Chatbot-for-Keras

1. 项目的目录结构及介绍

Seq2seq-Chatbot-for-Keras/
├── Algorithm.png
├── LICENSE
├── README.md
├── conversation.py
├── conversation_discriminator.py
├── get_train_data.py
├── model_graph.png
├── split_qa.py
├── train_bot.py
└── vocabulary_movie

目录结构介绍

• Algorithm.png: 项目算法图示。
• LICENSE: 项目许可证文件，采用Apache-2.0许可证。
• README.md: 项目说明文件，包含项目的基本介绍和使用方法。
• conversation.py: 用于与预训练模型进行对话的启动文件。
• conversation_discriminator.py: 用于与基于GAN训练算法的新模型进行对话的启动文件。
• get_train_data.py: 用于处理训练数据的脚本。
• model_graph.png: 模型结构图示。
• split_qa.py: 用于将训练数据分割成上下文和答案的脚本。
• train_bot.py: 用于训练聊天机器人的脚本。
• vocabulary_movie: 包含预训练模型的词汇文件。

2. 项目的启动文件介绍

conversation.py

该文件用于与预训练的Seq2seq模型进行对话。用户可以通过运行该脚本与聊天机器人进行交互。

conversation_discriminator.py

该文件用于与基于GAN训练算法的新模型进行对话。该模型通过GAN的判别器选择最佳回答，性能优于传统的Seq2seq模型。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件

项目中没有明确的配置文件，但可以通过以下方式进行配置：

• 训练数据配置: 通过split_qa.py和get_train_data.py脚本处理训练数据。
• 模型训练配置: 在train_bot.py中设置训练参数，如num_subsets、weights_file等。
• 对话配置: 在conversation.py和conversation_discriminator.py中设置对话参数。

使用方法

1. 准备训练数据:

   • 运行split_qa.py将训练数据分割成上下文和答案。
   • 运行get_train_data.py处理数据并生成Padded_context和Padded_answers文件。

2. 训练模型:

   • 运行train_bot.py进行模型训练。建议使用GPU加速。

3. 与模型对话:

   • 运行conversation.py与预训练模型对话。
   • 运行conversation_discriminator.py与基于GAN训练算法的新模型对话。

通过以上步骤，您可以成功配置和使用Seq2seq-Chatbot-for-Keras项目。

Seq2seq-Chatbot-for-Keras This repository contains a new generative model of chatbot based on seq2seq modeling. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/Seq2seq-Chatbot-for-Keras