MojiTalk 项目使用教程

MojiTalk 项目使用教程

MojiTalk Code for "MojiTalk: Generating Emotional Responses at Scale" https://arxiv.org/abs/1711.04090 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/MojiTalk

1. 项目目录结构及介绍

MojiTalk 项目的目录结构如下：

MojiTalk/
├── LICENSE
├── README.md
├── bleu.py
├── classifier.py
├── cvae.py
├── cvae_run.py
├── emoji-test.txt
├── emoji_reader.py
├── helpers.py
├── model_helpers.py
├── rl_run.py
└── mojitalk_data/
    ├── seq2seq/
    └── cvae/

目录结构介绍

• LICENSE: 项目的许可证文件，采用 MIT 许可证。
• README.md: 项目的说明文件，包含项目的基本信息和使用方法。
• bleu.py: 用于计算 BLEU 评分的脚本。
• classifier.py: 用于训练表情符号分类器的脚本。
• cvae.py: 条件变分自编码器（CVAE）模型的实现。
• cvae_run.py: 用于运行 CVAE 模型的脚本。
• emoji-test.txt: 包含用于测试的表情符号数据。
• emoji_reader.py: 用于读取表情符号数据的脚本。
• helpers.py: 包含一些辅助函数的脚本。
• model_helpers.py: 包含模型辅助函数的脚本。
• rl_run.py: 用于运行强化学习模型的脚本。
• mojitalk_data/: 数据目录，包含训练和测试数据。
  • seq2seq/: 存储序列到序列模型的训练和测试结果。
  • cvae/: 存储 CVAE 模型的训练和测试结果。

2. 项目启动文件介绍

cvae_run.py

cvae_run.py 是 MojiTalk 项目的主要启动文件之一，用于训练、测试和生成情感响应。该脚本支持两种模型：

1. 序列到序列模型（Seq2Seq）: 通过设置 is_seq2seq 变量为 True 来启用。
2. 条件变分自编码器模型（CVAE）: 通过设置 is_seq2seq 变量为 False 来启用。

rl_run.py

rl_run.py 是用于运行强化学习模型的启动文件。该脚本依赖于预训练的 CVAE 模型和表情符号分类器。

3. 项目的配置文件介绍

MojiTalk 项目没有显式的配置文件，但可以通过修改以下脚本中的变量来进行配置：

cvae_run.py

• is_seq2seq: 控制是否使用序列到序列模型。
• saver.restore(sess, "seq2seq/07-17_05-49-50/breakpoints/at_step_18000.ckpt"): 用于加载预训练的序列到序列模型。

rl_run.py

• saver.restore(sess, "cvae/07-17_05-49-50/breakpoints/at_step_18000.ckpt"): 用于加载预训练的 CVAE 模型。
• classifier_saver.restore(sess, "classifier/07-17_05-49-50/breakpoints/at_step_18000.ckpt"): 用于加载预训练的表情符号分类器。

通过修改这些变量，可以配置模型的训练、测试和生成过程。

MojiTalk Code for "MojiTalk: Generating Emotional Responses at Scale" https://arxiv.org/abs/1711.04090 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/MojiTalk