checkpoint_path="chatbot_seq2seq.ckpt"model.saver.save(sess, checkpoint_path, global_step=model.global_step) loss=0.0# evaluation the model by test datasetforbucket_idinrange(len(buckets)):iflen(test_set[bucket_id]) ==0:continueencoder_inputs, decoder_inputs, target_weights=model.get_batch...
% (len(decoder_weights), decoder_size) ) input_feed = {}#1.将语料放到之前定义好的列表中,待模型读取 for i in range(encoder_size): input_feed[self.encoder_inputs[i].name] = encoder_inputs[i] for i in range(decoder_size): input_feed[self.decoder_inputs[i].name] = decoder_inputs...
chatbot:检索模块跟搜索引擎比较像,就是根据查询关键词所信息检索,返回句子或段落,这部分就是下一步要处理的原料 我:那么答案抽取模块呢? chatbot:答案抽取模块可以说是计算量最大的部分了,它要通过分析和推理从检索出的句子或段落里抽取出和提问一致的实体,再根据概率最大对候选答案排序,注意这里是“候选答案”噢,...
for word in line_question.decode('utf-8').split(' '): if word_vector_dict.has_key(word): question_seq.append(word_vector_dict[word]) for word in line_answer.decode('utf-8').split(' '): if word_vector_dict.has_key(word): answer_seq.append(word_vector_dict[word]) else: break...
chatbot:是的呢,所以你任重道远啊 聊天机器人工作原理是什么 我:chatbot,我问的每一句话,你都是怎么处理并回答我的呢? chatbot:我身体里有三个重要模块:提问处理模块、检索模块、答案抽取模块。三个模块一起工作,就能回答你的问题啦 我:是嘛,那么这个提问处理模块是怎么工作的呢?
https://github.com/qhduan/Seq2Seq_Chatbot_QA 总结 生成式的聊天机器人技术框架非常简洁,在构建过程是端到端(End-to-End)的,实现简单。因此,我见过很多简历上写的聊天机器人项目是基于此框架的,大多雷同,建议读者在简历上写这个项目时要慎重,非要写的话,务必要突出差异。
【NLP-ChatBot】能闲聊的端到端生成型聊天机器人背后都有哪些技术? 下面我们看看如何基于tensorflow,搭建一个seq2seq+attention的聊天机器人。 (1) 构建seq2seq编解码器的特征抽取器 这里采用LSTM作为encoder和decoder的特征抽取器: # LSTM cells cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(size) ...
chatbot里包含chatbot.py,model.py,trainner.py等核心模型源码,chatbot_website是基于Python的django的Web框架做的Web交互页面,data是我们要训练的数据,main.py是训练模型的入口,DeepQA代码目录如图8.9所示: 图8.9 DeepQA代码目录 安装脚本代码如下: #安装依赖包 ...
训练聊天机器人时Tensorflow模型错误我认为问题在于将输入定义为填充序列，然后用inputs = tf.keras.layers...
('data/model.h5')#加载数据和中间结果chatbot = js.loads(open('data/chatbot.json').read())wordlist = pk.load(open('data/wordlist.pkl','rb'))category = pk.load(open('data/category.pkl','rb'))def tokenization(text):#分词word_tokens = nltk.word_tokenize(text)# 词形还原#for i in ...