NLP_pytorch_project 1-聊天机器人 001-transformer_chatbot 实现方式是标准的transformer。 002-bert_chatbot 参考UNILM 2嵌入 001-skipgram-word2vec.py 002-bert.py 003-albert.py 004-NPLM.py 3-NMT 001-transformer_NMT 002-gru_seq2seq_attention 003-lstm_seq2seq_attention 4文本分类 001-TextCNN.py 002-BILSTM+Attention.py 003-CharCNN 004-BERT_Classification 005-ERNIE_Classification 006-ALB

基于Transformer NMT模型的聊天机器人 nmt-chatbot是使用的chatbot的实现。 该项目的主要目的是制作一个聊天机器人，但它与神经机器翻译完全兼容，并且仍可用于两种语言之间的句子翻译。 直接用法 打开以下Google Colab笔记本即可随时随地使用它。 安装 克隆 使用以下命令将此仓库克隆到本地计算机 $ git clone https://github.com/Ar9av/transformer-nmt-chatbot.git 更改工作目录 $ cd transformer-nmt-chatbot 设置 使用以下命令安装需求 $ pip install -r requirements.txt $ sudo apt-get install chromium-chromedriver 测试聊天机器人 在config.yml更改type参数以test并运行以下命令

用于角色机器人项目的示例变压器聊天机器人笔记本

清晰表达 与智能代理建立对话界面的平台 Articulate是用于与智能代理建立对话界面的平台。 它主要建立在Rasa NLU之上，后者内部使用Duckling，spaCy和tensorFlow。 它实现了一个自定义的对话管理解决方案，该解决方案能够进行复杂的深层对话，但侧重于使用的简单性。 如果您准备开始使用，请直接跳至 团队 智能平台集团 SPG是一个由全栈开发人员，机器学习工程师和UX设计人员组成的团队，致力于大规模解决企业数据问题。 我们热爱开源，并且很高兴能够在我们的旅途中构建开源项目。 Samtec，Inc. Samtec是我们的母公司。 SPG团队的几乎所有成员都是从Samtec内部的工程师，开发人员或业务用户开始的。 意识到Samtec以及其他同等规模的企业可能面临的问题，创建了SPG来解决其中的一些需求。 我们对Samtec作为一家公司和一家人的热爱驱使我们开发能够改善Samtec客户体验和服务的产品。 执照 版权所有2018 Samtec。 根据Apache许可版本2.0（“许可”）许可； 除非遵守许可，否则不得使用此文件。 您可以在以下位置获得许可的副本：

tensorflow-chatbot-中文 :person_running: [中文聊天机器人]具有bahdanau注意和Word2Vec预训练嵌入的seq2seq模型的Tensorflow实现 此基于撰写的。 如何 [选项1]重新训练模型 $ git clone https://github.com/AdrianHsu/tensorflow-chatbot-chinese.git # put your own training/eval data in the correct path, as shown above $ ./run.sh [选项2]使用预先训练的保护程序文件测试模型 您应该在下载经过预训练的模型，然后将其放入save/目录。 确保您的输入已经放置在正确的路径中，并且已通过文本分段API（例如jieba）进行了预处理。 $ ./hw2_seq2seq.sh 操作方法（网络） 您必须先下载冻结

聊天学习者 在TensorFlow中基于新的序列到序列（NMT）模型实现的聊天机器人，具有无缝集成的某些规则。 对于那些对中文聊天机器人感兴趣的人，请。 ChatLearner（Papaya）的核心是基于NMT模型（ ）构建的，此处已对其进行了调整以适应聊天机器人的需求。 由于TensorFlow 1.4中tf.data API的更改以及自TensorFlow 1.12以来的许多其他更改，此ChatLearner版本仅支持TF版本1.4至1.11。 如果您需要支持TensorFlow 1.12，可以在tokenizeddata.py文件中进行轻松更新。 在开始其他一切之前，您可能需要

同义词 用于自然语言处理和理解的中文同义词。 更好的中文近义词：聊天机器人，智能问答工具包。 synonyms可以用于自然语言理解的很多任务：文本对齐，推荐算法，相似度计算，语义转换，关键字提取，概念提取，自动摘要，搜索引擎等。 表中的内容： 欢迎 pip install -U synonyms 兼容py2和py3，当前稳定版本 提示：安装后初次使用会下载词向量文件，下载速度取决于网络情况。 本文档的配置和接口说明针对python工具包。 用法 支持使用环境变量配置分词词表和word2vec词向量文件。 环境变量 描述 SYNONYMS_WORD2VEC_BIN_MODEL_ZH_CN 使用word2vec训练的词向量文件，二进制格式。 SYNONYMS_WORDSEG_DICT 中文分词，格式和使用 同义词#nearby（单词[，大小= 10]） import synonyms print("人脸: ", synonyms.nearby("人脸")) print("识别: ", synonyms.nearby("识别")) print("NOT_EXIST: ", synony

医院管理系统 整个应用程序包含两个部分： 管理员端： 这由医院管理部门控制，以将各种患者分配到各自的医院。 患者可以按优先次序安排医院，医院也可以接受所需的建议！ Python Web App已为此制作！ 用户端： 医生登录 Android和iOS App可让患者选择要预约的医院！ 允许用户事先了解治疗费用，从而允许他们使用优先顺序！ 患者登录 Android和iOS App可让患者选择要预约的医院！ 关于 允许您通过移动应用预订约会。 Oak Crest的文档 要绘制的图： 类图 状态图 用例图 顺序图 部署图 用例点图 类图中的类 去做： 类图 Android和iOS应用

2021年中国对话机器人chatbot行业发展研究报告-艾瑞咨询-2021-64页.pdf

客户聊天机器人 中文智能客服机器人demo，包含闲聊和专业问答2个部分，支持自定义组件 中国智能客户聊天机器人演示，包括八卦和专业问答（FAQ），支持自定义组件！ 介绍 一，本项目由两个部分组成，一是基于tf-idf检索的召回模型，二是基于CNN的精排模型，本项目将相互融合，构造召回+排序的客服聊天机器人。系统支持闲聊模式和该版本为第一版本，速度等其他性能还有待提升，这些工作会在后期陆续上传。根据当前和常见问题解答模式，采取的数据分别为小黄鸡闲聊数据集和垂直领域的常见问题问答数据集。的反馈，系统的难点在于内置一个精度高且耗时短的rerank模型，如果要在工业上使用，需要大改；如果是想要熟悉的问