Pytorch生成式聊天机器人（对话系统） 基于RNN，Transformer，Bert和GPT2 NLP深度学习 1.基于RNN的ChatBot（对话系统） 2.基于Transformer和Bert的ChatBot（对话系统） 3.基于Bert和GPT2的ChatBot（对话系统） 参考 [1] [2] [3] PS：数据集的格式是两列来自两个人的聊天句子。

GPT-2的中文预训练模型。GPT-2是逆天的语言AI模型，编故事以假乱真，问答翻译写摘要都行。问世之后横扫各大语言建模任务，引发了大量关注以及研究者跟进研究。

GPT2-新闻标题 带有超详细注释的GPT2新闻标题生成项目 更新日期01.02.2021 从网上收集数据，将清华新闻数据，搜狗新闻数据等新闻数据集，以及开源的一些摘要数据进行整理清洗，制作一个较完善的中文摘要数据集。 数据集清洗时，仅进行了简单地规则清洗。例如：清洗htlm标记，去除多余的空字符，去除图片标记等。 处理后数据集详细信息，见 数据 原始数据/项目地址 处理后文件下载地址 清华新闻数据 提取码：vhol 搜狗新闻数据 提取码：ode6 nlpcc2017摘要数据 提取码：e0zq csl摘要数据 提取码：0qot 教育培训行业摘要数据 提取码：kjz3 lcsts摘要数据

GPT-2 PyTorch实施 目录 介绍 该项目是OpenAI GPT-2模型的PyTorch实现。 它提供模型训练，句子生成和量度可视化。 它被认为是可以理解和优化的。 我们设计的代码易于理解。 另外，我们使用来提高性能。 依存关系 正则表达式 tqdm 火炬 麻木 matplotlib 用法 怎么训练？ 在训练GPT-2模型之前，应准备语料库数据集。 我们建议使用构建自己的语料库。 相反，训练模块需要带有词汇表文件的标记化训练和评估数据集。 准备数据集后，可以使用以下方法训练GPT-2： $ python -m gpt2 train --train_corpus build/corpus.train.txt \ --eval_corpus build/corpus.test.txt \

Flask Web应用程序，用于使用生成文本 GPT-2是一种非常庞大的语言模型，被认为过于危险而无法发布其完整版本，可以根据其输入生成接近人类水平的逼真的文本。 作者决定只发布“功能不足”（117M参数）版本。 抛开争议，让我们四处看看，看看较小的模型可以用这个程序做什么。 提交了初始文本后，该应用程序将继续讲述该故事，并希望您能百无一失。 系好安全带。 ：P 演示版 这是当前部署在我的个人开发Ubuntu服务器上的容器上的应用程序的快照，该容器在上资源有限。 您可以在启用Docker的任何地方设置并运行一个。 另外，请确保不要在生产环境中使用开发服务器。 用法 克隆存储库。 $ gi

使用GPT2生成文本摘要 Blog上随附代码。 数据集准备 分别为CNN和Daily Mail Tokenized文章运行max_article_sizes.py。 它将创建每个CNN / DAILY MAIL文章大小的泡菜文件。 $ python max_article_sizes.py path/to/cnn_or_dailymail/tokenized/articles 运行以下命令以准备包含标记化文章和摘要的json文件 $ python prepare_data.py path/to/pickle_file/of/articles/sizes/created/using/above/command 训练 使用预先训练的权重，使用PyTorch上对数据技巧，对GPT2模型进行。 $ python train_gpt2_summarizer.py --batch_size

预训练模型专题_GPT2_模型代码学习笔记-附件资源

论文原文

| | | :party_popper: :party_popper: :party_popper: 我们发布了带有TF2支持的2.0.0版本。 :party_popper: :party_popper: :party_popper: 如果您将此项目用于研究，请引用： @misc{Kashgari author = {Eliyar Eziz}, title = {Kashgari}, year = {2019}, publisher = {GitHub}, journal = {GitHub repository}, howpublished = {\url{https://github.com/BrikerMan/Kashgari}} } 总览 Kashgari是一个简单而强大的NLP Transfer学

GPT2-Chinese 附带科幻书籍语料 无权重