基于seq2seq模型的简单对话系统的tf实现，具有embedding、attention、beam_search等功能，数据集是Cornell Movie Dialogs

用于语音识别的seq2seq模型的实现。 架构类似于Listen，Attend和Spell。

seq2seq 这是Tensorflow 2的seq2seq模型结构。 有三种模型架构，RNNSeq2Seq，RNNSeq2SeqWithAttention，TransformerSeq2Seq。 该存储库包含训练，评估，推断，转换为保存的模型格式脚本。 火车 例子 您可以通过运行以下脚本开始培训 $ python -m scripts.train \ --dataset-path " data/*.txt " \ --batch-size 2048 --dev-batch-size 2048 \ --epoch 90 --steps-per-epoch 250 --auto-encoding \ --learning-rate 2e-4 \ --device gpu \ --tensorboard-update-freq 50 --model-name Transformer

迷你seq2seq 在PyTorch中注意神经机器翻译的最小Seq2Seq模型。 此实现重点在于以下功能： 用于其他项目的模块化结构 最少的代码可读性 充分利用批次和GPU。 此实现依赖于来最大程度地减少数据集管理和预处理部分。 型号说明 编码器：双向GRU 解码器：具有注意机制的GRU 注意： 要求 GPU和CUDA Python3 火炬 火炬文本 空间 麻木 智慧（可选） 通过这样做下载令牌生成器： python -m spacy download de python -m spacy download en 参考文献 基于以下实现

基于知识库的问答seq2seq模型

使用最新版本的tensorflow实现seq2seq模型生成文本数据 摘要