rnn的matlab代码实现seq2seq-注意
介绍
该代码实现了RNN
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LSTM
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GRU
seq2seq和seq2seq
+注意模型,用于单词级的训练和采样。
您可以在Bot,自动文本摘要,机器翻译,问题解答系统等中应用它。在这里,我们向您展示一个机器人演示。
要求
senna
此接口支持词性标记,分块,名称实体识别和语义角色标记。
用于采样。
您可以找到如何安装senna
hdf5
它是一种文件格式,该格式快速,灵活,并受包括MATLAB,Python和R在内的各种其他软件的支持。
您可以找到如何安装hdf5
cutorch/cunn
如果要在GRU中运行代码,则需要安装cutorch和cunn。
[sudo]
luarocks
install
cutorch
[sudo]
luarocks
install
cunn
数据集
我们将用作语料库,以实现与它的对话机器人。
下载完成后,确保目录data/的数据文件。
跑步
步骤1运行数据预处理代码,以生成数据集文件和词汇表文件。
python
bot.py
如果要对任何其他数据集或任务进行研究,则可能需要实现预处理python
2021-11-05 19:34:43
16KB
系统开源
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