已淘汰 该项目建于2016年（旧的张量流时代），在新的张量流下，一些设计选择不再有意义。 您可能会在其他地方找到更好的seq2seq教程/实现。 seq2seq_chatbot 张量流中Seq2seq聊天机器人的实现。 特征 带智能加载程序的动态rnn （无填充） 预测中的波束搜索（全局最优快速近似） 解码器的信号指示器（解码器上的部分控制） 技术报告： : : Python 2.7依赖项 张量流1.8 麻木 json 操作说明 运行“ python train.py”，然后等待（在具有cuda 9.0和cudnn 7.0的GTX 1080 Ti上运行5分钟），直到训练完成 运行“ python test.py”以进入与聊天机器人的交互式会话 尝试自己的数据 可以对自己的数据运行它，但是您需要至少生成2个文件，其格式与bbt_data中的文件相同。 text.txt，这是

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

chatbot • • • • • Made by ximing Xing • :milky_way: 智能聊天机器人作为自然语言处理的一个重要分支，是目前最火热也最具挑战的研究方向，它对于促进人机交互方式的发展有着重要的意义。 本项目基于Encoder-decoder模型，以及在此基础上完成的聊天机器人系统。 最后，给出了参考的开源代码以及可使用的数据以供读者使用 本项目可用作学习使用或毕业设计，相关问题可与我联系。 Open Source runs on love, laughter and a whole lot of coffee. Consider buying me one if you find this content useful :hot_beverage::winking_face:. :clipboard: 快速开始 - Getting Started 执行cd chatbot -- cd to the