#186 · 主分类： AI对话与Chatbot
DeepQA
我的tensorflow实现“A neural conversational model”，一个基于深度学习的聊天机器人
项目最后更新：12/30/22
GitHub Stars
2.9K
Forks数量
1.2K
贡献者数量
15
许可证
Apache-2.0
收录理由
DeepQA 是 Google 2015 年神经对话论文中 seq2seq 架构的 TensorFlow 实现，它的价值更多在于教学，而非可直接上线的产品。代码完整展示了对话系统的处理链路：从加载和分词对话数据，到用 RNN 编码器-解码器在对话对上训练，最后在终端或简易网页界面里聊天。仓库自带 Cornell 电影对白语料，装好就能开始训练；OpenSubtitles、最高法院庭审记录，或者你自己整理的自定义格式数据，都可以随时替换进去。它还支持加载预训练的词向量，能明显缩短训练耗时。对想理解大语言模型出现之前聊天机器人是怎么做的人来说，这是一份易读且自足的参考实现。
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