#217 · 主分类： AI对话与Chatbot
seq2seq-chatbot
使用TensorLayer在200行代码中实现的聊天机器人
项目最后更新：10/05/21
GitHub Stars
838
Forks数量
305
贡献者数量
8
许可证
Other
收录理由
这个项目用大约两百行Python代码，在TensorLayer和TensorFlow之上实现了一个基于序列到序列模型的聊天机器人，训练数据来自Twitter和康奈尔电影对话。代码量小，意味着你可以完整阅读训练和推理的流程，不必在庞大的框架里翻找。README里附上了经典的seq2seq和LSTM教程链接，方便把理论对应到可运行的代码上。用一条命令就能在自带语料上训练，之后可以交互式地和模型对话，直观感受RNN状态和解码过程如何生成回复。如果你正在评估一个轻量级seq2seq基线是否适合你的场景，这个项目能让你快速得到答案。
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