japanese_talk_api_transformer

日本語の会話をtensor2tensorのtransformerモデルで学習させ、Q&Aサーバー化しました。このリポジトリにはサンプルのモデル (model/0) が含まれていますが、これは学習の初期段階のモデルです。学習されたモデルは、gumroad にて販売していますのでお買い求めください。

Japanese conversation api learned by tensor2tensor's transformer model. This repository contain a sample model (model/0) but it's a first checkpoint. If you want a well-learned model, please buy it from my gumroad .

Requirements

docker
docker-compose
model

Usage

git clone git@github.com:Drunkar/japanese_talk_api_transformer.git

If you bought my pre-trained data

リポジトリをクローンした後、購入したzipファイル内の1553675918 フォルダと vocab.conversation_ja.8192.subwords をmodel以下に配置して下さい。 modelディレクトリは以下のようになります。vocab.conversation_ja.8192.subwords は購入したものに置き換えられています。

After cloning the repository, please put 1553675918 directory and vocab.conversation_ja.8192.subwords into model directory. The model directory will be like this. vocab.conversation_ja.8192.subwords should be replaced by bought one.:

japanese_talk_api_transformer
  |- model
      |- vocab.conversation_ja.8192.subwords
      |- 0: sample model
      |- 1553675918
          |- saved_model
          |- variables
              |- variables.data-00000-of-00001
              |- variables

Then, please start services:

cd japanese_talk_api_transformer
docker-compose up -d

By GET request with "input" parameter, you will get the answers.

curl localhost:5000?input=hello%20men
{"outputs":[{"score":"[-5.048567  -5.2183614 -6.455683  -7.121113  -7.4721427]","val":["Haha","Hahahaha","Hahahahaha","Hahahh","Hoo"]}]}

The higher score means more suitable to the question.

Examples (selling model)

質問: GET localhost:5000?input=プログラミングは得意？

答え

{  
   "outputs":[  
      {  
         "score":[  
            -4.312653541564941,
            -5.427693843841553,
            -5.809759140014648,
            -6.852217197418213,
            -7.029977798461914
         ],
         "val":[  
            "仕事は得意ですね",
            "プログラミングは楽しいですね",
            "同時ネットは楽しいですね",
            "どんなプログラミングを使いますか？",
            "どんなプログラミングを使いますか?"
         ]
      }
   ]
}

質問: GET localhost:5000?input=なんか面白いこと言って

答え

{  
   "outputs":[  
      {  
         "score":[  
            -1.4691219329833984,
            -1.4737167358398438,
            -2.6456146240234375,
            -3.069878578186035,
            -4.23007345199585
         ],
         "val":[  
            "退屈になりがちよねえ",
            "退屈になりがちか",
            "楽しそうですね",
            "スイカは大好きですね",
            "大好きですね"
         ]
      }
   ]
}

質問: GET localhost:5000?input=今日は何の日？

答え

{  
   "outputs":[  
      {  
         "score":[  
            -1.0922307968139648,
            -4.318934440612793,
            -4.448232173919678,
            -4.468869209289551,
            -4.474625587463379
         ],
         "val":[  
            "淫夢の日",
            "淫夢の日！",
            "淫夢の日だYo",
            "淫夢の日!",
            "淫夢の日だY"
         ]
      }
   ]
}

質問: GET localhost:5000?input=オイオイ死ぬわアイツ

答え

{  
   "outputs":[  
      {  
         "score":[  
            -2.9464476108551025,
            -3.4061570167541504,
            -3.543358325958252,
            -4.417332172393799,
            -4.759749889373779
         ],
         "val":[  
            "産んでない",
            "死ね",
            "死ぬ",
            "産んでくれてるよ",
            "産んでないね"
         ]
      }
   ]
}