wei2004long/ChatRobot

keras+python3下的seq2seq+attention中文对话系统

ChatRobot

0. 特别提醒  

• 关于keras环境下seq2seq错误修改
  ('_OptionalInputPlaceHolder' object has no attribute 'inbound_nodes')
• 0.0 使用keras2.1.0版本的第三方库(不推荐)
• 0.1 将recurrentshop\engine.py文件中837和842行中inbound_nodes更改为_inbound_nodes

1. 效果展示

1.0 python train.py执行效果图

1.1 python test.py执行效果图

1.2 python chat_robot.py执行效果图

2. 软件安装

• 模型搭建第三方库Keras-2.1.6.tar.gz
  私人地址: 链接: https://pan.baidu.com/s/1ypoEgf6ITjcNalzTRtnvmw 密码: uot8
• recurrentshop下载地址: https://github.com/farizrahman4u/recurrentshop
• seq2seq 下载地址: https://github.com/farizrahman4u/seq2seq
• 微博数据(关于餐饮业,数据未清洗)下载地址
  私人地址: 链接: https://pan.baidu.com/s/1g6l4_IDkLdLAjvrWf5sheQ 密码: fxy3

3. 参考链接

• seq2seq讲解: http://jacoxu.com/encoder_decoder
• seq2seq数据读取: http://suriyadeepan.github.io/2016-06-28-easy-seq2seq
• seq2seq论文地址: https://arxiv.org/abs/1409.3215  
• seq2seq+attention论文地址: https://arxiv.org/abs/1409.0473  
• ChatRobot启发论文: https://arxiv.org/abs/1503.02364
• seq2seq源码: https://github.com/farizrahman4u/seq2seq  
• seq2seq源码需求: https://github.com/farizrahman4u/recurrentshop  
• beamsearch源码参考: https://github.com/yanwii/seq2seq
• bucket源码参考: https://github.com/1228337123/tensorflow-seq2seq-chatbot-zh

4. 执行命令

• 生成序列文件,将文字编码为数字,不足补零
  python data_process.py
• 生成word2vec向量,包括编码向量和解码向量
  python word2vec.py
• 训练网络
  python train.py
• 测试
  python test.py
• 模型评分
  python score.py
• 智能问答
  python chat_robot.py
• 绘制word2vec向量分布图
  python word2vec_plot.py

5. 更新

• Word2cut模型对陌生词汇的分词未解决,有时间搞定一下