TensorFlowのseq2seqを自前のデータセットで試す - Qiita
seq2seqで利用可能な日本語対話データセットをダウンロードするツールの続きです。TensorFlowのseq2seqサンプルを、このデータで学習できるようにしてみました。 オリジナルのTensorFlowサンプルseq2seqは、WMTの配布する巨大な英仏翻訳のデータセットをダウンロード、展開して処理するコードが入っています。考えなしに動かせる点ではとてもお手軽で良いのですが、自分で用意したデータセットを与えるには向いていません。そこで、指定したディレクトリ上にあるinput.txt(encoder用データ)とoutput.txt(decoder用データ)を読みに行くよう修正したバージョンをgithubに置きました。オリジナルのコードに準じてApache 2.0ライセンスです。 knok/tf-seq2seq-mod: Modified seq2seq on TensorFlow これ
今更ながらchainerでSeq2Seq（1） - Qiita
chainerでsequence to sequenceの実装をしたので、そのコードと検証 はじめに RNN系のニューラルネットワークを使った文の生成モデルとして、有名なものにsequence to sequence（Seq2Seq）というものがあります。 今回はこのSeq2Seqをchainerを使って実装した際の方法と検証に結果についてまとめます。 Sequence to Sequence（Seq2Seq） Seq2Seqとは、RNNを用いたEncoderDecoderモデルの一種であり、機械対話や機械翻訳などのモデルとして使用することができます。 元論文はこれ Sutskever, Ilya, Oriol Vinyals, and Quoc V. Le. "Sequence to sequence learning with neural networks." Advances in
Overview - seq2seq
Introduction tf-seq2seq is a general-purpose encoder-decoder framework for Tensorflow that can be used for Machine Translation, Text Summarization, Conversational Modeling, Image Captioning, and more. Design Goals We built tf-seq2seq with the following goals in mind: General Purpose: We initially built this framework for Machine Translation, but have since used it for a variety of other tasks, inc
TensorFlowで会話AIを作ってみた。
1. The document discusses various statistical and neural network-based models for representing words and modeling semantics, including LSI, PLSI, LDA, word2vec, and neural network language models. 2. These models represent words based on their distributional properties and contexts using techniques like matrix factorization, probabilistic modeling, and neural networks to learn vector representatio
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