TensorFlowのSeq2Seqモデルでチャットボットっぽいものを作ってみた - Qiita
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file except in compliance with the License. # You may obtain a copy of the License at # # http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_function import math import os i
TensorFlowのseq2seqで対話を学習させる - もふもふ技術部
世の中ディープラーニングということで、対話システムに応用できる？とseq2seqをTensorFlowで実装してみます。英仏翻訳のチュートリアルがありますが、今回は日本語の対話でやりたかったので、下記を参考にとりあえずそのまま動かしてみることにします。 TensorFlowのseq2seqを自前のデータセットで試す http://qiita.com/knok/items/b24deb8cff3df48920ee 準備編 seq2seqのコード 対話させてみる おまけ 準備編 まずは日本語での対話データが必要です。これあんまりその辺にあるわけでもないし、ディープラーニングに流せる程度の量を自分一人で作るのは現実的ではないので、上のQiitaの記事のやり方で取得しておきます。 $ git clone https://github.com/knok/make-meidai-dialogue $
seq2seq の chatbot を日本語で動かしてみた - higepon blog
最近ずっと NN/CNN/RNN/LSTM などで遊んでいたのだけど Seq2Seq の encoder/decoder と word embeddings を理解したかったので Seq2Seq の chatbot を動かしてみた。Keras でフルスクラッチで書いていたのだけど上手く動かず。論文読んでもわからないところがあったので https://github.com/1228337123/tensorflow-seq2seq-chatbot を自分なりに読み解いてプロセスが別れてわかりやすいように書き換えた。同時に日本語に対応させて Twitter Bot として動くようにした。 会話例 seq2seq Google 翻訳などでも利用されている seq2seq というタイプの Neural Networks を利用しています。入力も出力も時系列データ。例えば会話とか翻訳とかに使えます。
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http://web.stanford.edu/class/cs20si/lectures/slides_13.pdf