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项目简介
本项目是基于Python和TensorFlow实现的序列到序列（Seq2Seq）模型，可用于机器翻译、命名实体识别（NER）和聊天机器人等任务。项目具备灵活的模型配置选项，支持多种RNN细胞类型与不同注意力机制，还提供CRF支持，有中文注释和示例，便于理解与使用。
项目的主要特性和功能
- 灵活的模型配置：支持多种RNN细胞类型、注意力机制和CRF层，可按需灵活配置模型。
- 预训练嵌入支持：能加载预训练的词嵌入（如fastText），提升模型表现。
- 抗语言模型训练：提供抗语言模型（Anti - LM）训练方法，提高生成文本多样性。
- 中文支持：代码和注释包含大量中文内容，方便中文用户使用。
- 多种任务支持：支持机器翻译、命名实体识别（NER）和聊天机器人等任务，并提供示例代码。
- Bug修复与优化：修复了其他类似实现中的常见问题，如双向RNN支持、深度大于1时的稳定性等。
安装使用步骤
环境准备
- 确保已安装Python 3.x。
- 安装TensorFlow（建议版本1.4.0到1.5.0）。
- 安装
jieba中文分词库：pip install jieba。
数据准备
- 准备训练和测试的数据集，如机器翻译双语句对、命名实体识别标注数据或聊天对话数据。
- 数据格式可参考项目中的示例数据。
模型配置
- 根据任务需求，修改模型配置文件，设置输入/输出词表大小、batch大小、隐藏单元数等参数。
- 若使用预训练的词嵌入，确保已下载并配置好相应嵌入文件。
模型训练
- 运行训练脚本：
python train.py。 - 对于抗语言模型训练，运行：
python train_anti.py。
模型预测
- 使用训练好的模型进行预测，运行预测脚本：
python test.py。 - 对于命名实体识别任务，运行：
python test_crf.py。
查看Attention热力图
运行test_atten.py脚本，查看模型在解码过程中的注意力权重分布。
注意事项
- 代码主要用于学习与研究，实际应用需进一步优化调整。
- 建议使用TensorFlow 1.4.0到1.5.0版本，确保代码兼容性。
- 内存小于8GB的机器，可能需调整数据处理和模型参数，避免内存不足。
相关资源
下载地址
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