【源码】基于TensorFlow和spaCy的会话机器人

项目简介

这是一个基于TensorFlow和spaCy的会话机器人项目。该项目结合知识库与序列到序列模型，实现更自然、准确的对话生成。项目包含多个文件，具备数据准备、模型构建、训练和测试等功能。

项目的主要特性和功能

1. 数据准备：可从Yammer平台抓取原始语料，能处理原始数据并创建词汇表。
2. 模型构建：用TensorFlow实现序列到序列（Seq2Seq）模型，含编码器、解码器和嵌入层，支持处理实体信息，使用注意力机制提升解码器性能。
3. 模型训练：在训练模式下，进行数据批处理、损失计算和模型优化等操作。
4. 模型测试：非训练模式下，加载预训练模型并用测试数据进行测试。
5. 概念网图谱处理：可从ConceptNet数据集中读取和筛选信息，增强模型上下文理解。
6. 指代消解：利用spaCy和neuralcoref库进行指代消解，提高对话准确性和自然性。

安装使用步骤

1. 安装依赖：使用pip install -r requirements.txt命令安装项目所需依赖库。
2. 数据准备：下载并准备训练数据，包括ConceptNet数据、GloVe词向量、开发测试语料等。
3. 模型训练：运行main.py文件，选择训练模式，开始模型训练。
4. 模型测试：训练完成后，运行main.py并选择测试模式，对模型进行测试。
5. 会话机器人：运行app.py文件，启动基于Flask的web应用，使用会话机器人与用户交互。

注意：项目的模型和数据准备可能需一定时间和计算资源，特别是模型训练过程。需在合适的硬件和环境下运行，并按需调整训练参数。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】