deep QA 基于生成的chatbot系统

deep QA: https://github.com/Conchylicultor/DeepQA 

基于论文：https://arxiv.org/pdf/1506.05869.pdf 

• 基于生成的chatbot系统，使用的是经典Seq2Seq的结构：
  

       

•   数据集：

          数据集默认存储在项目中的data文件夹中，

              

 

          clone项目的的时候，Cornell Movie Dialog 是一起下载

          其他的数据集：OpenSubtitles，Supreme Court Conversation Data，Ubuntu Dialogue Corpus 需要额外下载，使用时通过参数--corpus **指定

          自定义的数据集，可根据既定的模式使用 https://github.com/Conchylicultor/DeepQA/tree/master/data/lightweight ，使用时通过参数--corpus lightweight --datasetTag <name>指定

          

•   注：若需要使用中文数据集，只需修改testdata.py中的断词的地方，引入结巴即可
  

         将tokens = nltk.word_tokenize(sentencesToken[i]) 换成tokens=list(jieba.cut(sentencesToken[i]))

       

 

• 为了加速训练，可使用提前训练好的word wmbeddings
  
• 模型训练

        直接运行main函数

        读取数据： textdata.py将文本按照出现的次序转换成数字编码，同时生成字典

       

        处理好的数据存储在self.trainingSample中，

        字典：

       

         

        构建模型：

        主要的逻辑实现在model.py中，通过TensorFlow自带embedding_rnn_seq2seq函数实现

        

        构建完成后开始训练

 

• 测试模型

       通过参数modelTag指定model，test指定交互方式

     

      decoder ouptut 输出 单句最大词数*1*数据集单词数  的3维向量，每个数值表示所对应单词的概率，取最大的作为答案，即可得到若干个单词作为答案   

        

 

 

 

 

 

 

 

 

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