الصفحة الرئيسية>المتعلقة بالبرمجة>كود الذكاء الاصطناعي
تنزيل

مضحك بوت

هذه محاولة لإنشاء روبوت مضحك مدرب على مجموعة من النكات. الهدف من المشروع هو رسم عينات مضحكة بالفعل ، من نموذج LSTM على مستوى الشخصية.

اقرأ منشور مدونتي للتحليل والنتائج التفصيلية.

حصل هذا المشروع أيضًا على تغطية في TED Ideas: https://ideas.ted.com/can-you-teach-a-computer-to-be-funny/

مجموعات البيانات

  • النكات القصيرة : يحتوي على 231،657 النكات القصيرة والمحترفين. بالنسبة لنموذج اللغة ، تتم معالجة ملف CSV لمجموعة البيانات وكتابته إلى data/shortjokes.txt مع utils/csv_to_text.py .

  • الأصدقاء : كمهمة ممتعة ، يتم تجميع النصوص لجميع حلقات أصدقاء المسلسلات التلفزيونية في ملف نصي واحد من 4.79 ميجابايت ( /data/friends.txt ) باستخدام نص utils/friends.py . القصد من ذلك هو إنشاء نص مضحك مماثل للحوارات في السلسلة. البرنامج النصي مخصص حتى الآن ، لذلك نرحب بالمساهمات.

التبعيات

  • Python - معالجة مجموعة البيانات.
  • شعلة - نموذج اللغة مكتوب في الشعلة.

تشغيل نموذج

انتقل إلى /src/ المجلد وقم بتشغيل الأوامر التالية: 

python scripts/preprocess.py --input_txt ../data/shortjokes.txt  --output_h5 my_data.h5  --output_json my_data.json
th train.lua -input_h5 my_data.h5 -input_json my_data.json -model_type lstm -num_layers 3 -rnn_size 512

سيؤدي ذلك إلى بدء الجلسة التدريبية لـ 50 عصرًا على مجموعة بيانات النكات ويتم حفظ نقاط التفتيش في src/cv/ Folder كل 1000 تكرار بأسماء مثل cv/checkpoint_1000.t7 .

لتجربة البيانات التي تحتوي على 2000 حرفًا من نقطة التفتيش المدربة (على سبيل المثال بعد 3000 تكرار) ، قم بتشغيل الأمر التالي: 

th sample.lua -checkpoint cv/checkpoint_3000.t7 -length 2000

في حالة وجود أي أخطاء أو تبعيات مفقودة أو مزيد من المعلومات ، راجع Torch-Rnn.

المساهمات وتودوس

  • البيانات التي تم تجميعها من utils/friends.py تحتوي على العديد من الرؤوس الإضافية ، والتي تمت إزالتها يدويًا. سيكون من الرائع أن تكون هذه المهمة آلية.
  • لقد حاولت الحفاظ على مجموعة البيانات نظيفة قدر الإمكان. لذلك ، نرحب الإضافات ذات الصلة إلى مجموعة بيانات النكات.
يوسع
معلومات إضافية
تطبيقات ذات صلة
نوصي لك
أخبار ذات صلة الكل