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Personalisierte Abfrageabschluss

Dieses Repo enthält Code zum Erstellen eines LSTM-LM für die automatische Abfrage zur automatischen Abfrage. Das Modell zusammen mit experimentellen Ergebnissen und Baselines wird in unserem ACL -Papier 2018 beschrieben, das derzeit auf ARXIV erhältlich ist. https://arxiv.org/pdf/1804.09661.pdf

Trainieren Sie ein Modell mit ./trainer.py /path/to/expdir --data /path/to/data.tsv --valdata /path/to/valdata.tsv Setzen Sie Hyperparameter nach dem Format in default_params.json .

Beschreibung von Codedateien:

• Beam.py - Helfercode für die Strahlsuche
• faktorcell.py - Implementierung der faktorzell rezidivierenden Schicht
• model.py - definiert das TensorFlow -Diagramm für das Sprachmodell
• Trainer.py - Drehbuch zum Training eines neuen Langauge -Modells
• dynamic.py - Skript zur Bewertung von geschultes Modell für neue Benutzer