Tensorflow AI
1.0.0
Ce référentiel contient du code pour construire un chatbot utilisant TensorFlow et Keras. Le chatbot est conçu pour répondre aux requêtes utilisateur et invite avec des réponses contextuellement pertinentes.
Ce projet Chatbot utilise des techniques d'apprentissage en profondeur implémentées avec TensorFlow et Keras pour créer un agent conversationnel capable de comprendre et de générer des réponses en langage naturel. L'architecture du modèle suit un cadre de séquence à la séquence avec une architecture d'encodeur-décodeur utilisant des couches LSTM.
Pour exécuter le chatbot localement, suivez ces étapes:
pip install -r requirements.txt .tensorflow-ai.py pour former le modèle et démarrer l'interface de chat.Une fois le chatbot installé et exécuté, vous pouvez interagir avec lui en tapant des requêtes ou des invites dans l'interface de ligne de commande. Le chatbot répondra avec du texte généré en fonction de l'entrée qu'il reçoit.
Le fichier data.py contient un ensemble de données de paires d'entrée-sortie utilisées pour la formation du chatbot. Chaque paire se compose d'une requête utilisateur et de la réponse correspondante générée par le chatbot. L'ensemble de données couvre un large éventail de sujets pour s'assurer que les réponses du chatbot sont diverses et contextuellement appropriées.
L'architecture du modèle se compose d'un cadre d'encodeur-décodeur avec des couches LSTM. L'encodeur traite la séquence d'entrée, tandis que le décodeur génère la séquence de sortie en fonction de l'entrée codée. Le modèle est formé à l'aide d'une approche de séquence à la séquence avec le forçage des enseignants et la perte de croisement catégorique clairsemée.
Les contributions à ce projet sont les bienvenues! N'hésitez pas à ouvrir des problèmes pour les bogues ou les demandes de fonctionnalités, ou soumettre des demandes de traction avec des améliorations à la base de code.
Ce projet est autorisé sous la licence du MIT.
