Neural Dialogue System

"# RNN-Language-Model + SEQ2SEQ Modèle pour répondre à des questions"

Deux approches principales

1- niveau de caractère

Niveau de 2 mots

Utilisation des couches LSTM pour modéliser le réseau neuronal récurrent pour prédire le mot ou le prochain compte donné les précédents

Comment utiliser ce code

Création du modèle QA

(sera achevé bientôt)

Utilisation du modèle pré-entraîné sur l'ensemble de données de dialogue quotidien

(sera achevé bientôt)

Votre format de jeu de données

(sera achevé bientôt)

FAIRE

• Utilisation de State_is_tuple au niveau char

• Nombre d'impression de paramètres formables

• Former le modèle

• Utilisation de l'estimateur

• La conversion des données de chaîne en index met à ne pas le faire à chaque fois

• Le code est sale, je dois le nettoyer

• La sauvegarde n'est pas gérée dans SEQ2SEQ

• Comploter la perte

• Ajout de décrochage

• Les derniers lots sont ignorés, ne pas arriver à Batch_Size

• Gérer l'arrêt anticipé