Tensorflow AI

AI Tensorflow

Repositori ini berisi kode untuk membangun chatbot menggunakan TensorFlow dan Keras. Chatbot dirancang untuk menanggapi pertanyaan pengguna dan meminta dengan jawaban yang relevan secara kontekstual.

Perkenalan

Proyek chatbot ini menggunakan teknik pembelajaran mendalam yang diimplementasikan dengan TensorFlow dan Keras untuk membuat agen percakapan yang mampu memahami dan menghasilkan respons bahasa alami. Arsitektur model mengikuti kerangka kerja urutan-ke-urutan dengan arsitektur encoder-decoder menggunakan lapisan LSTM.

Fitur

• Pemahaman Bahasa Alami : Chatbot dapat menafsirkan permintaan pengguna dan meminta menggunakan teknik pemrosesan bahasa alami.
• Respons Kontekstual : Chatbot menghasilkan respons yang relevan secara kontekstual berdasarkan input yang diterimanya.
• Pelatihan dan Inferensi : Model dapat dilatih pada set data khusus dan digunakan untuk inferensi real-time untuk berinteraksi dengan pengguna.

☕ Dukung pekerjaan saya di ko-fi

Instalasi

Untuk menjalankan chatbot secara lokal, ikuti langkah -langkah ini:

1. Kloning repositori ini ke mesin lokal Anda.
2. Pasang dependensi yang diperlukan dengan menjalankan pip install -r requirements.txt .
3. Jalankan skrip tensorflow-ai.py untuk melatih model dan memulai antarmuka obrolan.

Bergabunglah dengan Server Perselisihan saya

Penggunaan

Setelah chatbot diinstal dan dijalankan, Anda dapat berinteraksi dengannya dengan mengetik kueri atau meminta ke antarmuka baris perintah. Chatbot akan merespons dengan teks yang dihasilkan berdasarkan input yang diterimanya.

Data

File data.py berisi set data pasangan input-output yang digunakan untuk melatih chatbot. Setiap pasangan terdiri dari kueri pengguna dan respons yang sesuai yang dihasilkan oleh chatbot. Dataset mencakup berbagai topik untuk memastikan tanggapan chatbot beragam dan sesuai kontekstual.

Model

Arsitektur model terdiri dari kerangka kerja encoder-decoder dengan lapisan LSTM. Encoder memproses urutan input, sedangkan dekoder menghasilkan urutan output berdasarkan input yang dikodekan. Model ini dilatih menggunakan pendekatan urutan-ke-urutan dengan pemaksaan guru dan kehilangan silang kategori yang jarang.

Berkontribusi

Kontribusi untuk proyek ini dipersilakan! Jangan ragu untuk membuka masalah untuk bug atau permintaan fitur, atau mengirimkan permintaan tarik dengan perbaikan ke basis kode.

Lisensi

Proyek ini dilisensikan di bawah lisensi MIT.