Neural Dialogue System

"# RNN-Language-Model + SEQ2SEQ Model untuk menjawab pertanyaan"

Dua pendekatan utama

1- Level Karakter

2- Level Word

menggunakan lapisan LSTM untuk memodelkan jaringan saraf berulang untuk memprediksi kata atau arang berikutnya yang diberikan yang sebelumnya

Cara menggunakan kode ini

Membuat model QA

(akan segera selesai)

Menggunakan model pretrained pada dataset dialog harian

(akan segera selesai)

Format dataset Anda

(akan segera selesai)

Untuk melakukan

• Menggunakan state_is_tuple di level char

• Mencetak jumlah parameter yang dapat dilatih

• Melatih model

• Menggunakan estimator

• Mengubah data string ke indeks membutuhkan waktu lama untuk tidak melakukannya setiap saat

• Kode kotor, saya harus membersihkannya

• Menyimpan tidak ditangani di Seq2seq

• Merencanakan kehilangan

• Menambahkan putus sekolah

• Batch terakhir diabaikan, tidak sampai ke batch_size

• Tangani berhenti lebih awal