Tensorflow AI

Tensorflow AI

このリポジトリには、TensorflowとKerasを使用してチャットボットを構築するためのコードが含まれています。チャットボットは、コンテキストに関連する回答を使用して、ユーザークエリとプロンプトに応答するように設計されています。

導入

このチャットボットプロジェクトは、TensorflowとKerasを使用して実装されたディープラーニングテクニックを利用して、自然言語の反応を理解し、生成できる会話エージェントを作成します。モデルアーキテクチャは、LSTMレイヤーを使用してエンコーダーデコーダーアーキテクチャを使用して、シーケンスからシーケンスフレームワークに従います。

特徴

• 自然言語の理解：チャットボットは、自然言語処理技術を使用してユーザークエリとプロンプトを解釈できます。
• コンテキスト応答：チャットボットは、受信する入力に基づいてコンテキストに関連する応答を生成します。
• トレーニングと推論：モデルはカスタムデータセットでトレーニングし、ユーザーと対話するためのリアルタイム推論に使用できます。

co-fiでの私の作業をサポートします

インストール

チャットボットをローカルに実行するには、次の手順に従ってください。

1. このリポジトリをローカルマシンにクローンします。
2. pip install -r requirements.txtを実行して、必要な依存関係をインストールします。txt。
3. tensorflow-ai.pyスクリプトを実行して、モデルをトレーニングし、チャットインターフェイスを開始します。

私のDiscordサーバーに参加してください

使用法

チャットボットがインストールされて実行されたら、クエリまたはプロンプトをコマンドラインインターフェイスに入力することで対話できます。チャットボットは、受信する入力に基づいて生成されたテキストで応答します。

データ

data.pyファイルには、チャットボットのトレーニングに使用される入出力ペアのデータセットが含まれています。各ペアは、ユーザークエリと、チャットボットによって生成される対応する応答で構成されています。データセットは、チャットボットの応答が多様で文脈的に適切であることを確認するために、幅広いトピックをカバーしています。

モデル

モデルアーキテクチャは、LSTMレイヤーを備えたエンコーダデコーダーフレームワークで構成されています。エンコーダは入力シーケンスを処理し、デコーダーはエンコードされた入力に基づいて出力シーケンスを生成します。このモデルは、教師が強制およびまばらなカテゴリークロスエントロピー損失を伴うシーケンスからシーケンスアプローチを使用してトレーニングされます。

貢献

このプロジェクトへの貢献は大歓迎です！バグや機能リクエストの問題を自由に開くか、コードベースに改善されたプルリクエストを送信してください。

ライセンス

このプロジェクトは、MITライセンスの下でライセンスされています。