Tensorflow AI

텐서 플로우 ai

이 저장소에는 Tensorflow 및 Keras를 사용하여 챗봇을 구축하기위한 코드가 포함되어 있습니다. 챗봇은 문맥 상 관련 답변으로 사용자 쿼리 및 프롬프트에 응답하도록 설계되었습니다.

소개

이 챗봇 프로젝트는 Tensorflow 및 Keras와 함께 구현 된 딥 러닝 기술을 사용하여 자연어 응답을 이해하고 생성 할 수있는 대화 에이전트를 만듭니다. 모델 아키텍처는 LSTM 레이어를 사용하여 인코더-디코더 아키텍처를 갖춘 시퀀스-시퀀스 프레임 워크를 따릅니다.

특징

• 자연어 이해 : 챗봇은 자연어 처리 기술을 사용하여 사용자 쿼리 및 프롬프트를 해석 할 수 있습니다.
• 상황에 맞는 응답 : 챗봇은 수신하는 입력에 따라 상황에 맞는 응답을 생성합니다.
• 교육 및 추론 : 모델은 사용자 정의 데이터 세트에서 교육을 받고 사용자와의 상호 작용을 위해 실시간 추론에 사용될 수 있습니다.

co-fi에 대한 저의 작업을 지원합니다

설치

챗봇을 로컬로 실행하려면 다음을 수행하십시오.

1. 이 저장소를 로컬 컴퓨터로 복제하십시오.
2. pip install -r requirements.txt 실행하여 필요한 종속성을 설치하십시오.
3. tensorflow-ai.py 스크립트를 실행하여 모델을 교육하고 채팅 인터페이스를 시작하십시오.

내 불화 서버에 가입하십시오

용법

챗봇이 설치되어 실행되면 쿼리 또는 프롬프트를 명령 줄 인터페이스에 입력하여 상호 작용할 수 있습니다. 챗봇은 수신 한 입력에 따라 생성 된 텍스트로 응답합니다.

데이터

data.py 파일에는 챗봇 훈련에 사용되는 입력 출력 쌍의 데이터 세트가 포함되어 있습니다. 각 쌍은 사용자 쿼리와 챗봇에서 생성 된 해당 응답으로 구성됩니다. 데이터 세트는 챗봇의 응답이 다양하고 맥락 적으로 적합한 지 확인하기 위해 광범위한 주제를 다룹니다.

모델

모델 아키텍처는 LSTM 레이어가있는 인코더 디코더 프레임 워크로 구성됩니다. 인코더는 입력 시퀀스를 처리하는 반면 디코더는 인코딩 된 입력에 기초하여 출력 시퀀스를 생성합니다. 이 모델은 교사의 강제 및 희소 범주 교차 엔트로피 손실과 함께 시퀀스 간의 시퀀스 접근법을 사용하여 훈련됩니다.

기여

이 프로젝트에 대한 기부금을 환영합니다! 버그 또는 기능 요청에 대한 문제를 열거나 코드베이스의 개선으로 풀 요청을 제출하십시오.

특허

이 프로젝트는 MIT 라이센스에 따라 라이센스가 부여됩니다.