Neural Dialogue System

"# rnn-language-model + seq2Seq 모델에 대한 답변"

두 가지 주요 접근 방식

1- 캐릭터 레벨

2- 단어 레벨

LSTM 층을 사용하여 반복 신경 네트워크를 모델링하여 다음 단어 또는 이전 단어를 예측합니다.

이 코드를 사용하는 방법

QA 모델 생성

(곧 완료 될 예정)

일일 대화 상자 데이터 세트에서 사전 모델을 사용합니다

(곧 완료 될 예정)

데이터 세트 형식

(곧 완료 될 예정)

할 일

• char 레벨에서 state_is_tuple 사용

• 훈련 가능한 매개 변수의 인쇄 수

• 모델 훈련

• 추정기 사용

• 문자열 데이터를 인덱스로 변환하면 매번 수행하지 않는 데 시간이 오래 걸립니다.

• 코드는 더럽습니다. 청소해야합니다

• Seq2Seq에서는 저축이 처리되지 않습니다

• 손실을 플로팅합니다

• 드롭 아웃 추가

• 마지막 배치는 무시되어 batch_size에 도달하지 않습니다

• 조기 정지를 처리하십시오