Tensorflow AI

Tensorflow AI

Este repositório contém código para criar um chatbot usando o tensorflow e as keras. O chatbot foi projetado para responder às consultas e instruções do usuário com respostas contextualmente relevantes.

Introdução

Este projeto de chatbot utiliza técnicas de aprendizado profundo implementadas com o Tensorflow e o Keras para criar um agente de conversação capaz de entender e gerar respostas de linguagem natural. A arquitetura do modelo segue uma estrutura de sequência para sequência com uma arquitetura de codificador-decodificador usando camadas LSTM.

Características

• Compreensão da linguagem natural : o chatbot pode interpretar consultas e avisos de usuário usando técnicas de processamento de linguagem natural.
• Respostas contextuais : o chatbot gera respostas contextualmente relevantes com base na entrada que recebe.
• Treinamento e inferência : o modelo pode ser treinado em conjuntos de dados personalizados e usado para inferência em tempo real para interagir com os usuários.

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Instalação

Para executar o chatbot localmente, siga estas etapas:

1. Clone este repositório para sua máquina local.
2. Instale as dependências necessárias executando pip install -r requirements.txt .
3. Execute o script tensorflow-ai.py para treinar o modelo e iniciar a interface de bate-papo.

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Uso

Depois que o chatbot estiver instalado e em execução, você poderá interagir com ele digitando consultas ou solicitações na interface da linha de comando. O chatbot responderá com texto gerado com base na entrada que recebe.

Dados

O arquivo data.py contém um conjunto de dados de pares de entrada e saída usados ​​para treinar o chatbot. Cada par consiste em uma consulta de usuário e a resposta correspondente gerada pelo chatbot. O conjunto de dados abrange uma ampla gama de tópicos para garantir que as respostas do chatbot sejam diversas e contextualmente apropriadas.

Modelo

A arquitetura do modelo consiste em uma estrutura de codificador-decodificador com camadas LSTM. O codificador processa a sequência de entrada, enquanto o decodificador gera a sequência de saída com base na entrada codificada. O modelo é treinado usando uma abordagem de sequência a sequência com forçando o professor e perda escassa categórica de entropia cruzada.

Contribuindo

As contribuições para este projeto são bem -vindas! Sinta -se à vontade para abrir problemas para bugs ou solicitações de recursos ou enviar solicitações de puxar com melhorias na base de código.

Licença

Este projeto está licenciado sob a licença do MIT.