Neural Dialogue System

"# RNN-Language-Model + SEQ2SEQ модель для ответа на вопросы"

Два основных подхода

1- Уровень персонажа

2- Уровень слова

Использование слоев LSTM для моделирования повторяющейся нейронной сети для прогнозирования следующего слова или char, учитывая предыдущие

Как использовать этот код

Создание модели QA

(скоро будет завершено)

Использование предварительной модели в наборе данных Daily Dialog

(скоро будет завершено)

Ваш формат набора данных

(скоро будет завершено)

Делать

• Использование State_is_tuple на уровне char

• Печать Количество обучаемого параметра

• Обучение модели

• Используя оценку

• Преобразование строковых данных в индексы занимает много времени, чтобы делать это каждый раз каждый раз

• Код грязный, я должен его очистить

• Сохранение не обрабатывается в SEQ2SEQ

• Построение потери

• Добавление отсева

• Последние партии игнорируются, а не в Batch_size

• Справиться с ранней остановкой