Neural Dialogue System

“＃rnn语言模型 + seq2seq型号，用于回答”

两种主要方法

1-字符级别

2-单词级别

使用LSTM层对复发性神经网络进行建模，以预测下一个单词或以前的字符

如何使用此代码

创建QA模型

（即将完成）

在每日对话数据集中使用预估计的模型

（即将完成）

您的数据集格式

（即将完成）

做

• 在char级别使用state_is_tuple

• 可训练参数的打印数量

• 训练模型

• 使用估算器

• 将字符串数据转换为索引很长时间都不每次都不要这样做

• 代码很脏，我必须清洁它

• Seq2Seq中没有处理储蓄

• 绘制损失

• 添加辍学

• 最后一批被忽略，没有到批处理

• 处理尽早停止