Chinese-ChatBot

Chinese-ChatBot

开源LSTM和Attention机制中文聊天机器人

Chinese-ChatBot是一个开源的中文聊天机器人项目,基于LSTM和Attention机制构建。项目使用Tensorflow和Keras框架,采用seq2seq模型结构,实现了从数据预处理到模型训练和预测的完整流程。虽已停止维护,但其代码和文档仍为自然语言处理初学者提供了宝贵的学习资源。项目还包含简洁的图形界面,方便用户交互测试。

中文聊天机器人深度学习LSTMseq2seqAttention机制Github开源项目

中文聊天机器人

  • 作者已全面转向GNN图神经网络方向C++开发,不再跟进NLP方面,项目代码停止维护。回想项目完成时,网上资源甚少,作者初次接触NLP与深度学习,克服重重困难,最终写出这个玩具模型。因此,作者深知新手不易,即使项目不再维护,但仍会及时回复issue或邮件(jayeew@qq.com),以帮助深度学习新人。(我使用的Tensorflow版本太旧,新版本直接运行肯定会出现各种错误,如果遇到困难也不要费力去安装旧版环境,建议用Pytorch参照我的处理逻辑重构一遍,我懒得写了)<br>

  • GNN方面:

  • 改编整理了一套基准对比模型:GNNs-Baseline,以便快速验证想法。
  • 本人的论文ACMMM 2023 (CCF-A) 开源代码在这里LSTGM
  • 本人的论文ICDM 2023 (CCF-B) 开源代码正在整理中。。。GRN
  • 欢迎同好补充、交流、学习。

环境配置

程序版本
python3.68
tensorflow1.13.1
Keras2.2.4
windows10
jupyter

主要参考资料

关键点

  • LSTM
  • seq2seq
  • attention 实验表明加入attention机制后训练速度快,收敛快,效果更好。

语料及训练环境

青云语料库10万组对话,在Google Colaboratory上训练。

运行

方式一:完整过程

  • 数据预处理<br> get_data<br>
  • 模型训练<br> chatbot_train(此为挂载到Google Colab版本,本地运行需略作修改路径等)<br>
  • 模型预测<br> chatbot_inference_Attention<br>

方式二:加载现有模型

  • 运行chatbot_inference_Attention<br>
  • 加载models/W--184-0.5949-.h5

界面(Tkinter)

Attention权重可视化

其他

  • 训练文件chat_bot中,最后三块代码前两个用于挂载Google云盘,最后一个用于获取loss以便绘图,因为不知为何回调函数中的TensorBoard不好用,故采用此下策;<br>
  • 预测文件中倒数第二块代码仅有文字输入无界面,最后一块代码是界面,根据需求运行其中之一即可;<br>
  • 代码中有许多中间输出,希望能帮助你理解代码;<br>
  • models文件夹中有一个我训练好的模型,正常运行应该没有问题,你也可以自己训练;<br>
  • 由于作者能力有限,未找到量化对话效果的指标,因此loss只能大致反映训练进度。<br>

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