Dies ist die Windows-App namens Seq2seq Chatbot for Keras, deren neueste Version als Seq2seqChatbotforKeras.zip heruntergeladen werden kann. Es kann online im kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App mit dem Namen Seq2seq Chatbot für Keras mit OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie einen beliebigen OS OnWorks-Online-Emulator von dieser Website, aber einen besseren Windows-Online-Emulator.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Windows-Betriebssystem unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter und installieren Sie sie.
- 7. Laden Sie Wine aus den Software-Repositorys Ihrer Linux-Distributionen herunter. Nach der Installation können Sie dann auf die App doppelklicken, um sie mit Wine auszuführen. Sie können auch PlayOnLinux ausprobieren, eine schicke Schnittstelle über Wine, die Ihnen bei der Installation beliebter Windows-Programme und -Spiele hilft.
Wine ist eine Möglichkeit, Windows-Software unter Linux auszuführen, jedoch ohne Windows. Wine ist eine Open-Source-Windows-Kompatibilitätsschicht, die Windows-Programme direkt auf jedem Linux-Desktop ausführen kann. Im Wesentlichen versucht Wine, genügend Windows von Grund auf neu zu implementieren, damit alle diese Windows-Anwendungen ausgeführt werden können, ohne dass Windows tatsächlich benötigt wird.
SCREENSHOTS:
Seq2seq Chatbot für Keras
BESCHREIBUNG:
Dieses Repository enthält ein neues generatives Chatbot-Modell, das auf der seq2seq-Modellierung basiert. Das hier verfügbare trainierte Modell verwendete einen kleinen Datensatz, der aus ~8 Kontextpaaren (die letzten beiden Äußerungen des Dialogs bis zum aktuellen Punkt) und der jeweiligen Antwort bestand. Die Daten wurden aus Online-Dialogen von Englischkursen erhoben. Dieses trainierte Modell kann mithilfe eines Closed-Domain-Datensatzes an reale Anwendungen angepasst werden. Das kanonische seq2seq-Modell wurde in der neuronalen maschinellen Übersetzung populär, einer Aufgabe, die unterschiedliche vorherige Wahrscheinlichkeitsverteilungen für die Wörter hat, die zu den Eingabe- und Ausgabesequenzen gehören, da die Eingabe- und Ausgabeäußerungen in verschiedenen Sprachen geschrieben sind. Die hier vorgestellte Architektur geht von denselben vorherigen Verteilungen für Eingabe- und Ausgabewörter aus. Daher teilt es eine Einbettungsebene (vortrainierte Worteinbettung von Glove) zwischen den Codierungs- und Decodierungsprozessen durch die Übernahme eines neuen Modells.
Eigenschaften
- Der Algorithmus wiederholt sich, indem er das vorhergesagte Token in die unvollständige Antwort einschließt
- Chatten Sie mit dem vortrainierten Modell
- Chatten Sie mit dem neuen Modell, das von unserem neuen GAN-basierten Trainingsalgorithmus trainiert wurde
- Unser Modell kann auf andere NLP-Aufgaben angewendet werden
- Enthält ein neues generatives Chatbot-Modell basierend auf der seq2seq-Modellierung
- Dieses trainierte Modell kann mithilfe eines Closed-Domain-Datasets an reale Anwendungen angepasst werden
Programmiersprache
Python
Kategorien
Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/seq2seq-chatbot-keras.mirror/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, damit es auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme ausgeführt werden kann.