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可自行训练的中文Chatbot:打造专属智能客服与在线问答系统

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简介:
本项目致力于开发能够自主学习和适应的中文聊天机器人,旨在为企业和个人提供定制化的智能客户服务及在线问答解决方案。 一个可以使用自定义语料训练的中文聊天机器人现已推出,涵盖seq2seq tf1.x及tf.2x版本、seqGan(仅限tf1.x)以及pytorch版本。欢迎各位尝试并交流心得。 关于语料库: - 你可以选用小黄鸡的数据作为训练资料。 - 下载好代码和数据后,请将语料文件放置在指定的数据目录下,并按以下步骤操作: 执行顺序如下: 1. 准备数据预处理器(data_utls.py); 2. 使用execute.py(执行器)运行程序; 3. 最后,通过app.py模块实现可视化对话。 超参数配置:请在seq2seq.ini和seq2seq_sever.ini文件中进行设置。

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  • Chatbot线
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    本项目致力于开发能够自主学习和适应的中文聊天机器人,旨在为企业和个人提供定制化的智能客户服务及在线问答解决方案。 一个可以使用自定义语料训练的中文聊天机器人现已推出,涵盖seq2seq tf1.x及tf.2x版本、seqGan(仅限tf1.x)以及pytorch版本。欢迎各位尝试并交流心得。 关于语料库: - 你可以选用小黄鸡的数据作为训练资料。 - 下载好代码和数据后,请将语料文件放置在指定的数据目录下,并按以下步骤操作: 执行顺序如下: 1. 准备数据预处理器(data_utls.py); 2. 使用execute.py(执行器)运行程序; 3. 最后,通过app.py模块实现可视化对话。 超参数配置:请在seq2seq.ini和seq2seq_sever.ini文件中进行设置。
  • Python开发
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    本项目为一款基于Python语言开发的智能客服系统,专注于提供高效的智能问答服务,利用自然语言处理技术解决用户咨询问题。 Python智能客服系统(智能问答)Tencent问答小工具是我个人开发的一个小型项目。这个工具的主要功能是让用户输入一些问题,并通过模块进行训练以实现一个简单的问答系统。 该系统的功能描述如下: 用户打开页面后,可以搜索相关的问题。搜索之后会显示最匹配的答案和四个最相似答案,这可以理解为是一个简化的问答或客服系统。该项目被命名为tencentFaqs的原因是我为此制作了一个个人的腾讯校招常见问题的小型系统(非官方),当然也可以根据需要修改成其他功能。 项目使用了Django框架,在用户端需要同步数据库并建立superadmin账号,然后可以通过/admin后台进行问题增加操作。添加完问题后,必须前往/trans页面进行模型训练,并且在成功训练之后会提示: {code: 0, message: success} 完成以上步骤后,用户就可以通过前端页面开始使用问答功能了。 该工具仅供学习和参考之用。
  • AI围棋结合,办公助手
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    本项目融合AI技术与围棋策略思维,旨在研发一款智能化办公辅助工具,以提升工作效率和决策质量。 视频课程下载——AI+Go 打造你的智能办公助手
  • 制CE源码CE
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    本项目旨在指导用户通过修改和编译源代码来自定义自己的CyanogenMod(现称为Parabola OS)系统版本,适合有一定技术基础的开发者或高级用户尝试。 欢迎大家下载易语言CE源码,可以利用这些资源制作属于自己的CE,并在此分享相关成果。
  • 家居,利用Zigbee、ESP8266和51单片机电路设计
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    本项目致力于构建个性化智能家居解决方案,采用Zigbee、ESP8266及51单片机构建高效互联的家居控制系统。 随着微功耗处理器及通讯芯片的发展,以往较为耗能的有线通信方式逐渐阻碍了通信网络的进步,因此出现了一批无线通信方案,如NBIOT、蓝牙4.0以及Zigbee等技术。同时,低能耗无线处理器的普及使得传统家电具备智能功能成为可能,智能家居无疑将成为未来家庭的标准配置之一。 一些高科技公司也看到了这一市场趋势,并纷纷推出自家的解决方案,比如米家和阿里智能平台提供的方案。然而,在实际应用中每个家庭的具体条件不尽相同,同样的产品未必适用于所有环境。因此,个性化定制的产品更能满足人们的需求。基于此想法,在暑假期间我产生了DIY一套智能家居系统的念头:它包含各种智能开关、传感器等节点,并且能够对接物联网平台实现联网控制及数据上传。 考虑到未来可能使用的设备种类繁多,我决定采用模块化的设计思路——即核心板加外围功能部分的组合方式。这样一来可以像搭积木一样构建不同的智能设备。截至目前为止,我已经完成了智能网关、无线遥控开关以及气象站等设计制作,并将继续更新新的项目进展。 为了完成这个涉及多个方面的项目,需要准备一系列硬件和软件工具: - 软件方面:Arduino IDE用于给ESP8266编程;KEIL uVision5用来编写单片机程序;串口调试器监控微控制器输出数据;lceda设计软件绘制电路原理图及PCB板。 - 硬件部分包括NodeMCU开发板一块、亿佰特Zigbee模块若干(根据所需节点数量决定)、STC8F2系列单片机等关键组件,其他元器件将在制作过程中逐步介绍。 接下来我将分享智能家居核心控制板的设计过程。整个系统采用Zigbee网络实现各个智能设备间的通信。之所以选择这种方案主要有以下几点原因: - Zigbee的mesh结构非常适合用于家居自动化场景,在这个网状拓扑中每个节点都可以访问其他所有节点的数据,便于中央控制器管理。 - 低能耗特性让终端装置可以使用电池供电,使得整个系统尽可能地无线化。 - 多跳传输机制解决了传统无线方案中的数据不稳定及信号遮挡问题。 综上所述,Zigbee网络具备诸多优势。但鉴于个人对复杂通信协议的学习意愿不高,我选择了购买现成的串口转Zigbee模块来简化开发过程。在设计核心控制板时,首要任务是选择合适的微控制器芯片并集成到一块电路板中,并预留接口方便后续应用。 最终选定的是STC8F2K08S2这款单片机,因其体积小巧且具有足够的I/O端口(14个)。经过一系列原理图绘制和PCB设计后,得到了如下成品: 这将成为所有未来智能家居项目的控制核心板。接下来将重点介绍智能网关的设计思路:作为家中所有设备的中枢节点,它负责连接互联网并将数据上传至云端平台;同时还需要与Zigbee小型通信网络进行交互。 鉴于上述需求,ESP8266模块是一个不错的选择。一方面它可以支持Arduino IDE编程环境,这大大简化了开发流程;另一方面该芯片拥有强大的处理能力(主频接近80MHz)和丰富的外设资源,完全能够胜任智能网关的任务要求。
  • 从零开始GPT
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    本课程旨在引导学员掌握从零开始构建个性化GPT模型的技术与方法,涵盖数据准备、模型训练及优化等环节。适合AI爱好者和开发者深入学习。 从零构建属于自己的GPT系列: 1. 从零构建属于自己的GPT系列1:数据预处理(包括文本数据预处理、文本数据tokenizer以及逐行代码解读) 2. 从零构建属于自己的GPT系列2:模型训练1(涉及预训练中文模型加载,中文语言模型的训练及逐行代码解析) 3. 从零构建属于自己的GPT系列3:模型训练2(包括对训练函数、模型训练函数进行解释和逐行代码解读) 4. 从零构建属于自己的GPT系列4:模型训练3(涵盖对整个训练过程的详细解释,序列填充函数、损失计算函数以及评价函数的讲解,并且包含每行代码的具体解析) 5. 从零构建属于自己的GPT系列5:模型部署1(介绍文本生成函数解读,本地化部署方法及如何展示文本网页的方式,并提供逐行代码说明) 6. 从零构建属于自己的GPT系列6:模型本地化部署2(继续探讨文本生成函数的解析和实现、详细的本地化部署流程以及通过网页进行文本生成结果展示的相关内容,并且包含每行代码的具体解读)
  • ——对话篇
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    本作品探索了中文环境下高效、自然的人机对话机制,聚焦于构建智能化、个性化的中文问答平台,致力于提升用户体验与交互效率。 智能问答系统——中文 智能小宝 支付宝客服 小I机器人 全球用户量最大的中文聊天机器人。十年来,小i机器人扩展影响每个渠道,丰富的机器人开发经验应用在各个领域.小i是一款中国人自己开发的,拥有独立知识产权的智能机器人产品! 清华小图 图书馆服务
  • Python实现知识图谱__Python, Python
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    本项目基于Python开发,构建了一个知识图谱驱动的智能问答系统。利用自然语言处理技术,系统能够理解并回答用户提出的复杂问题,提供精准、高效的答案和信息检索服务。 本代码实现基于Python,并参考了复旦大学崔万云博士的《Learning Question Answering over Corpora and Knowledge Bases》论文。由于使用的是中文语料进行训练,因此在实体识别方面与原论文有所差异。命名实体是智能问答系统中的关键部分,而本段落献在这方面存在不足之处。希望读者能够提出更好的方法来改进这一问题。