Seq2seq聊天机器人实现：seq2seq_chatbot
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简介：
seq2seq_chatbot是一款基于序列到序列(seq2seq)模型的智能聊天机器人项目，旨在利用深度学习技术进行自然语言理解和生成。该项目通过训练大型语料库来优化对话质量，为用户提供流畅、人性化的交流体验。
该项目建于2016年（旧的张量流时代），在新的张 tensorFlow 版本下，一些设计选择不再有意义。您可能会在其他地方找到更好的 seq2seq 教程/实现。
**Seq2seq_chatbot**: 张量流中 Seq2seq 聊天机器人的实现。
- 功能：带智能加载程序的动态 RNN（无填充）
- 预测中的波束搜索（全局最优快速近似）
- 解码器的信号指示器（解码器上的部分控制）
**技术报告**
依赖项：
- Python 2.7
- TensorFlow 1.8
操作说明：
运行“python train.py”，然后等待训练完成。在具有 CUDA 9.0 和 cuDNN 7.0 的 GTX 1080 Ti 上，整个过程大约需要5分钟。
运行“python test.py”以进入与聊天机器人的交互式会话。
尝试自己的数据：可以对自己的数据进行实验，但您需要至少生成2个文件，并且其格式应与示例中的 bbt_data 文件相同。
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