基于Seq2Seq与注意力机制的中文对话机器人训练方法

简介：
本研究提出了一种基于序列到序列模型及注意力机制的高效训练策略，显著提升了中文对话机器人的自然语言处理能力和对话流畅性。 基于seq2seq和注意力机制训练中文对话机器人的项目结构如下： ``` ├── corpus 存放语料及预处理代码 ├── data.py 数据预处理脚本 ├── data_transform.py 将数据转换成模型可以接收的格式 ├── evaluate.py 测试模型性能 ├── main.py 训练主程序入口文件 ├── model.py 编码器-解码器架构定义 ├── models 存储训练出的模型文件夹 ├── settings.py 项目配置参数设置 ├── train.py 包含训练相关代码逻辑 ├── utils.py 工具函数集合 └── vocabulary.py 负责将文本转换为字典格式 为了开始模型训练，需要修改settings文件中的部分参数。以下是必须调整的几个关键参数： - corpus_name：语料名称（最终生成的模型命名会依据此值） - data_file：数据存放路径选项包括corpus/qingyun_seg或corpus/xhj_seg，以青云语料为例，其格式为分词后的文本形式。 请根据具体需求调整上述参数后进行训练。