【源码】基于TensorFlow和PyTorch的中文聊天机器人系统

项目简介

本项目是一个基于TensorFlow和PyTorch的中文聊天机器人系统，支持Seq2Seq和SeqGAN模型。用户可使用自定义语料进行训练，生成符合特定场景的对话模型。系统提供TensorFlow 1.x、TensorFlow 2.x和PyTorch版本，适配不同开发环境与需求。

项目的主要特性和功能

1. 多框架支持：涵盖TensorFlow 1.x、TensorFlow 2.x和PyTorch框架，用户可按需选择。
2. Seq2Seq模型：基于该模型的对话生成，支持中文对话，具备良好语境理解与生成能力。
3. SeqGAN模型：提供增强版模型，进一步提升对话生成效果。
4. 自定义语料训练：用户能用自己的语料训练模型，提高对话质量。
5. 简单易用的接口：系统提供操作简便的接口，方便用户与机器人交互。
6. 预训练模型支持：提供预训练模型，用户可直接使用或微调。

安装使用步骤

环境准备

1. 操作系统：建议使用Ubuntu 14.04或更高版本。
2. Python版本：Python 3.5或更高版本。
3. 依赖库：
   • TensorFlow 1.x版本：tensorflow==1.10.1 或 tensorflow-gpu==1.10.1，flask==0.11.1
   • TensorFlow 2.x版本：tensorflow==2.0.0，flask==0.11.1
   • PyTorch版本：torch==2.0.0，flask==0.11.1

代码执行步骤

Seq2Seq版本

1. 下载代码和语料：下载项目代码和语料文件（如小黄鸡语料）。
2. 放置语料文件：将语料文件放入data目录下。
3. 执行代码：
   • 运行data_util.py进行数据预处理。
   • 运行execute.py进行模型训练。
   • 运行app.py启动可视化对话模块。
4. 配置超参数：在seq2seq.ini和seq2seq_sever.ini文件中配置超参数。

SeqGAN版本

1. 下载代码和语料：下载项目代码和语料文件。
2. 放置语料文件：将语料文件放入source_data目录下。
3. 执行代码：
   • 运行source_data_util.py进行数据预处理。
   • 运行execute.py进行模型训练。
   • 运行app.py启动可视化对话模块。

预训练模型使用

1. 下载预训练模型：从提供的链接下载预训练模型。
2. 更新字典：运行data_util.py更新字典。
3. 使用模型：加载预训练模型进行对话生成。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】