基于Github上DeepQA项目进行修改
该项目基于论文A Neural Conversational Model
利用RNN (seq2seq模型)进行句子预测，基于python和TensorFlow完成。
该项目的预料库使用Cornell Movie Dialogs.已包含在项目文件下。
该程序需要以下依赖:
- python 3.5+
- tensorflow (在v1.14.0下完成测试)
- numpy
- nltk (用于标记句子的自然语言工具包)
- tqdm (进度条工具包)
- CUDA (使用GPU训练，可选)
您可能还需要下载其他数据以使nltk生效。
>>>import nltk
>>>nltk.download()
要训练模型，只需运行 python main.py.训练完成后，可以运行python main.py --test
(在save/model/samples_predictions.txt中生成结果)或 main.py—test interactive进行实时提问测试。
要使用TensorBoard可视化计算图形和成本，
只需运行TensorBoard—logdir save/
默认情况下，网络架构是一个标准的编码器/解码器：
具有两个LSTM层(隐藏大小为512)和一个嵌入大小为64的词汇表。网络使用ADAM进行训练。
句子的最大长度设置为10个单词，但是可以增加。
在经过3个小时左右的时间训练后可以得到模型结果：
Q: Hello!
A: Hello.
Q: Hi!
A: Hi.
Q: you are a rebort, right?
A: I'm not.
Q: you are not a rebort?
A: No, i'm not.
Q: How are you?
A: Fine.
Q: What is your name?
A: Bedevere, my liege.
Q: How old are you
A: Fifteen.
Q: Who is John?
A: It's me.
Q: are you John?
A: Yes.
Q: hello,John!
A: Hello.
Q: Can a cat walk ?
A: Sure. why not?
Q: Can a fish walk ?
A: Absolutely not.
Q: Tell me a story
A: I'm sorry.
Q: Once upon a time...
A: Yeah, that's right.
Q: what do you like to talk about ?
A: I do n't know.
Q: You are so nice!
A: I'm not.
Q: See you later.
A: Bye.
以上为回答较为准确的样例，还有一些采用安全回答（如“i don't know. i'm sorry”）
等无意义答案进行回答，更多样例请看文件save/model/samples_predictions.txt
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