• Ubuntu 16.04.3 LTS
• Python 3.5.2
• Tensorflow 1.6.0
• CUDA Version 9.0.176

如架構圖，模型訓練分為兩階段
第一階段使用兩風格混合語料進行訓練 第二階段使用單一風格語料進行訓練

1. segment_sentence.py斷句斷詞並替換英文和數字
2. wordCount.py統計詞頻
3. createword2id.py建立詞彙表
4. replaceUNK.py替換OOV並進行資料清洗
5. splitdata.py切出訓練資料與測試資料
6. json2tsv.py製作projector視覺化需要的metadata
7. creat_w2v.py製作pre-train word embedding檔

訓練模型

python train.py --model_dir=model path

開啟tensorboard

tensorboard --logdir=model path

使用模型

python predict.py --model_dir=model path

• 偶發性一開始訓練LOSS就是nan，需把model砍掉重開新訓練(先嘗試換model資料夾路徑，以及換GPU跑)
• 遇到EOS不會馬上停止輸出單詞，會再接續輸出幾個EOS，目前觀察是不影響結果