Implémentation tf d'un système de dialogue simple basé sur un modèle seq2seq, avec des fonctionnalités d'embedding, d'attention, de beam_search, etc., le jeu de données est Cornell Movie Dialogs
Revendiquez sa page : indexée quel que soit son rang, traduite en six langues, et enrichie de vos propres mots.
Recevez une alerte par e-mail à sa prochaine version ou quand il décolle — ne ratez plus rien.
Gratuit · sans carte · désinscription à tout momentImplémentation tf d'un système de dialogue simple basé sur un modèle seq2seq, avec des fonctionnalités d'embedding, d'attention, de beam_search, etc., le jeu de données est Cornell Movie Dialogs
seq2seq_chatbot compte 335 étoiles sur GitHub. Il a été forké 99 fois. seq2seq_chatbot est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2017. Ses principaux thèmes sont : attention-mechanism, beam-search, chatbot, nmt.
Implémentation tf d'un système de dialogue simple basé sur un modèle seq2seq, avec des fonctionnalités d'embedding, d'attention, de beam_search, etc., le jeu de données est Cornell Movie Dialogs
seq2seq_chatbot est un projet open source.
Oui. seq2seq_chatbot est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
seq2seq_chatbot est écrit principalement en Python.
Ajoutez ce badge en direct à votre README — vos étoiles GitHub et votre classement dans le répertoire, actualisés quotidiennement.
[](https://olud.ai/project/lc222-seq2seq-chatbot.html)
Mesuré à partir des topics GitHub communs aux deux projets, pondérés par leur rareté.