【chatbot實驗】
英文論文
~A Hierarchical Latent Variable Encoder-Decoder Model for Generating Dialogues.
備註：有資料
連結：https://github.com/julianser/hed-dlg-truncated
跑的結果：還未跑
~End-To-End Generative Dialogue
連結：https://github.com/michaelfarrell76/End-To-End-Generative-Dialogue.
跑的結果：
沒有資料集。
~Building End-To-End Dialogue Systems Using Generative Hierarchical Neural Network Models
連結：https://github.com/julianser/hed-dlg
沒有資料集。
網上原始碼
1、從頭實現深度學習的對話系統–簡單chatbot程式碼實現
原文連結：https://blog.csdn.net/liuchonge/article/details/78929474
github連結：https://github.com/lc222/seq2seq_chatbot
當前狀態：還未跑
程式碼分析
seq2seq_chatbot
已簡單看了程式碼。
2、用 tensorflow 實現的“一個神經聊天模型”：一個基於深度學習的聊天機器人
原文連結：https://www.cnblogs.com/tensorflownews/p/7479623.html
github連結:
補充說明：程式碼作者嘗試實現 《A Neural Conversation Model》的結果。論文連結：https://arxiv.org/abs/1506.05869
當前狀態：還未跑
3、各種聊天機器人集錦
原文連結：https://github.com/fendouai/Awesome-Chatbot
補充說明：
- 包含各種模型對應的聊天機器人
- 包含論文
- 包含語料庫
當前狀態：還未跑
4、實現基於seq2seq的聊天機器人
原文連結：https://blog.csdn.net/irving_zhang/article/details/79088143
github : https://github.com/Irvinglove/Seq2seq-QA
當前狀態：還未跑
備註：有解釋，似乎encoder和decoder的長度不受限制
5、RNN聊天機器人與Beam Search [Tensorflow Seq2Seq]
原文連結：https://blog.csdn.net/ppp8300885/article/details/74905828
github : https://github.com/Conchylicultor/DeepQA
上面有很多想法。
補充說明
評價指標
Perplexity
說明連結：
https://en.wikipedia.org/wiki/Perplexity
中文解析如下：
https://blog.csdn.net/jiaqiang_ruan/article/details/77989459?locationNum=2&fps=1
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