首页 > 其他分享 >一个使用 PyTorch 实现的中文聊天机器人对话生成模型916

一个使用 PyTorch 实现的中文聊天机器人对话生成模型916

时间:2024-09-16 21:49:00浏览次数:13  
标签:word2index tensor self 机器人 token PyTorch questions import 916

这是一个使用 PyTorch 实现的中文聊天机器人对话生成模型。

1数据准备

代码假设有两个文件:questions.txt 和 answers.txt,它们分别包含输入和输出序列。
load_data 函数读取这些文件并返回一个句子列表。
build_vocab 函数通过遍历句子来构建词汇表字典 word2index 和 index2word。

2模型定义

Encoder 和 Decoder 类定义了 seq2seq 模型的架构。
Encoder 接收输入序列并输出隐藏状态和细胞状态。
Decoder 接收编码器的隐藏状态和细胞状态,并生成输出序列。
Seq2Seq 类将编码器和解码器组合,并添加一个分类头来完成辅助任务。

3训练

train 函数使用 Adam 优化器和交叉熵损失来训练模型。
模型在指定的 epoch 数中进行训练,并在每个 epoch 中计算和打印损失。
模型在训练完成后被保存到文件 model.pth 中。

4预测

predict 函数接收输入句子并使用训练好的模型生成输出序列。

5数据增强

data_augmentation 函数对输入句子应用各种数据增强技术,包括:

  • 随机插入 token
  • 随机删除 token
  • 随机交换 token

* 6回译

*7 随机替换 token 为同义词

注意,代码的一些部分是不完整或注释掉的,因此您可能需要修改或完成它们以适应您的具体使用场景。
下面是代码:

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
import random
import tkinter as tk
import jieba
import matplotlib.pyplot as plt
import os
from googletrans import Translator  # 用于回译

# 中文词汇表和索引映射
word2index = {
   "<PAD>": 0, "<SOS>": 1, "<EOS>": 2, "<UNK>": 3}
index2word = {
   0: "<PAD>", 1: "<SOS>", 2: "<EOS>", 3: "<UNK>"}

# 使用 jieba 进行中文分词
def tokenize_chinese(sentence):
    tokens = jieba.lcut(sentence)
    return tokens

# 构建词汇表
def build_vocab(sentences):
    global word2index, index2word
    vocab_size = len(word2index)
    for sentence in sentences:
        for token in tokenize_chinese(sentence):
            if token not in word2index:
                word2index[token] = vocab_size
                index2word[vocab_size] = token
                vocab_size += 1
    return vocab_size

# 将句子转换为张量
def sentence_to_tensor(sentence, max_length=50):
    tokens = tokenize_chinese(sentence)
    indices = [word2index.get(token, word2index["<UNK>"]) for token in tokens]
    indices += [word2index["<PAD>"]] * (max_length - len(indices))
    return torch.tensor(indices, dtype=torch.long), len(indices)

# 读取问题和答案文件
def load_data(file_path):
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        lines = f.read().splitlines()
    return lines

# 假设数据文件是 'questions.txt' 和 'answers.txt'
question_file = 'questions.txt'
answer_file = 'answers.txt'
questions = load_data(question_file)
answers = load_data(answer_file)

# 获取词汇表大小
vocab_size = build_vocab(questions + answers)

# 定义数据集
class ChatDataset(Dataset):
    def __init__(self, questions, answers, labels):
        self.questions = questions
        self.answers = answers
        self.labels = labels

    def __len__(self):
        return len(self.questions)

    def __getitem__(self, idx):
        input_tensor, input_length = sentence_to_tensor(self.questions[idx])
        target_tensor, target_length = sentence_to_tensor(self.answers[idx])
        label = self.labels[idx]
        return input_tensor, target_tensor, input_length, target_length, label

# 自定义 collate 函数
def collate_fn(batch):
    inputs, targets, input_lengths, target_lengths, labels = zip(*batch)
    inputs = nn.utils.rnn.pad_sequence(inputs, batch_first=True, padding_value=word2index["<PAD>"])
    targets = nn.utils.rnn.pad_sequence(targets, batch_first=True, padding_value=word2index["<PAD>"])
    labels = torch.tensor(labels)
    return inputs, targets, torch.tensor(input_lengths), torch.tensor(target_lengths), labels

# 创建数据集和数据加载器
labels = [0] 

标签:word2index,tensor,self,机器人,token,PyTorch,questions,import,916
From: https://blog.csdn.net/weixin_54366286/article/details/142307541

相关文章

  • 20240916总结
    不积跬步,无以千里。这两天主要是复习了图的连通性相关的题+听了youwike哥哥讲课。先是复习了缩点,割点,割边,点双,边双,2-SAT,感觉比较需要注意的是割点的那个第一个节点的判断,写题的时候总是容易忘。然后又写了几道练习题。缩点#include<iostream>#include<cstring>usingna......
  • 列表与克隆体专题 scratch 20240916_182231
    体验克隆体变量scratch20240916_153936_鲸鱼编程pyhui的技术博客_51CTO博客https://blog.51cto.com/u_13137233/12031738数据的容器列表scratch20240916_155811_鲸鱼编程pyhui的技术博客_51CTO博客https://blog.51cto.com/u_13137233/12031757多组列表共同表达同一数据sc......
  • 多组列表共同表达同一数据 scratch 20240916_170510
    需求如果点击空格就会产生一个克隆体克隆体会随机位置克隆体它会有自己的id同时克隆体会有自己的座标要求我们使用三个列表分别记录他们的id,x,y坐标同时如果点击了某一个克隆体那么就从列表中把它相对应的一组数据删除功能克隆体的id三个列表一个列表存id一个列表......
  • 数据的容器 列表 scratch 20240916_155811
    什么是列表列表是数据的容器创建列表列表添加内容清空内容查找数据根据位置查找数据修改数据删除数据根据下标删除数据遍历所有数据让主角依次把所有的数据都说一遍......
  • 体验克隆体变量 scratch 20240916_153936
    需求本体产生三个克隆体每个克隆体都会说出自己的血量如果鼠标点击这个克隆体角色克隆体的血量就减少同时他说出来的数据也就会变小制作克隆体变量克隆体变量一定要是私有的当本体被克隆时这个私有的变量也会被克隆不过克隆后就各是各的数据了最终代码......
  • 贪吃蛇游戏开发 scratch 20240916_140728
    项目名称贪吃蛇规则只要吃食物就会变长碰到边界就死亡碰到自己的尾巴就会死亡角色贪吃蛇食物障碍物关于图像图像分为矢量图与位图矢量图可以无限放大位图放大后会模糊绘制蛇头要求:使用一个圆形来画蛇头圆形有边框蛇头有两个眼睛蛇头有一根红蛇头使用矢量图来绘......
  • 第六届机器人与智能制造技术国际会议 (ISRIMT 2024) 2024 6th International Symposiu
    文章目录一、会议详情二、重要信息三、大会介绍四、出席嘉宾五、征稿主题六、咨询一、会议详情二、重要信息大会官网:https://ais.cn/u/vEbMBz提交检索:EICompendex、IEEEXplore、Scopus大会时间:2024年9月20-22日大会地点:中国-江苏常州-河海大学常州校区三、大会......
  • 个人学习笔记7-6:动手学深度学习pytorch版-李沐
    #人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络(fullyconvolutionalnetwork,FCN)采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积(transposedconvolution)实现的,输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有......
  • 个人学习笔记6-2:动手学深度学习pytorch版-李沐
    #深度学习##人工智能##神经网络#现代卷积神经网络7.5批量规范化可持续加速深层网络的收敛速度,是一种线性变化。批归一化原理公式思想:(B表批量大小,μB、B表示根据输入的小批量数据随机计算的均值和方差;γ和β是新学习到的新方差和均值)批量归一化固定小批量中的均值和......
  • 个人学习笔记7-5:动手学深度学习pytorch版-李沐
    #人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.10转置卷积例如,卷积层和汇聚层,通常会减少下采样输入图像的空间维度(高和宽)。然而如果输入和输出图像的空间维度相同,在以像素级分类的语义分割中将会很方便。转置卷积(transposedconvolution)可以增加......