如何用tf2.0训练中文聊天机器人chatbot

一个可以自己进行训练的中文聊天机器人， 根据自己的语料训练出自己想要的聊天机器人，可以用于智能客服、在线问答、智能聊天等场景。目前包含seq2seq、seqGAN版本和tf2.0版本。

训练的语料是从互联网上找到的shooter的训练语料，语料质量很差劲，仅作为演示代码来用，大家可以使用自己的语料 语料下载地址：

https://pan.baidu.com/s/1kWYIOVt,将文件下载后放到data目录下。

大家也可以使用小黄鸡的预料，地址

https://github.com/zhaoyingjun/chatbot/tree/master/chineseChatbotWeb-tf2.0/train_data/seq.data

seq2seq版本代码执行顺序

1、在下载好代码和语料之后，将语料文件放入data目录下。

2、按照 数据预处理器（data_utls.py)-->execute.py(执行器)-->app.py（可视化对话模块）的顺序执行就可以了。

3、超参配置在seq2seq.ini和seq2seq_sever.ini文件中配置。

功能清单

V1.1:已经增加中文分词，效果是变得更好了。注意在使用分词后，需要增加词典的大小，否则的话会导致词典无法覆盖训练集，导致出现很多的UNK。直接在seq2seq.ini中修改超参数enc_vocab_size和dec_vocab_size的值即可。

V2.0:增加一个基于SeqGan的版本，以增加训练的效果。

V3.0：增加TensorFlow2.0版本，目前是2.0.0alpha，训练效果见文件夹内图片，训练数据已经准备好，直接执行python3 execute即可进行训练。

《走向TensorFlow2.0：深度学习应用编程快速入门》

案例代码

数据集

以及本文相关代码 获取

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