# Adversarial Learning for Neural Dialogue Generation
the paper: Adversarial Learning for Neural Dialogue Generation https://arxiv.org/pdf/1701.06547.pdf
将数据集中的chitchat.train.query、chitchat.train.answer、chitchat.dev.query和chitchat.dev.answer放入gen_data文件夹下即可训练,dis_data初始为空,经过下面步骤2会自动生成。
训练步骤:
1.python gen_pre_train.py 预训练生成器。需要有gen_data/chitchat.dev.answer等四个文件才能运行,也可在config.py中修改各种设置。运行后,gen_data/checkpoints中将储存经过预训练的权值文件。
2.python gen_data.py 读取生成器预训练后的权值,为判别器预训练过程生成数据。运行后,将会生成dis_data/dev.answer等六个文件。
3.python dis_pre_train.py 预训练判别器。需要有上一步生成的六个文件才能运行。运行后,dis_data/checkpoints中将储存经过预训练的权值文件。
4.python train.py读取经过预训练的生成器和判别器权值,进行对抗训练,并将权值文件保存。
5.测试程序为test.py。执行python test.py后,程序将读取gen_data/checkpoints中训练好的权值文件,进行人机交互——程序将等待用户输入,然后根据用户输入,输出回应,直到用户输入Ctrl+Z退出。
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1、资源内容:机器学习大作业--复现论文-神经对话生成的对抗性学习+源代码+文档说明+pdf 2、代码特点:内含运行结果,不会运行可私信,参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细,都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的。 3、适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 4、作者介绍:某大厂资深算法工程师,从事Matlab、Python、C/C++、Java、YOLO算法仿真工作10年;擅长计算机视觉、 目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制、路径规划、无人机等多种领域的算法仿真实验,更多源码,请上博主主页搜索。 -------------------------------------------------------------------------- 将数据集中的chitchat.train.query、chitchat.train.answer、chitchat.dev.query和chitchat.dev.answer放入gen_data文件夹下即可训练,dis_data
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Adversarial-Learning-for-Neural-Dialogue-Generation-master.zip (20个子文件)
Adversarial-Learning-for-Neural-Dialogue-Generation-master
generator.py 3KB
util.py 6KB
.idea
vcs.xml 180B
workspace.xml 10KB
misc.xml 217B
Adversarial-Learning-for-Neural-Dialogue-Generation.iml 398B
inspectionProfiles
profiles_settings.xml 228B
modules.xml 354B
gen_pre_train.py 4KB
model
dis_model.py 4KB
seq2seq.py 15KB
gen_model.py 11KB
说明文档.pdf 591KB
discriminator.py 4KB
train.py 11KB
test.py 2KB
README.md 1KB
dis_pre_train.py 4KB
config.py 1KB
gen_data.py 4KB
共 20 条
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资源评论
- 一帆风顺7122024-01-01资源内容详实,描述详尽,解决了我的问题,受益匪浅,学到了。
- 心静如水〃2024-01-05超级好的资源,很值得参考学习,对我启发很大,支持!
机器学习的喵
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