RNN-for-Joint-NLU:“基于联合意图检测和插槽填充的基于注意力的递归神经网络模型”的Tensorflow实现(https:arxiv.orgabs1609.01454)-源码

VIP专享 2021-02-06 07:33:43 520KB ZIP
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RNN联合NLU 模型介绍 使用tensorflow r1.3 api,编码器使用tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn实现,解码器使用tf.contrib.seq2seq.CustomHelper和tf.contrib.seq2seq.dynamic_decode实现。 我的实现相对比较简单,用于学习目的。 使用 python main.py 输出: [Epoch 27] Average train loss: 0.0 Input Sentence : ['what', 'are', 'the', 'flights', 'and', 'prices'

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