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# 快速搭建垃圾分类智能问答机器人 基于深度学习实现的垃圾分类智能问答机器人 垃圾分类垂直领域问答机器人核心做法: 1、将问题分八大类,每个问题太类别给出一个回答 2、使用 word2vec + TextCNN 建立模型 - 环境要求 python: 3.x tensorflow: 1.x jieba word2vec # 模型训练 - 词向量方法 训练: 200个epoch,loss 0.829977, acc 0.686275 评估:0.791946 - 词汇索引方法 训练:200个epoch,loss 0.657236, acc 0.862745 评估:Accuracy: 0.852349
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refuse_classify_qa_robot.zip (23个子文件)
refuse_classify_qa_robot
data
train_data.txt 11KB
word2vec.bin 3.94MB
valid_data.txt 3KB
vocab.pkl 12KB
data.csv 11KB
src
text_cnn.py 4KB
eval.py 4KB
data_helper.py 4KB
__pycache__
data_helper.cpython-35.pyc 4KB
text_cnn.cpython-35.pyc 3KB
predict.py 4KB
train.py 10KB
runs
checkpoints
model-1560.index 1KB
model-1600.index 1KB
model-1580.meta 122KB
model-1560.data-00000-of-00001 2.38MB
model-1580.data-00000-of-00001 2.38MB
model-1600.data-00000-of-00001 2.38MB
model-1560.meta 122KB
model-1580.index 1KB
model-1600.meta 122KB
checkpoint 399B
README.md 2KB
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szZack
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