kg-CVAEの実装。Python3 / torch 1.1.0

▼ paper

Learning Discourse-level Diversity for Neural Dialog Models using Conditional Variational Autoencoders（ACL17）

BASE : pingpong-ai/kg-cvae-generator：Python3/PyTorch 1.1.0

韓国語の学習

python main_kor.py 

英語の学習

python main_eng.py 

学習済みモデルで推論

python inference.py 

学習の際、学習済み埋め込みモデルを活用することができます。英語の場合Glove.txt, ハングルの場合Fasttext.binファイル形式に対応しますｙ。

埋め込みモデルの使用はcorpud configファイルのword2vec_path変数に埋め込みファイルのパスを指定してください。

• 英語の場合はStanfordの埋め込みモデルでTwitterの200次元の埋め込みを使用しています。
• 韓国語の場合には、木のwiki（韓国のwiki）を学習させた300次元の埋め込みを使用しています。

• 英語の場合、ワン著者の論文のSwitchboardコーパス（JSONLフォーマット）を参照しています。
• 韓国語の場合には、恋愛の科学で抽出された会話データを活用しました。example_kor.jsonファイルを参照してください。

torch==1.1.0
tqdm
numpy
nltk (for english)

Learning Discourse-level Diversity for Neural Dialog Models using Conditional Variational Autoencoders（ACL17）

snakeztc/NeuralDialog-CVAE：Python2.7/Tensorflow1.3.0 /cuDNN 6

• hfef7ui2/final_year_project_kgCVAE：Python3.5/TensorFlow 1.3.0/cuDNN 6
• ruotianluo/NeuralDialog-CVAE-pytorch：Python2.7/PyTorch 0.4
  • pingpong-ai/kg-cvae-generator：Python3/PyTorch 1.1.0