中文说明： 这个项目是自己一直在Memory Network的工作记录,大部分在仿照Facebook的bAbI数据集的格式的中文对话语料上的一些任务。 由于是工作记录的性质，所以确实比较凌乱，这里说一下一些可用的东西。
###1.数据集 主要背景是一个垂直领域下的预订机票的问题，主要集中在/DataCorpus目录下，通常.txt文件都是，以qaxx开始的是比较规范的语料。 语料设计过程中添加了很多的随机化的策略。语料生成代码也有，有心人可以找到。不过大部分情况下直接找语料应该可以有想要的形式。
###2.Matlab源码 在/MemN2N-babi-matlab目录下，主要是在原来MemN2N公开的代码上的一些修改和测试，对应的是中文语料。
###3.Python版本MemN2N的移植和拓展 在/MemN2N_python/目录下，主要是main.py文件。这是这个项目最大工作的部分。 python版本源码来源于 https://github.com/npow/MemN2N ，但是其中有一个非常非常隐秘的bug。 在标准数据集(babi)上正常使用没有问题，但是在面对随机化更严重的数据时，会有问题。
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This project contains implementations of memory networks. This includes code in the following subdirectories:
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MemN2N-lang-model: This code trains MemN2N model for language modeling, see Section 5 of the paper "End-To-End Memory Networks". This code is implemented in Torch7 (written in Lua); more documentation is given in the README in that subdirectory.
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MemN2N-babi-matlab: The code for the MemN2N bAbI task experiments of Section 4 of the paper:
S. Sukhbaatar, A. Szlam, J. Weston, R. Fergus. End-To-End Memory Networks. arXiv:1503.08895.
This code is implemented in Matlab; more documentation is given in the README in that subdirectory.
- 添加了未登录词的处理方案 在字典建立过程中，只用Train的预料，加入了10个 unknown词位，用来替换测试过程中引入的未登录词。
- 训练函数，一直用不加softmax的来跑（这个很关键，否则根本没法跑）
- 制作多样性的预料 facebook Q20的语料中，词典数目实在太少了，不能体现真正的逻辑功能。没有说服力。我加入了很多完全随机的数字来替换某些中文字。并且语式也维持了多样。事实证明效果依然不错，肯定了模型的能力。
- 还有一些trick只能在代码里体现了。