seq2seq-attention的RNN MATLAB代码实现

rnn的matlab代码实现seq2seq-注意 介绍 该代码实现了RNN / LSTM / GRU seq2seq和seq2seq +注意模型，用于单词级的训练和采样。 您可以在Bot，自动文本摘要，机器翻译，问题解答系统等中应用它。在这里，我们向您展示一个机器人演示。 要求 senna 此接口支持词性标记，分块，名称实体识别和语义角色标记。 用于采样。 您可以找到如何安装senna hdf5 它是一种文件格式，该格式快速，灵活，并受包括MATLAB，Python和R在内的各种其他软件的支持。 您可以找到如何安装hdf5 cutorch/cunn 如果要在GRU中运行代码，则需要安装cutorch和cunn。 [sudo] luarocks install cutorch [sudo] luarocks install cunn 数据集 我们将用作语料库，以实现与它的对话机器人。 下载完成后，确保目录data/的数据文件。 跑步 步骤1运行数据预处理代码，以生成数据集文件和词汇表文件。 python bot.py 如果要对任何其他数据集或任务进行研究，则可能需要实现预处理python