我们已经为您准备好复现该模型所需的环境,您可以创建实例、一键复用哦!

模型的使用文档涵盖模型所需环境、模型简介以及复现模型的具体步骤。模型效果和模型详细来源可以点击论文地址和模型来源链接查看哦~

Mojitalk

2022-01-24 model:mojitalk-ubuntu18.04-cuda9.2-cudnn7-python3.6-tensorflow1.11.0-new

模型标签
文本生成

模型简介

模型介绍:主要是生成带有情感语言是构建具有共情能力的自然语言处理主体的关键一步。然而,这一研究路线面临的一个主要挑战是缺乏大规模的带标签的训练数据。在这篇文章中,我们采取了一种激进的方法:我们借用了Twitter数据的想法,这些数据自然地被贴上了表情符号的标签。就是先假设twitter上emoji的表情可以用来表达整句含义,再利用emoji表情建立一个有标签的情感数据集。 《MojiTalk: Generating Emotional Responses at Scale》由Xianda Zhou, William Yang Wang 于2017年发布。官方论文:https://arxiv.org/abs/1711.04090



1. 使用方法

1.1. 模型训练与测试

进入终端,在root/MojiTalk-master(默认)路径下,运行以下命令:

python cvae_run.py
#cvae_run.py文件中包含训练与测试步骤。如需分开复现,可自行修改文件中的代码。
#数据输出:命令运行结束后,会在mojitalk_data/seq2seq/<timestamp>/路径下输出运行结果。

2. 模型来源

https://github.com/Claude-Zhou/MojiTalk