使用最新版本的tensorflow实现seq2seq模型生成文本数据摘要

序列到序列（Seq2Seq）模型已被广泛用于会话领域的响应生成。
但是，不同对话方案的要求是不同的。
例如，客户服务要求所生成的响应是特定且准确的，而聊天机器人更喜欢多样化的响应以吸引不同的用户。
通过使用一般平均可能性作为优化标准，当前的Seq2Seq模型无法满足这些多样化的要求。
结果，它通常会生成安全且平常的响应，例如“我不知道”。
在本文中，我们针对不同的对话场景提出了两个针对Seq2Seq量身定制的优化标准，即针对特定需求场景的最大生成可能性和针对不同需求场景的条件风险价值。
在Ubuntu对话语料库（Ubuntu服务场景）和中文微博数据集（社交聊天机器人场景）上的实验结果表明，我们提出的模型不仅可以满足不同场景的各种要求，而且在衡量指标上均优于传统的Seq2Seq模型。
基础评估和人工评估。

Keras【极简】seq2seq英译中示例，附带语料以及训练500次后的模型

Thisbookattemptstosimplifyandpresenttheconceptsofdeeplearninginaverycomprehensivemanner,withsuitable,full-fledgedexamplesofneuralnetworkarchitectures,suchasRecurrentNeuralNetworks(RNNs)andSequencetoSequence(seq2seq),forNaturalLanguageProcessing(NLP)tasks.Thebooktriestobridgethegapbetweenthetheoreticalandtheapplicable.Itproceedsfromthetheoreticaltothepracticalinaprogressivemanner,firstbypresentingthefundamentals,followedbytheunderlyingmathematics,and,finally,theimplementationofrelevantexamples.ThefirstthreechapterscoverthebasicsofNLP,startingwiththemostfrequentlyusedPythonlibraries,wordvectorrepresentation,andthenadvancedalgorithmslikeneuralnetworksfortextualdata.Thelasttwochaptersfocusentirelyonimplementation,dealingwithsophisticatedarchitectureslikeRNN,LongShort-TermMemory(LSTM)Networks,Seq2seq,etc.,usingthewidelyusedPythontoolsTensorFlowandKeras.Wehavetriedourbesttofollowaprogressiveapproach,combiningalltheknowledgegatheredtomoveontobuildingaquestion-and-answersystem.Thebookoffersagoodstartingpointforpeoplewhowanttogetstartedindeeplearning,withafocusonNLP.AllthecodepresentedinthebookisavailableonGitHub,intheformofIPythonnotebooksandscripts,whichallowsreaderstotryouttheseexamplesandextendthemininteresting,personalways.

python3,tensorflow＞=1.3简单的英文聊天机器人基于深度学习seq2seq,可以直接跑，结果不是很精确

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。