Combinaison de ChatGPT et Python : conseils pour créer un système de génération de dialogue situationnel

Combinaison de ChatGPT et Python : conseils pour créer un système de génération de dialogue situationnel, des exemples de code spécifiques sont requis

Introduction :
Ces dernières années, la technologie de génération de langage naturel (NLG) a été largement utilisée et la génération de dialogue situationnel. Le système est progressivement devenu un haut lieu de la recherche. En tant que modèle de langage puissant, le modèle ChatGPT, combiné aux capacités de programmation de Python, peut nous aider à créer un système de génération de dialogue situationnel hautement automatisé. Cet article présentera les techniques d'utilisation de ChatGPT et Python, démontrera spécifiquement comment créer un système de génération de dialogue situationnel, y compris le traitement des données, la formation de modèles, la génération de dialogues et d'autres processus, et donnera des exemples de code réels.

1. Traitement des données :
La première étape dans la construction d'un système de génération de dialogue situationnel est de préparer les données. Nous avons besoin d'une grande quantité de données de dialogue comme ensemble de formation, qui peuvent être obtenues à partir du corpus de dialogue Internet. Le format des données de dialogue peut être sous la forme d'une ligne et d'une phrase, chaque ligne contenant une phrase de dialogue. Ensuite, nous devons nettoyer et prétraiter les données, supprimer les informations redondantes et les caractères inutiles et segmenter la conversation en paires d'entrée et de sortie.

Par exemple, nous avons les données de conversation suivantes :

A: 你今天怎么样？
B: 我很好，你呢？
A: 我也很好，有什么新鲜事吗？
B: 我刚刚买了一辆新车。

Nous devons les convertir au format suivant :

输入：[“你今天怎么样？”, “我很好，你呢？”, “我也很好，有什么新鲜事吗？”]
输出：[“我很好，你呢？”, “我也很好，有什么新鲜事吗？”, “我刚刚买了一辆新车。”]

Le nettoyage et le prétraitement des données peuvent être réalisés à l'aide des fonctions de traitement de chaînes de Python.

2. Formation sur le modèle :
Ensuite, nous devons utiliser le modèle ChatGPT pour former notre système de génération de dialogue situationnel. ChatGPT est une variante du modèle GPT spécialement conçue pour générer des conversations. Vous pouvez utiliser les bibliothèques d'apprentissage profond de Python, telles que TensorFlow ou PyTorch, pour charger le modèle ChatGPT pré-entraîné et l'affiner.

Tout d'abord, nous devons installer la bibliothèque correspondante et télécharger le modèle pré-entraîné de ChatGPT. Nous pouvons ensuite charger le modèle pré-entraîné en utilisant le code suivant :

import torch
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')

Ensuite, nous pouvons définir une fonction pour générer la conversation. Cette fonction accepte une phrase d'entrée comme paramètre et renvoie une phrase conversationnelle générée. L'exemple de code spécifique est le suivant :

def generate_dialogue(input_sentence):
    input_ids = tokenizer.encode(input_sentence, return_tensors='pt')
    output = model.generate(input_ids, max_length=100, num_return_sequences=1)
    output_sentence = tokenizer.decode(output[0])
    return output_sentence

Dans le code ci-dessus, nous utilisons tokenizer pour encoder la phrase d'entrée et la convertir en une séquence de jetons que le modèle peut traiter. Ensuite, appelez la fonction model.generate pour générer la conversation. Le dialogue généré sera renvoyé sous la forme d'une séquence de jetons, que nous décodons en phrases en langage naturel à l'aide de la fonction tokenizer.decode.

3. Génération de dialogues :
Maintenant, nous avons terminé la formation du système de génération de dialogues situationnels et pouvons l'utiliser pour générer des dialogues. Nous pouvons utiliser l'exemple de code suivant :

while True:
    user_input = input("User: ")
    dialogue = generate_dialogue(user_input)
    print("Bot:", dialogue)

Le code ci-dessus entrera dans une boucle, l'utilisateur pourra saisir en continu des phrases de dialogue et le système générera une réponse basée sur la saisie de l'utilisateur et l'imprimera. De cette manière, un système simple de génération de dialogue situationnel est mis en œuvre.

Conclusion :
Cet article présente les techniques d'utilisation de ChatGPT et Python pour créer un système de génération de dialogue situationnel et donne des exemples de code spécifiques. Grâce aux processus de traitement des données, de formation de modèles et de génération de dialogues, nous pouvons facilement créer un système de génération de dialogue situationnel hautement automatisé. On pense que dans les recherches et applications futures, les systèmes de génération de dialogue situationnel joueront un rôle de plus en plus important. Nous espérons que cet article pourra fournir aux lecteurs des références et une inspiration utiles pour les aider à obtenir de meilleurs résultats dans ce domaine.

Veuillez consulter le lien suivant pour des exemples de code : [Exemple de code du système de génération de dialogue de scénario](https://github.com/example)

Références :
[1] Radford, A., Wu, J., Child, R ., et al. (2019). Les modèles de langage sont des apprenants multitâches non supervisés.

[2] Wolf, T., Debut, L., Sanh, V., et al. - Traitement du langage naturel de pointe. ArXiv, abs/1910.03771.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!