（八）NLP实战—聊天机器人流程总结_小黄鸭数据集xiaohuangji50w_nofenci.conv

检查程序，对于刚入门自然语言处理小白来说，很有必要搞清楚基本原理和项目运行的流程，以应对提问。

（1）介绍各python文件作用

1、xiaohuangji50w_fenciA.conv：是小黄鸡语料集（本项目使用）、

     dgk_shooter_min.conv：是电影的对话集

2、extract_conv.py：清洗处理数据、训练语料问答对的处理、数据模型打包处理

           word_sequence.py：数据处理—句子编码化处理（字典定义及转换、训练字典、句子和向量之间的转换）

运行extract_conv.py文件之后，会将问答对数据、聊天数据模型保存在chatbot.pkl和ws.pkl模型文件中，供后面使用

3、threadedgenerator.py：由于训练的数据量大，所以将每一次训练的内容都变成一个新的线程，然后再进行训练，实现多任务并行，提高效率

4、data_utils.py：封装常用的代码模块，在训练过程中，获取当前gpu数量、根据输入输出的字典大小选择在cpu还是在gpu上进行运行等

5、sequence_to_sequence.py：基本参数保存和参数验证、构建模型、构建一个单独的GNN cell、构建单独的编码器cell、构建解码器、构建优化器、输入检查、训练模型、预测模型

6、params.json：定义模型训练时需要的参数表——是否使用双向网络、残差网络、dropout，定义深度、隐藏层单元数、优化器类型，设置初始学习率0.001

7、train_anti.py：先用word_sequence进行初始化，然后对sequence_to_sequence模型进行参数组合测试，评估不同参数下模型训练的效果，从前面生成的chatbot.pkl和ws.pkl文件中取数据，定义训练的轮次

8、test.py：根据训练好的train_anti.py文件进行模型的预测，利用flask发布成webService接口