• tokenize: 단어(띄어쓰기) 단위
• text normalize
  • '?', '!', '.' 를 제외한 특수기호 제거
• SOS, EOS, UNK, PAD 특수토큰 사용
  • 모르는 단어가 들어왔을 시 UNK 로 처리
  • 가장 긴 길이의 발화보다 짧은 발화는 PAD 로 zeropadding 처리

• embedding

• • torch.nn.Embedding layer 사용
  • 임베딩 차원: 학습한 데이터에 있는 단어 개수 (8700개)

• encoder

  • torch.nn.GRU layer 사용
  • hidden_layer = 2
  • dropout = 0.5

• decoder

  • attention layer 사용
  • hidden_layer = 2
  • dropout = 0.5
  • softmax 값으로 출력

• loss function

  • maskNLL(Negative Log Likelihood) Loss 사용 - batch별로 다른 길이의 input 처리

• training

  • SGD(mini-batch)
    • batch_size = 64
  • gradient clipping
  • random teacher forcing
    • teacher forcing 하지 않을 경우 greedy decoding
  • train_iteration = 4000

• max_length = 20

  • 출력 발화 길이 제한

  1 pandas
  2 re
  3 torch
  4 random
  5 os
  6 sys
  7 tqdm

• 실행

  $ python3 model.py
  > [input]

• 종료

  quit 혹은 q 입력 시 종료

  $ python3 model.py
  > [input]
  Bot: [output]
  > quit

• 실행 예시

​