Awesome
MXNET-SMN
Sequential Matching Network(ACL 2017) reimplemented by MXNET1.0-GPU//but you can always use cpu
用mxnet写的SMN，这篇文章发表在ACL 2017，使用MXNET1.0实现
<br>What's SMN
SMN是啥？
SoTA model of multi-turn retrieval-based conversation systems.
You can see the paperSMN
Don't forget reference it if you use.
Wu, Yu, et al. "Sequential Matching Network: A New Archtechture for Multi-turn Response Selection in Retrieval-based Chatbots." ACL. 2017.
SMN是目前最屌的多轮检索对话模型.
如果你是个大佬，请去读一下这篇论文SMN，这是我这一年中读过的为数不多的好文章.
它坦诚了SMN在某些方面的失败，对于baseline也作了完整归类，总结，所以ACL的质量还是非常高的。
<br>How to use?
你能不能告诉我怎么用？
1.get data from msradouban corpus
2.get pre-trained word2vec.model use bash python3.5 gen_w2v.py train.txt train_vec.model train_vec.vec
3.get processed data use Process.py(also only support py3)
4.run the model
1.下载数据 douban corpus
2.预训练Embedding矩阵python3.5 gen_w2v.py train.txt train_vec.model train_vec.vec
3.预处理数据使用Process.py
4.跑模型
额外赠礼：每个py文件的作用
| 代码 | 作用 |
|---|---|
| gen_w2v.py | 用来生成预训练的词向量 |
| Process.py | 用来打包数据 |
| model.py | 用来训练模型 |
Params of Model
模型的参数
batch_size = 1000(with 1 titan xp)
embedding_size = 200
gru_layer = 1
max_turn = 10
max_len = 50
lr = 0.001
警告：如果尝试修改参数，将会是一件非常痛苦的事情，因为我的代码高耦合
<br>Why you use MXNET
为什么是MXNET？
Fast!
快! 不仅是开发快，运行快，训练也快。
<br>当你使用MXNET的时候你会有一种闪电侠在中城奔跑的错觉。 -杜存宵
Other versions?
我只会用该死的TensorFlow,怎么办？
你可以选择学习theano或者mxnet，也可以自己实现一个。
或者自杀。
<br>Your code is not pythonic!
你的代码就像shit一样
Sorry to hear that.
你可以贡献你pythonic的代码，但是不好意思，我只用了三天的边角零头来开发这个模型。
<br>Can I use your code to do a chatbot
我能用这个东西做个聊天机器人吗
If you can use lucene then you can.
需要为每个query使用lucene检索出一个候选列表，之后进行排序
<br>How to tipping
你真帅，我要为你生猴子
You can sent your money to this website
你可以在支付宝E公益进行打赏。
<br>你的屁话真多
不好意思，不好意思。
TODO:
1.save model
2.add dropout
3.add evaluations
4.add inference