（发音为“ par-lay”）是一个python框架，用于共享，训练和测试对话模型，包括开放域聊天，面向任务的对话以及视觉问题解答。 其目标是为研究人员提供： 100+可在同一个地方，使用相同的API集流行，其中 ， ，，，， ， ， ， ， ， ，， ， ，， ， 和 。请在查看完整列表。 广泛的-从检索基准到“变形金刚”。 大型准备使用现成的模型 无缝集成以进行数据收集和人工评估 与集成，以在聊天界面中将座席与人类联系起来 大量的助手来创建您自己的代理并通过多任务处理一些

搜索策略在神经对话建模中的重要性 此回购为我们针对神经对话模型的不同搜索策略的工作提供了代码，训练有素的模型，运行脚本和人工评估成绩单。 代码 所有的培训和人员评估都是使用ParlAI框架完成的。 ParlAI正在积极开发中，我们不确认我们的代码是否可以与master分支代码一起使用。 它应该使用ParlAI commit 5899c07934836d8757ebfc8d98973bdef2c56c74 我们计划在不久的将来将计分器功能与计分器一起纳入主要的ParlAI回购中。 要使用seq2s

（发音为“ par-lay”）是一个python框架，用于共享，训练和测试对话模型，包括开放域聊天，面向任务的对话以及视觉问题解答。 其目标是为研究人员提供： 100+可在同一个地方，使用相同的API集流行，其中 ， ，，，， ， ， ， ， ， ，， ， ，， ， 和 。 请在查看完整列表。 广泛的-从检索基准到“变形金刚”。 大型准备使用现成的模型 无缝集成以进行数据收集和人工评估 与集成，以在聊天界面中将座席与人类联系起来 大量的助手来创建您自己的代理并通过多任务

内部子文件夹 通过创建一个内部子文件夹，您可以设置自己的自定义代理和任务，创建自己的模型动物园，并使用单独的git存储库进行管理。 我们已经对其进行了设置，因此您现在可以在ParlAI文件夹中进行操作，而不会有将您的工作意外推送到公共ParlAI存储库的风险。 我们还添加了一些便捷的快捷方式，以反映我们在parlai文件夹中提供的parlai 。 如何 首先创建一个名为parlai_internal的新文件夹，然后复制该文件夹的内容。 （我们已经将其添加到.gitignore中。） cd ~