DeepQA

环境要求

• Python 3.5
• TensorFlow（README 中在 v1.0 上测试通过）
• numpy、nltk、tqdm（通过 requirements.txt 安装）
• 可选 CUDA（使用 GPU 训练时需要）
• Web 界面额外需要 django、channels、Redis、asgi_redis

安装与启动步骤

1. 1克隆项目仓库

   README 说明 Cornell Movie Dialogs 语料已随仓库一起下载，克隆后即可直接使用默认语料。

   git clone https://github.com/Conchylicultor/DeepQA.git

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2. 2安装 Python 依赖

   进入项目目录后按官方要求用 pip3 安装 requirements.txt 中的依赖（tensorflow、numpy、nltk、tqdm 等）。

   cd DeepQA
   pip3 install -r requirements.txt

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3. 3下载 NLTK 数据

   nltk 用于对句子分词，README 明确要求额外下载 punkt 数据包，否则运行时会报错。

   python3 -m nltk.downloader punkt

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4. 4准备其他语料

   OpenSubtitles 用 --corpus opensubs、Supreme Court 用 --corpus scotus，需先按 data/ 下各自文件夹的说明准备数据。

5. 5安装 Web 界面依赖

   Web 界面需 django、channels、asgi_redis 与 Redis 服务，README 只列出包名，未给出具体安装命令。

6. 6可选 Docker 部署

   README 说明提供了 Docker 安装方式，详细步骤在仓库的 docker/README.md 中查看。

关键配置

如何确认成功

pip3 安装与 nltk 下载均无报错即环境就绪；训练与对话的启动命令本次 README 节选未给出。

常见问题

注意事项

• 项目在 Python 3.5 与 TensorFlow v1.0 下测试，新版本 Python / TensorFlow 可能不兼容。
• 除默认 Cornell 语料外，其它语料都需要额外下载与预处理。
• Web 界面依赖 Redis 服务，需自行准备。
• README 节选中未包含训练与对话的具体运行命令，请以仓库 README 的 Running 章节为准。