Para crear un sistema de preguntas y respuestas con una red neuronal utilizando TensorFlow.js, primero se necesitaría tener un conjunto de datos de entrenamiento que contenga preguntas y sus correspondientes respuestas. Luego, se crearía un modelo de red neuronal y se entrenaría utilizando el conjunto de datos de entrenamiento. Una vez que el modelo esté entrenado, se podría utilizar para responder preguntas que se le planteen. Aquí te dejo un ejemplo hipotético de cómo podría ser el código para crear un sistema de preguntas y respuestas con TensorFlow.js: // Importar la biblioteca TensorFlow.js const tf = require('@tensorflow/tfjs'); // Crear un modelo secuencial con una capa de LSTM (unidad de memoria a largo plazo) const model = tf.sequential(); const lstmLayer = tf.layers.lstm({units: 64}); model.add(lstmLayer); // Compilar el modelo con un optimizador y una función de pérdida model.compile({optimizer: 'rmsprop', loss: 'categoricalCrossentropy'}); // Cargar el conjunto de datos de entrenamiento y entrenar el modelo const qaData = require('./qa-data.json'); const xs = tf.tensor2d(qaData.questions); const ys = tf.tensor2d(qaData.answers); model.fit(xs, ys); // Respondre una pregunta dada const question = "¿Cuál es la capital de España?"; const answer = model.predict(question); console.log(answer);
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