用 TensorFlow 做个聊天机器人

程序员文章站 2022-06-04 09:54:42

...

上一次提到了不错的学习聊天机器人的资源，不知道小伙伴们有没有去学习呢。
自己动手做聊天机器人教程
我最近每天都会学一点，拿出解读来和大家分享一下。

本文结构：

1. 聊天机器人的架构简图
1. 用 TensorFlow 实现 Chatbot 的模型
1. 如何准备 chatbot 的训练数据
1. Chatbot 源码解读

1. 聊天机器人的架构简图

学习资源：
[自己动手做聊天机器人九-聊天机器人应该怎么做]
(http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=73)

聊天机器人的工作流程大体为：提问－检索－答案抽取。

提问：就是要分析主人的问句中关键词，提问类型，还有真正想知道的东西。

检索：根据前一步的分析，去找答案。

答案抽取：找到的答案，并不能直接应用，还要整理成真正有用的，可以作为答案的回答。

涉及到的关键技术如图中所示。

用 TensorFlow 做个聊天机器人

看不清图的话，就是酱紫：

问句解析：
中文分词、词性标注、实体标注、概念类别标注、句法分析、语义分析、逻辑结构标注、指代消解、关联关系标注、问句分类、答案类别确定；

海量文本知识表示：
网络文本资源获取、机器学习方法、大规模语义计算和推理、知识表示体系、知识库构建

答案生成与过滤：
候选答案抽取、关系推演、吻合程度判断、噪声过滤

2. 用 TensorFlow 实现 Chatbot 的模型

之前有根据 Siraj 的视频写过一篇《自己动手写个聊天机器人吧》，
文章里只写了主函数的简单过程：Data－Model－Training，是用 Lua 实现的，详细的代码可以去他的 github 上学习

下面这篇文章是用 TensorFlow + tflearn 库实现，在 建模，训练和预测 等环节可以学到更多细节：

学习资源：自己动手做聊天机器人三十八-原来聊天机器人是这么做出来的

两篇的共同点是都用了 Seq2Seq 来实现。

LSTM的模型结构为：
用 TensorFlow 做个聊天机器人

细节的话可以直接去看上面那篇原文，这里 po 出建立模型阶段简要的流程图和过程描述：
用 TensorFlow 做个聊天机器人

先将原始数据 300w chat 做一下预处理，即切词，分为问答对。
然后用 word2vec 训练出词向量，生成二进制的词向量文件。

用 TensorFlow 做个聊天机器人

作为 Input data X 传入下面流程：

question 进入 LSTM 的 encoder 环节，answer 进入 decoder 环节，
分别生成 output tensor。
其中 decoder 是一个词一个词的生成结果，将所有结果加入到一个 list 中。
最后和 encoder 的输出，一起做为下一环节 Regression 的输入，并传入 DNN 网络。

用 TensorFlow 做个聊天机器人

3. 如何准备 chatbot 的训练数据

学习资源：
自己动手做聊天机器人三十八-原来聊天机器人是这么做出来的

训练数据的生成过程如下：

首先在 input file 里读取每一行，并根据 ‘｜’ 拆分成 question 和 answer 句子。
每个句子，都将 word 通过 word2vec 转化成词向量。
每一句的向量序列都转化成相同维度的形式：self.word_vec_dim * self.max_seq_len
最后 answer 构成了 y 数据，question＋answer 构成了 xy 数据，再被投入到 model 中去训练：

model.fit(trainXY, trainY, n_epoch=1000, snapshot_epoch=False, batch_size=1)

用 TensorFlow 做个聊天机器人

代码如下：

def init_seq(input_file):
    """读取切好词的文本文件，加载全部词序列
    """
    file_object = open(input_file, 'r')
    vocab_dict = {}
    while True:
        question_seq = []
        answer_seq = []
        line = file_object.readline()
        if line:
            line_pair = line.split('|')
            line_question = line_pair[0]
            line_answer = line_pair[1]
            for word in line_question.decode('utf-8').split(' '):
                if word_vector_dict.has_key(word):
                    question_seq.append(word_vector_dict[word])
            for word in line_answer.decode('utf-8').split(' '):
                if word_vector_dict.has_key(word):
                    answer_seq.append(word_vector_dict[word])
        else:
            break
        question_seqs.append(question_seq)
        answer_seqs.append(answer_seq)
    file_object.close()

def generate_trainig_data(self):
        xy_data = []
        y_data = []
        for i in range(len(question_seqs)):
            question_seq = question_seqs[i]
            answer_seq = answer_seqs[i]
            if len(question_seq) < self.max_seq_len and len(answer_seq) < self.max_seq_len:
                sequence_xy = [np.zeros(self.word_vec_dim)] * (self.max_seq_len-len(question_seq)) + list(reversed(question_seq))
                sequence_y = answer_seq + [np.zeros(self.word_vec_dim)] * (self.max_seq_len-len(answer_seq))
                sequence_xy = sequence_xy + sequence_y
                sequence_y = [np.ones(self.word_vec_dim)] + sequence_y
                xy_data.append(sequence_xy)
                y_data.append(sequence_y)
        return np.array(xy_data), np.array(y_data)

4. Chatbot 源码解读

学习资源：
自己动手做聊天机器人三十八-原来聊天机器人是这么做出来的

这篇文章在 github 上的源码：

提炼出步骤如下：

其中 2. 准备数据， 3. 建立模型就是上文着重说的部分。

1. 引入包
1. 准备数据
1. 建立模型
1. 训练
1. 预测

1. 引入包

import sys
import math
import tflearn
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.ops import rnn_cell
from tensorflow.python.ops import rnn
import chardet
import numpy as np
import struct

2. 准备数据

def load_word_set()
将 3000 万语料，分成 Question 和 Answer 部分，提取出 word。

def load_word_set():
    file_object = open('./segment_result_lined.3000000.pair.less', 'r')
    while True:
        line = file_object.readline()
        if line:
            line_pair = line.split('|')
            line_question = line_pair[0]
            line_answer = line_pair[1]
            for word in line_question.decode('utf-8').split(' '):
                word_set[word] = 1
            for word in line_answer.decode('utf-8').split(' '):
                word_set[word] = 1
        else:
            break
    file_object.close()

def load_vectors(input)
从 vectors.bin 加载词向量，返回一个 word_vector_dict 的词典，key 是词，value 是200维的向量。

def init_seq(input_file)
将 Question 和 Answer 中单词对应的词向量放在词向量序列中 question_seqs， answer_seqs。

def init_seq(input_file):
    """读取切好词的文本文件，加载全部词序列
    """
    file_object = open(input_file, 'r')
    vocab_dict = {}
    while True:
        question_seq = []
        answer_seq = []
        line = file_object.readline()
        if line:
            line_pair = line.split('|')
            line_question = line_pair[0]
            line_answer = line_pair[1]
            for word in line_question.decode('utf-8').split(' '):
                if word_vector_dict.has_key(word):
                    question_seq.append(word_vector_dict[word])
            for word in line_answer.decode('utf-8').split(' '):
                if word_vector_dict.has_key(word):
                    answer_seq.append(word_vector_dict[word])
        else:
            break
        question_seqs.append(question_seq)
        answer_seqs.append(answer_seq)
    file_object.close()

def vector_sqrtlen(vector)
用来求向量的长度。

def vector_sqrtlen(vector):
    len = 0
    for item in vector:
        len += item * item
    len = math.sqrt(len)
    return len

def vector_cosine(v1, v2)
用来求两个向量间的距离。

def vector_cosine(v1, v2):
    if len(v1) != len(v2):
        sys.exit(1)
    sqrtlen1 = vector_sqrtlen(v1)
    sqrtlen2 = vector_sqrtlen(v2)
    value = 0
    for item1, item2 in zip(v1, v2):
        value += item1 * item2
    return value / (sqrtlen1*sqrtlen2)

def vector2word(vector)
给定一个词向量，去 word－vector 字典中查找与此向量距离最近的向量，并记忆相应的单词，返回单词和 cosine 值。

def vector2word(vector):
    max_cos = -10000
    match_word = ''
    for word in word_vector_dict:
        v = word_vector_dict[word]
        cosine = vector_cosine(vector, v)
        if cosine > max_cos:
            max_cos = cosine
            match_word = word
    return (match_word, max_cos)

3. 建立模型

class MySeq2Seq(object)
在前两篇笔记中单独写了这两块。

def generate_trainig_data(self)
由 question_seqs， answer_seqs 得到 xy_data 和 y_data 的形式。

def model(self, feed_previous=False)
用 input data 生成 encoder_inputs 和带GO头的 decoder_inputs。
将 encoder_inputs 传递给编码器，返回一个输出(预测序列的第一个值)和一个状态(传给解码器)。
在解码器中，用编码器的最后一个输出作为第一个输入，预测过程用前一个时间序的输出作为下一个时间序的输入。

4. 训练

def train(self)
用 generate_trainig_data() 生成 X y 数据，传递给上面定义的 model，并训练 model.fit，再保存。

    def train(self):
        trainXY, trainY = self.generate_trainig_data()
        model = self.model(feed_previous=False)
        model.fit(trainXY, trainY, n_epoch=1000, snapshot_epoch=False, batch_size=1)
        model.save('./model/model')
        return model

5. 预测

用 generate_trainig_data() 生成数据，用 model.predict 进行预测，predict 结果的每一个 sample 相当于一句话的词向量序列，每个 sample 中的每个 vector 在 word－vector 字典中找到与其最近的向量，并返回对应的 word，及二者间的 cosine。

if __name__ == '__main__':
    phrase = sys.argv[1]
    if 3 == len(sys.argv):
        my_seq2seq = MySeq2Seq(word_vec_dim=word_vec_dim, max_seq_len=max_seq_len, input_file=sys.argv[2])
    else:
        my_seq2seq = MySeq2Seq(word_vec_dim=word_vec_dim, max_seq_len=max_seq_len)
    if phrase == 'train':
        my_seq2seq.train()
    else:
        model = my_seq2seq.load()
        trainXY, trainY = my_seq2seq.generate_trainig_data()
        predict = model.predict(trainXY)
        for sample in predict:
            print "predict answer"
            for w in sample[1:]:
                (match_word, max_cos) = vector2word(w)
                #if vector_sqrtlen(w) < 1:
                #    break
                print match_word, max_cos, vector_sqrtlen(w)

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