构建自己的智能聊天机器人

说明: 这篇文章读者较多，时常会收到邮件咨询问题， 大多是因为文章落后于源码库，我之后定期更新到最新源码库，大家之后发邮件,也麻烦注明使用的依赖库版本

# 2020.03.03
这篇文章是三年多以前写的，最近还收到一些邮件讨论这个

如果你在构建一个笔记严肃的聊天机器人项目，推荐使用rasa: https://github.com/RasaHQ/rasa

当然ChatterBot是一个很好的项目，让你理解chatbot的构成。

The answer to life, universe and everything is 42 –deepThought

今年的F8 开发者大会,Facebook大谈他们看好聊天机器人的未来 。通过这些聊天机器人，用户可以在交谈中完成许多任务，在线购物，航班查询、组织会议等。如此一来，用户再不必下载一堆app,而只需打开一个简单的文本对话框，你就可以对着它说：神灯神灯，我的第三个愿望是我还要三个愿望

你说不定想到了：hi siri

说不定又是一次用户入口的重新洗牌，这样就不难解释科技界的大公司们蜂拥而至了

我一直对自然语言处理（NLP）兴致勃勃，这大半年对机器学习/深度学习兴致盎然，而聊天机器人恰好结合了两者。

对聊天机器人最早的兴趣可能追溯到大学。当时关注过一段时间风靡人人网的小黄鸡，后来发现它只是调用了一个闭源的云服务，转而折腾AIML。

最近下班后喜欢到星巴克看看课程（近期在跟udacity的这门课：Deep Learning），写写博客,今天也是如此，怕往后的时间会更多花在深度学习上（对RNN尤其感兴趣），这几天陆续对折腾过的聊天机器人做个笔记

聊天机器人 & 开源框架

目前聊天这块的云服务倒是不少，facebook也好微软也好，都有自己的框架。相比而言，开源的项目倒是没有很耀眼的，也许是起步不久的原因，大神们还在憋大招。

我们到github逛一圈，发现ChatterBot看起来挺酷, 项目活跃, 文档清晰，代码也算干净利落。

由于项目还小，源码读起来十分容易，作为构建自己的智能聊天机器人的脚手架是不错的

ChatterBot

ChatterBot是一个基于机器学习的聊天机器人引擎,构建在python上,可以从已有的对话中学习, 该项目的设计允许它接入任何语言

一个未经训练的ChatterBot机器人,并没有与用户交谈所需的知识。每当用户输入一句话，机器人将存下它，同时也存下答复的句子。 随着机器人接受的输入的增加，它能够回答的问题的数量和准确度都会相应提升.程序是如何响应用户输入的呢？首先从已知句子中匹配出与用户输入最相近的句子（如何衡量相近, 大家可以想想）,之后找到最有可能的回复，那么如何得出最有可能的回复呢？由所有和机器交流过的人们，对这个输入问题（匹配过的）的各个回答的频率决定

安装和使用

pip install chatterbot (我的当前版本是：chatterbot==0.5.4)

from chatterbot import ChatBot
from chatterbot.trainers import ChatterBotCorpusTrainer

chatbot = ChatBot("myBot")
chatbot.set_trainer(ChatterBotCorpusTrainer)

# 使用英文语料库训练它
chatbot.train("chatterbot.corpus.english")

# 开始对话 
chatbot.get_response("Hello, how are you today?")

采用中文语料库

我之前给这个项目添加了中文语料库,在新版本中可以直接使用

使用中文语料库来训练机器人(仅支持python3)

from chatterbot import ChatBot
from chatterbot.trainers import ChatterBotCorpusTrainer
deepThought = ChatBot("deepThought")
deepThought.set_trainer(ChatterBotCorpusTrainer)
# 使用中文语料库训练它
deepThought.train("chatterbot.corpus.chinese")  # 语料库

————更新于2016.08.30

我今天在pypi上看到，0.4.6版本（08.14号上传）已经把中文预料库包含在内了，直接pip3 install ChatterBot就行

————更新于2017.1.4

需要注意的是，python2中使用，不能直接用语料训练，需要手动训练

参见FAQ中的 手动训练(手动训练可以直接在python2中使用中文)

print(deepThought.get_response("很高兴认识你"))
print(deepThought.get_response("嗨，最近如何?"))
print(deepThought.get_response("复杂优于晦涩")) #语出 The Zen of Python
print(deepThought.get_response("面对模棱两可，拒绝猜测的诱惑."))
# print(deepThought.get_response("生命、宇宙以及世间万物的终极答案是什么?"))

FAQ（非官方）

默认情况下, ChatterBot 使用 JsonDatabaseAdapter作为storage adapter,使用 ClosestMatchAdapter 作为 logic adapter, 使用 VariableInputTypeAdapter 作为 input adapter

稀土掘金上的小伙伴@guoweikuang问道"采用中文语料库那个地方是怎么操作的"，下边补充手动训练的办法。对原理有兴趣可以翻阅源码

from __future__ import unicode_literals
from chatterbot import ChatBot
from chatterbot.trainers import ListTrainer
deepThought = ChatBot("Training demo")
deepThought.set_trainer(ListTrainer)
deepThought.train([
    "嗳，渡边君，真喜欢我?",
    "那还用说?",
    "那么，可依得我两件事?",
    "三件也依得",
])


# test
print(deepThought.get_response("真喜欢我?"))
print(deepThought.get_response("可依得我两件事?"))

---

———-更新于2016.10.26

通过设置好编码环境我们可以在python2使用中文训练机器人,这样就不需要在python2/3中来回切换了（我把它封装为服务不存在这个问题，且效率提高）

from __future__ import unicode_literals
import sys;reload(sys);sys.setdefaultencoding('utf8')
from chatterbot import ChatBot
from chatterbot.trainers import ListTrainer
deepThought = ChatBot("Training demo")
deepThought.set_trainer(ListTrainer)
deepThought.train([
    "嗳，渡边君，真喜欢我?",
    "那还用说?",
    "那么，可依得我两件事?",
    "三件也依得",
])


# test
print(deepThought.get_response("真喜欢我?"))
print(deepThought.get_response("可依得我两件事?"))

chatbot = ChatBot("wwjtest", read_only=True) //否则bot会学习每个输入

创建自己的训练类

chatterbot/training

创建自己的adapters

参考默认使用的ClosestMatchAdapter、VariableInputTypeAdapter即可

诸如我们可以写一个输入/输出 adapters，对接到微信（我偏好werobot）

io的一个案例是chatterbot-voice（使用方法参考examples/example.py），这个adapters让我们可以使用语音与我们的机器人沟通，原理很简单，我此前折腾过BaiduYuyin，国内用户可以使用它

参考examples ，案例中已经有很多种机器人了

训练好的模型如何分发

训练好的数据，默认存在./database.db（参考jsondatabase.py）,不是sqlite数据库，实际是jsondb，对json做了封装（参考jsondb/db.py）

默认情况下，使用 ClosestMatchAdapter 作为 logic adapter ，用来找出与用户输入最接近的一句话

核心代码为：

from fuzzywuzzy import process

closest_match, confidence = process.extract(
            input_statement.text,
            text_of_all_statements,
            limit=1
)[0]

这里我们用到了fuzzywuzzy，具体用法参考fuzzywuzzy#process

fuzzywuzzy用于计算句子之间的相似度，采用的字符串相似度算法为 Levenshtein Distance(编辑距离算法)

Levenshtein Distance（引用自维基百科）

编辑距离，又称Levenshtein距离（也叫做Edit Distance），是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数，如果它们的距离越大，说明它们越是不同。允许的编辑操作包括：

• 将一个字符替换成另一个字符
• 插入一个字符
• 删除一个字符。

从上述描述我们可以看出，这种算法适用于任何文字，而且我们使用process.extract时,使用中文不会影响相似度度量的准确性。当然我们也可以看出这种算法的缺陷，它无法理解语义的相似性，甚至连同义词都完全无法处理。这是一个十分明显的短板，有必要根据你的问题域重新实现一套度量文本相似的logic adapter

from fuzzywuzzy import fuzz
fuzz.ratio(u"你好", u"你好!") #80 
fuzz.ratio(u"你好", u"你好") #100 

time_adapter.py中用到朴素贝叶斯:from textblob.classifiers import NaiveBayesClassifier，这里也是目前唯一一处引用textblob的地方

接受的数据很简单，形如[("what time is it", 1), xxx, xxx,...]

nltk的使用

目前主要用了nltk的word_tokenize、wordnet和stopwords

这是我最近在做的

• 使这个项目能更适合训练中文语料库
• 用其他的文本相似算法写一个logic adapter
• 加入中文的停用词等（取代nltk的停用词）
• 使用snownlp和jieba替代既有依赖（nltk和textblob）
• fork这个项目，采用它的架构，重写一个更适合中文的

有兴趣跟进的小伙伴，可以关注wwj718/deepThought

聊天语料库

聊天语料涉及隐私，网上几乎没有公开的中文语料，我们开脑洞：

• siri对小冰（用wechat api使对话可编程）
• 柏拉图《对话录》

ChatterBot本身支持python2/python3，如果要使用中文，目前只支持python3

Python2中文问题出在:

statement_list = self.context.storage.get_response_statements()

得到的statement_list是编码错误的句子列表（编解码问题）

解决思路可以参考我的这篇博客：编码相关的笔记

当前这个项目给出了一个漂亮的bot骨架，插件式的设计，十分利于插入强大的功能，这也是这个项目中我最喜欢的地方，就chat bot功能而言，功能比较简单、清晰