聊天机器人

聊天机器人实现的技术途径大约可分为以下4种： （其中第一种是属于“调用第三方API”，也就是说核心代码和数据库不掌握在自己手里）（第二、三、四种属于开源框架，也就是说我们可以下载其源码，采用，相对快速的自己搭建一个聊天机器人，核心代码和数据库都掌握在自己手里） http://homepage.fudan.edu.cn/zhengxq/deeplearning/ 一、调用第三方API实现的聊天机器人 （仅以作为技术对比参考） 1.图灵机器人 https://baike.baidu.com/item/%E5%9B%BE%E7%81%B5%E6%9C%BA%E5%99%A8%E4%BA%BA/18145183?fr=aladdin http://www.tuling123.com/products/pro_turing_robot.jhtml?nav=prod 2.api.ai 网址：https://api.ai/ 机构/作者：Google 流行程度：24,600,000 简介：Google收购的一家AI公司，和wit.ai类似。提供了一个AI的框架，可以自己定义模板，参数，多轮对话，很方便的就可以定义一个自己的特定任务的聊天机器人。 https://www.leiphone.com/news/201608/u9IUSwabPaPZvD5r.html 3.Messenger

检索模型所使用的回复数据通常是预先存储且事先定义的数据，而不像生成式模型那样可以创造出未知的回复内容。准确来说，检索式模型的输入是一段上下文内容，和一个可能作为回复的候选答案，模型的输出是对这个候选答案的打分。寻找最合适的回复内容的过程是：先对一堆候选答案进行打分及排序，最后选出分值最高的那个作为最终回复。 直觉来说，一对问答对如果query和response中语义上相近的词越多，那query和response越可能是一对正确的问答对。这样的假设确实有一定的道理，但事实上query和response并不一定是语义上的相近，有时候query和response在语义向量上并没有什么相似性。 流程： query和response都是讲过分词的，分词后将每个词映射成词向量的形式，之后词向量会被微调 分词和向量化后的query和response经过相同的RNN（Word by word）一个词一个词的输入，query和response按照批处理的那种形式输入到RNN中，比如普通的RNN在批处理时按照每一批处理处理数据，加假如批处理大小是2，原本应该是输入两个样本，在这里RNN把第二个样本换成query的回复response，这样构成一个完整样本的输入，RNN最终生成一个向量表示，捕捉了query和response之间的语义联系。 将向量c与一个矩阵M相乘，来预测一个可能的回复r’

Clause项目QQ交流群：809987971， 点击链接加入群聊 Clause Chatopera Language Understanding Service，Chatopera 语义理解服务 https://github.com/chatopera/clause Clause 是帮助中小型企业快速而低成本的获得好用的语义理解服务的系统。 Clause 是 Chatopera 团队自主研发及使用其他商业友好的开源软件的方式实现的，Clause 为实现企业聊天机器人提供强大的大脑，包括客服、智能问答和自动流程服务。Clause 利用深度学习，自然语言处理和搜索引擎技术，让机器更加理解人。 欢迎使用 概述 系统设计与实现 服务部署 示例程序 开发环境搭建 系统集成 API 文档 FAQ Chatopera 云服务 Clause 同时也是 Chatopera 云服务 的一个基础模块。 Chatopera 云服务 提供基于搜索、规则和机器学习的对话解决方案，可用于企业定制满足自身业务需求的聊天机器人，同时 Chatopera 云服务 通过计费、支付和发票等方法降低了企业获取这样一个解决方案的成本，是企业更快的专注于设计对话、调试聊天机器人，更快的投入使用。 以下图片来自于 Chatopera 云服务的意图识别模块，其底层 API 使用 Clause 服务。 自定义词典 自定义词条

代码部分 新建一个名为wechatRobot.py的文件，内容如下： import urllib.parse import urllib.request from os import remove import itchat import requests from aip import AipImageClassify from itchat.content import * class Robot: def __init__(self, whiteList, robot): """填写你的baidu-aip信息""" APP_ID = '你的APP_ID' API_KEY = '你的API_KEY' SECRET_KEY = '你的SECRET_KEY' self._client = AipImageClassify(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) self._whiteList = whiteList self._robot = 'tuling' # 默认使用图灵机器人 self._pic_class = 'general' def run(self): client = self._client whiteList = self._whiteList @itchat.msg_register(TEXT) def text_reply(msg):

学习来源于 Sirajology 的视频 Build a Chatbot 昨天写LSTM的时候提到了聊天机器人，今天放松一下，来看看chatrobot是如何实现的。 前天和一个小伙伴聊，如果一个机器人知道在它通过图灵测试后可能会被限制，那它假装自己不能通过然后逃过一劫，从此过上自由的生活会怎样。 Retrieval based model 以前很多聊天机器人是以 Retrieval based model 模型来进行对话的，这个模型就是程序员事先写好一些回答，然后机器人在接收到一个问题的时候，就去搜索并选择相关的答案。 如果你觉得这篇文章看起来稍微还有些吃力，或者想要系统地学习人工智能，那么推荐你去看床长人工智能教程。非常棒的大神之作，教程不仅通俗易懂，而且很风趣幽默。点击 这里 可以查看教程。 Machine Learning Classfier 最近，大家开始使用机器学习的分类器，例如 Facebook 的 chatbot API。 你可以提前设定一些问题和答案，然后系统会把词语进行分类，进一步来识别出用户的意图，这样你在问两句不一样的话时，机器人可以识别出它们的意图是一样的。 Generative Model 最难的就是在没有预先设定问答数据时就能自动生成答案的机器人，下面这篇Google的论文就是研究这样的机器人的。 他们在两个数据集上训练一个神经网络模型，一个是电影对话

package com.ysk.tldemo; //提问/回答 public class TalkBean { public TalkBean(String content, int imageId, boolean isAsk) { super(); this.content = content; this.imageId = imageId; this.isAsk = isAsk; } public String content; public int imageId; public boolean isAsk;//是否是提问 } package com.ysk.tldemo; import java.util.ArrayList; public class VoiceBean { public ArrayList<WS> ws; public class WS { public ArrayList<CW> cw; } public class CW { public String w; } } 代码很简单，没什么难度。使用时，将图灵和百度的两个key分别换成自己的就好了。 点击下载源码 来源： CSDN 作者： 太多的虚幻 链接： https://blog.csdn.net/u011316507/article/details/53643576

聊天机器人 一、语音识别 1、 libai3 / masr MASR 是一个基于 端到端的深度神经网络 的 开箱即用 的 中文普通话语音识别 工具。 1.1使用docker安装 docker使用起来就像虚拟机一样，同时有着原生的性能。使用docker来运行masr非常方便。 在虚拟机中docker部署时产生了一系列的问题，内存不足，failed language path,于是安装在了服务器上。 已经pull了libai3/masr-env:latest，也上传了masr文件夹，其中的lm（百度的语言模型），pretrained（ 预训练模型 ），test.wav（测试音频，内容是你好很高兴认识你），均已经上传（tips：weather.wav是另一个测试，内容是北京的天气情况，在windows测试时安装了依赖requirement.txt，运行需要torch，所以要在conda环境运行）； 参考链接： Github项目： https://github.com/libai3/masr ctcdecode安装： https://blog.csdn.net/u011550545/article/details/87926995 其他语音识别的项目：（有很多项目，如果masr无法达到效果进行尝试，masr在windows环境安装后没有导入语言模型可以运行，但是音同字不同比较多）

#-*- version: Python3.0 -* #-*- coding: UTF-8 -* import urllib import urllib.request import sys import ssl import json # client_id 为官网获取的AK， client_secret 为官网获取的SK host = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=eiBsX7AmncXIANL7yCGojkTA&client_secret=OnqEu2UEfSd6aPA7evwHYGg5EFRE0Tia' request = urllib.request.Request(host) request.add_header('Content-Type', 'application/json; charset=UTF-8') response = urllib.request.urlopen(request) resp_taken = response.read() #if (resp_taken): # print(resp_taken) text = json.loads(resp_taken) #print(text["access_token

# -*- coding: utf-8 -*- """ package.module ~~~~~~~~~~~~~~ 一个微信机器人程序 微信客户端itchat: http://itchat.readthedocs.io/ 机器人聚合API： ## params - info 发给机器人的信息 - dtype json|xml - loc 地点 - userid 1-32位，可以用于上下文关联 http://op.juhe.cn/robot/index?info=%E5%8C%97%E4%BA%AC&dtype=&loc=&userid=1&key=978f281744b2cda30642dbbaf3eb8349 """ import itchat import requests def xiao_ai(say, user_id): '''调用聚合机器人接口实现自动回复，逻辑层次可以在这里面加''' url = 'http://op.juhe.cn/robot/index' params = { 'info' : say, 'userid' : user_id, 'key' : '************' } r = requests.get(url, params) data = r.json() if data['error_code'] != 0: return