Fly-AI競賽服務平臺
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自動問答簡介
自動聊天機器人，也稱為自動問答系統，由于所使用的場景不同，叫法也不一樣。自動問答（ ，QA）是指利用計算機自動回答用戶所提出的問題以滿足用戶知識需求的任務。不同于現有搜索引擎，問答系統是信息服務的一種高級形式，系統返回用戶的不再是基于關鍵詞匹配排序的文檔列表，而是精準的自然語言答案。近年來，隨著人工智能的飛速發展，自動問答已經成為倍受關注且發展前景廣泛的研究方向。
自動問答主要研究的內容和關鍵科學問題如下：
問句理解：給定用戶問題，自動問答首先需要理解用戶所提問題。用戶問句的語義理解包含詞法分析、句法分析、語義分析等多項關鍵技術，需要從文本的多個維度理解其中包含的語義內容。文本信息抽?。鹤詣訂柎鹣到y需要在已有語料庫、知識庫或問答庫中匹配相關的信息，并抽取出相應的答案。知識推理：自動問答中，由于語料庫、知識庫和問答庫本身的覆蓋度有限，并不是所有問題都能直接找到答案。這就需要在已有的知識體系中，通過知識推理的手段獲取這些隱含的答案。
縱觀自動問答研究的發展態勢和技術現狀，以下研究方向或問題將可能成為未來整個領域和行業重點關注的方向：基于深度學習的端到端自動問答，多領域、多語言的自動問答，面向問答的深度推理，篇章閱讀理解、對話等。
基于 制作中文聊天機器人
是一個構建在 上，基于一系列規則和機器學習算法完成的聊天機器人，具有結構清晰，可擴展性好，簡單實用的特點。
安裝有兩種方式：
安裝過程如果出現錯誤，主要是需要安裝這些依賴庫：
chatterbot-corpus>=1.1,<1.2
mathparse>=0.1,<0.2
nltk>=3.2,<4.0
pymongo>=3.3,<4.0
python-dateutil>=2.6,<2.7
python-twitter>=3.0,<4.0
sqlalchemy>=1.2,<1.3
pint>=0.8.1
1. 手動設置一點語料，體驗基于規則的聊天機器人回答。
from chatterbot import ChatBot
from chatterbot.trainers import ListTrainer
Chinese_bot = ChatBot("Training demo") #創建一個新的實例
Chinese_bot.set_trainer(ListTrainer)
Chinese_bot.train([
'親，在嗎？',
'親，在呢',
'這件衣服的號碼大小標準嗎？',
'親，標準呢，請放心下單吧。',
'有紅色的嗎？',
'有呢，目前有白紅藍3種色調。',
])下面進行測試：
# 測試一下
question = '親，在嗎'
print(question)
response = Chinese_bot.get_response(question)
print(response)
print("\n")
question = '有紅色的嗎？'
print(question)
response = Chinese_bot.get_response(question)
print(response)從得到的結果可以看出，這應該完全是基于規則的判斷：
親，在嗎
親，在呢
有紅色的嗎？
有呢，目前有白紅藍3種色調。
2. 訓練自己的語料。
本次使用的語料來自 群的聊天記錄，導出的 聊天記錄稍微處理一下即可使用，整個過程如下。
（1）首先載入語料，第二行代碼主要是想把每句話后面的換行 \n 去掉。
lines = open("QQ.txt","r",encoding='gbk').readlines()
sec = [ line.strip() for line in lines]（2）接下來就可以訓練模型了，由于整個語料比較大，訓練過程也比較耗時。
from chatterbot import ChatBot
from chatterbot.trainers import ListTrainer
Chinese_bot = ChatBot("Training")
Chinese_bot.set_trainer(ListTrainer)
Chinese_bot.train(sec)這里需要注意，如果訓練過程很慢，可以在第一步中加入如下代碼，即只取前1000條進行訓練：
sec = sec[0:1000]（3）最后，對訓練好的模型進行測試，可見訓練數據是 群技術對話，也看得出程序員們都很努力，整體想的都是學習。
以上只是簡單的 演示，如果想看更好的應用qq群聊對話生成器在線制作，推薦看官方文檔。
基于 制作中文聊天機器人
從 RNN 結構說起，根據輸出和輸入序列不同數量 RNN ，可以有多種不同的結構，不同結構自然就有不同的引用場合。
在 Many To Many 的兩種模型中，第四和第五種是有差異的，經典 RNN 結構的輸入和輸出序列必須要等長，它的應用場景也比較有限。而第四種，輸入和輸出序列可以不等長，這種模型便是 模型，即 to 。它實現了從一個序列到另外一個序列的轉換，比如 曾用 模型加 模型實現了翻譯功能，類似的還可以實現聊天機器人對話模型。經典的 RNN 模型固定了輸入序列和輸出序列的大小，而 模型則突破了該限制。
屬于 - 結構，這里看看常見的 -結構。基本思想就是利用兩個 RNN，一個 RNN 作為 ，另一個 RNN 作為 。 負責將輸入序列壓縮成指定長度的向量，這個向量就可以看成是這個序列的語義，這個過程稱為編碼，如下圖，獲取語義向量最簡單的方式就是直接將最后一個輸入的隱狀態作為語義向量。也可以對最后一個隱含狀態做一個變換得到語義向量，還可以將輸入序列的所有隱含狀態做一個變換得到語義變量。
具體理論知識這里不再贅述，下面重點看看，如何通過 Keras 實現一個 自動問答機器人。
1. 語料準備。
語料我們使用 Tab 鍵 \t 把問題和答案區分，每一對為一行。其中，語料為爬蟲爬取的工程機械網站的問答。
2. 模型構建和訓練。
第一步，引入需要的包：
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, LSTM, Dense
import numpy as np
import pandas as pd
第二步，定義模型超參數、迭代次數、語料路徑：
#Batch size 的大小
batch_size = 32
# 迭代次數epochs
epochs = 100
# 編碼空間的維度Latent dimensionality
latent_dim = 256
# 要訓練的樣本數
num_samples = 5000
#設置語料的路徑
data_path = 'D://nlp//ch13//files.txt'第三步，把語料向量化：
#把數據向量話
input_texts = []
target_texts = []
input_characters = set()
target_characters = set()
with open(data_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
lines = f.read().split('\n')
for line in lines[: min(num_samples, len(lines) - 1)]:
#print(line)
input_text, target_text = line.split('\t')
# We use "tab" as the "start sequence" character
# for the targets, and "\n" as "end sequence" character.
target_text = target_text[0:100]
target_text = '\t' + target_text + '\n'
input_texts.append(input_text)
target_texts.append(target_text)
for char in input_text:
if char not in input_characters:
input_characters.add(char)
for char in target_text:
if char not in target_characters:
target_characters.add(char)
input_characters = sorted(list(input_characters))
target_characters = sorted(list(target_characters))
num_encoder_tokens = len(input_characters)
num_decoder_tokens = len(target_characters)
max_encoder_seq_length = max([len(txt) for txt in input_texts])
max_decoder_seq_length = max([len(txt) for txt in target_texts])
print('Number of samples:', len(input_texts))
print('Number of unique input tokens:', num_encoder_tokens)
print('Number of unique output tokens:', num_decoder_tokens)
print('Max sequence length for inputs:', max_encoder_seq_length)
print('Max sequence length for outputs:', max_decoder_seq_length)
input_token_index = dict(
[(char, i) for i, char in enumerate(input_characters)])
target_token_index = dict(
[(char, i) for i, char in enumerate(target_characters)])
encoder_input_data = np.zeros(
(len(input_texts), max_encoder_seq_length, num_encoder_tokens),dtype='float32')
decoder_input_data = np.zeros(
(len(input_texts), max_decoder_seq_length, num_decoder_tokens),dtype='float32')
decoder_target_data = np.zeros(
(len(input_texts), max_decoder_seq_length, num_decoder_tokens),dtype='float32')
for i, (input_text, target_text) in enumerate(zip(input_texts, target_texts)):
for t, char in enumerate(input_text):
encoder_input_data[i, t, input_token_index[char]] = 1.
for t, char in enumerate(target_text):
# decoder_target_data is ahead of decoder_input_data by one timestep
decoder_input_data[i, t, target_token_index[char]] = 1.
if t > 0:
# decoder_target_data will be ahead by one timestep
# and will not include the start character.
decoder_target_data[i, t - 1, target_token_index[char]] = 1.第四步， 模型定義、訓練和保存：
encoder_inputs = Input(shape=(None, num_encoder_tokens))
encoder = LSTM(latent_dim, return_state=True)
encoder_outputs, state_h, state_c = encoder(encoder_inputs)
# 輸出 `encoder_outputs`
encoder_states = [state_h, state_c]
# 狀態 `encoder_states`
decoder_inputs = Input(shape=(None, num_decoder_tokens))
decoder_lstm = LSTM(latent_dim, return_sequences=True, return_state=True)
decoder_outputs, _, _ = decoder_lstm(decoder_inputs,
initial_state=encoder_states)
decoder_dense = Dense(num_decoder_tokens, activation='softmax')
decoder_outputs = decoder_dense(decoder_outputs)
# 定義模型
model = Model([encoder_inputs, decoder_inputs], decoder_outputs)
# 訓練
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy')
model.fit([encoder_input_data, decoder_input_data], decoder_target_data,
batch_size=batch_size,
epochs=epochs,
validation_split=0.2)
# 保存模型
model.save('s2s.h5')第五步， 的 操作：
encoder_model = Model(encoder_inputs, encoder_states)
decoder_state_input_h = Input(shape=(latent_dim,))
decoder_state_input_c = Input(shape=(latent_dim,))
decoder_states_inputs = [decoder_state_input_h, decoder_state_input_c]
decoder_outputs, state_h, state_c = decoder_lstm(
decoder_inputs, initial_state=decoder_states_inputs)
decoder_states = [state_h, state_c]
decoder_outputs = decoder_dense(decoder_outputs)
decoder_model = Model(
[decoder_inputs] + decoder_states_inputs,
[decoder_outputs] + decoder_states)第六步，把索引和分詞轉成序列：
reverse_input_char_index = dict(
(i, char) for char, i in input_token_index.items())
reverse_target_char_index = dict(
(i, char) for char, i in target_token_index.items())第七步，定義預測函數，先使用預模型預測，然后編碼成漢字結果：
def decode_sequence(input_seq):
# Encode the input as state vectors.
states_value = encoder_model.predict(input_seq)
#print(states_value)
# Generate empty target sequence of length 1.
target_seq = np.zeros((1, 1, num_decoder_tokens))
# Populate the first character of target sequence with the start character.
target_seq[0, 0, target_token_index['\t']] = 1.
# Sampling loop for a batch of sequences
# (to simplify, here we assume a batch of size 1).
stop_condition = False
decoded_sentence = ''
while not stop_condition:
output_tokens, h, c = decoder_model.predict(
[target_seq] + states_value)
# Sample a token
sampled_token_index = np.argmax(output_tokens[0, -1, :])
sampled_char = reverse_target_char_index[sampled_token_index]
decoded_sentence += sampled_char
if (sampled_char == '\n' or
len(decoded_sentence) > max_decoder_seq_length):
stop_condition = True
# Update the target sequence (of length 1).
target_seq = np.zeros((1, 1, num_decoder_tokens))
target_seq[0, 0, sampled_token_index] = 1.
# 更新狀態
states_value = [h, c]
return decoded_sentence
3. 模型預測。
首先，定義一個預測函數：
def predict_ans(question):
inseq = np.zeros((len(question), max_encoder_seq_length, num_encoder_tokens), dtype='float16')
decoded_sentence = decode_sequence(inseq)
return decoded_sentence然后就可以預測了：
print('Decoded sentence:', predict_ans("挖機履帶掉了怎么裝上去"))總結
首先基于 制作了中文聊天機器人，并用 群對話語料自己嘗試訓練。然后通過 LSTM 和 模型qq群聊對話生成器在線制作，根據爬取的語料，訓練了一個自動問答的模型，通過以上兩種方式，我們們對自動問答有了一個簡單的入門。