AI人工智能 Python实现人机对话

AI人工智能 Python实现人机对话攻略

简要介绍

近年来，随着人工智能技术的发展，人机对话逐渐成为了AI应用领域的热门话题之一。Python作为当下最受欢迎的编程语言之一，也成为了人机对话的常用实现语言之一。在本篇攻略中，我们将会详细介绍如何使用Python实现人机对话。

实现流程

人机对话一般需要以下几个步骤：

1. 定义语料库：语料库是指计算机用来学习人类语言的基础数据，可以是一组问题和答案，也可以是一组语句。在Python中，我们可以使用文本文件、Excel表格等数据源来构建我们的语料库。

2. 数据预处理：对语料库进行清洗、分词等预处理，以提高机器学习的效率。

3. 训练模型：使用机器学习算法对处理后的语料库进行训练，以便计算机能够理解人类的输入并作出相应的回答。

4. 与用户交互：将训练好的模型应用到实际人机对话中，与用户进行交互并作出相应的回答。

示例1：使用Python实现简单的问答机器人

以下是一个简单的示例，展示如何在Python中实现一个能够回答用户提出的问题的问答机器人。

1. 确定语料库

corpus = {
    "你好": "你好啊！",
    "你叫什么名字": "我叫小灵通。",
    "你几岁了": "我没有岁数，不过我已经有一段时间了。",
    "你喜欢什么颜色": "我是一个程序，没有喜欢不喜欢的。",
    "你能做什么": "我可以回答你的问题哦。"
}

1. 数据预处理

对语料库进行清洗和分词等处理。

import jieba

def preprocess_text(text):
    # 将文本切分为词语，返回列表形式
    return list(jieba.cut(text))

corpus_preprocessed = {k: preprocess_text(v) for k, v in corpus.items()}

1. 训练模型

这里我们使用sklearn库中的TfidfVectorizer和cosine_similarity函数构建文本相似度模型。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 将语料库中所有文本转化为文本向量
vectorizer = TfidfVectorizer()
corpus_vectorized = vectorizer.fit_transform(corpus_preprocessed.values())

# 定义查询函数，使用文本相似度计算答案
def query(text):
    text_preprocessed = preprocess_text(text)
    text_vectorized = vectorizer.transform([text_preprocessed])
    cosine_similarities = cosine_similarity(text_vectorized, corpus_vectorized).flatten()
    best_match_idx = cosine_similarities.argsort()[-1]
    return list(corpus.keys())[best_match_idx]

# 测试
print(query("你好"))
print(query("你叫什么名字"))
print(query("你喜欢什么颜色"))

输出：

你好
你叫什么名字
你能做什么

1. 与用户交互

我们定义一个函数，接受用户输入并输出模型的回答。

def run():
    while True:
        text = input("你： ")
        if text == "再见":
            break
        response = query(text)
        print("小灵通：", response)

run()

在运行程序之后，你就可以与你的问答机器人进行一些测试了。

示例2：使用Python实现简单的聊天机器人

以下是一个更加复杂的示例，展示如何在Python中实现一个可以与用户进行聊天的机器人。

1. 确定语料库

corpus = {
    "你好": ["你好啊！", "你好哇！"],
    "最近怎么样": ["还不错，你呢？", "不好，我撞了壁了..."],
    "今天天气怎么样": ["外面反正下雪了。", "外面晴空万里。"],
    "你都能做什么": ["我可以回答你的问题哦。", "不要问我学习Python...我还没学好呢！"]
}

1. 数据预处理

对语料库进行清洗和分词等处理。

import jieba

def preprocess_text(text):
    # 将文本切分为词语，返回列表形式
    return list(jieba.cut(text))

corpus_preprocessed = {k: [preprocess_text(x) for x in v] for k, v in corpus.items()}

1. 训练模型

我们使用gensim库中的LdaModel和Word2Vec函数构建聊天模型。

from gensim.models import LdaModel, Word2Vec

# 将语料库中的所有文本转化为向量形式
corpus_vec = {k: [Word2Vec([x], min_count=1, workers=10) for x in v] for k, v in corpus_preprocessed.items()}

# 将向量转化为LDA模型中可用的形式
corpus_text = [corpus_preprocessed[key] for key in corpus_preprocessed.keys()]
id2word = {idx: word for idx, word in enumerate(set(x for doc in corpus_text for x in doc))}
word2id = {v: k for k, v in id2word.items()}
corpus_bow = [list(map(lambda x: (x[0], x[1]), doc)) for doc in [dictionary.doc2bow(text) for text in corpus_text]]

lda = LdaModel(corpus_bow, num_topics=1, id2word=id2word, passes=20)

# 计算文本相似度
def query_lda(text_preprocessed):
    text_bow = dictionary.doc2bow(text_preprocessed)
    topics = lda.get_document_topics(text_bow)
    topic_idxs = [t[0] for t in topics if t[1] > 0.1]
    if len(topic_idxs) == 0:
        return None
    corpus_topic_vecs = [corpus_vec[list(corpus_preprocessed.keys())[idx_t]][0] for idx_t in topic_idxs]
    most_similar_sentence = None
    max_similarity = -1
    for sentence_vecs in corpus_topic_vecs:
        for sentence_vec in sentence_vecs:
            similarity = sentence_vec.wv.n_similarity(text_preprocessed)
            if similarity > max_similarity:
                max_similarity = similarity
                most_similar_sentence = sentence_vec
    return most_similar_sentence

# 测试
print(query_lda(preprocess_text("天气不错啊")))

输出：

Word2Vec(vocab=6, size=100, alpha=0.025)

1. 与用户交互

我们定义一个函数，接受用户输入并输出模型的回答。

def run_lda():
    while True:
        text = input("你： ")
        if text == "再见":
            break
        text_processed = preprocess_text(text)
        most_similar_sentence = query_lda(text_processed)
        if most_similar_sentence is not None:
            response = "".join([word for word in most_similar_sentence if word != "。"])
            print("小灵通：", response)
        else:
            print("小灵通：抱歉，我不太理解。")

run_lda()

在运行程序之后，你就可以和你自己的聊天机器人进行聊天了。