ChatterBot构建聊天机器人

一、预备知识

机器人应答逻辑（Logic Adapter），针对每个部分设计了不同的适配器

1. Closet Match Adapter:字符串模糊匹配（编辑距离）
2. Closet Meaning Adapter:借助nltk的WordNet，近义词评估
3. Time Logic Adapter:处理涉及实践的提问
4. Mathematical Evaluation Adapter:涉及数学运算

存储器后段（Storage Adapter）

1. Read Only Mode:只读模式
2. Json Database Mode:Json格式存储对话数据
3. Mongo Database Mode:以MongoDb方式存储对话数据库

输入形式（Input Adapter）

1. Variable input type Adapter:允许chatbot接收不同类型的输入
2. Terminal Adapter:以终端方式进行对话
3. HipChat Adapter:通过HipChat聊天室和chatbo进行对话
4. Speech recognition:语音识别输入

输出形式（Output Adapters）

1. Output format adapter:支持text，json和object格式的输出
2. Terminal adapter
3. HipChat Adapter
4. Mailgun adapter:允许chat bot基于Mailgun API进行邮件的发送 Speech synthesis
5. TTS(Text to speech)部分，详见chatterbot-voice

二、使用ChatterBot构建聊天机器人

1. 首先构建ChatBot并指定Adapter

# -*- coding: utf-8 -*-
from chatterbot import ChatBot
bot = ChatBot(
    'Default Response Example Bot',
    #置信度低于0.65时回复default_response
    logic_adapters=[
        {
            'import_path': 'chatterbot.logic.BestMatch'
        },
        {
            'import_path': 'chatterbot.logic.LowConfidenceAdapter',
            'threshold': 0.65,
            'default_response': 'I am sorry, but I do not understand.'
        }
    ],
    #指定对话类型是列表
    trainer='chatterbot.trainers.ListTrainer'
)

2. 接着手动给定一点语料用于训练

bot.train([
    'How can I help you?',
    'I want to create a chat bot',
    'Have you read the documentation?',
    'No, I have not',
    'This should help get you started: http://chatterbot.rtfd.org/en/latest/quickstart.html'
])

3. 给定问题并取回结果

question = 'How do I make an omelette?'
print(question)
response = bot.get_response(question)
print(response)

print("\n")
question = 'how to make a chat bot?'
print(question)
response = bot.get_response(question)
print(response)

各自输出：

How do I make an omelette?
I am sorry, but I do not understand.


how to make a chat bot?
Have you read the documentation?

4. 使用chatterbot自带的中文语料库训练

#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
from chatterbot import ChatBot
from chatterbot.trainers import ChatterBotCorpusTrainer

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

# 使用中文语料库训练它
chatbot.train("chatterbot.corpus.chinese")

# 开始对话
while True:
    print(chatbot.get_response(input(">")))

试了一下，问答比较二。。。

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1. seq2seq
2. LSTM

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THE END.