人工智能系列2 聊天机器人的应用

要开发出一款聊天机器人，首先要理解中文分词、文本的数学表示和文本的相似度计算这几个概念。

中文分词

中文分词就是将一句句子拆分成独立的词语，Python 提供的 Jieba 分词库可以帮助我们完成这项工作。

使用 Jieba 得到句子分词的示例：

import jieba
s = 'Python是一种面向对象的动态类型语言。'
[ print(c) for c in jieba.cut(s)]

结果：

Python
是
一种
面向对象
的
动态
类型
语言
。

文本的数学表示

在对这些文本进行处理前，需要将这些文本用数学的方式来表达，然后才能够交给机器去计算。

在数学中，可以用向量来表示一个词，这称之为词向量。

比如有这样一个词典：

Python、 是、 一种、 面向对象、 的、 动态、 类型、 语言

再给定以下三个词：

Python、 面向对象、 人工智能

这三个词的词向量分别为：

• Python。(1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0)
• 面向对象。(0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0)
• 人工智能。(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0)

可见，如果词典上的某一位置的词与给定的词匹配，则置为 1，否则置为 0。

使用 Python 完成词向量转换：

# 词库
word_vector_list = ["Python", "是", "一种", "面向对象", "的", "动态", "类型", "语言"]
# 要转成词向量的词
word1 = "Python"
word2 = "面向对象"
word3 = "人工智能"

# 定义词向量转换方法
def get_word_vector_result(word):
    return [ 1 if(w == word) else 0 for w in word_vector_list]

print(get_word_vector_result(word1))
print(get_word_vector_result(word2))
print(get_word_vector_result(word3))

结果：

[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

词向量如何表示现在已经知道了，那如何将一句句子表示成向量呢？

还是使用刚才的词典：

Python、 是、 一种、 面向对象、 的、 动态、 类型、 语言

再给定以下两句句子：

Python是一种高级语言

我们在学习Python

这两句句子的向量分别为：

• Python是一种高级语言。(1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1)
• 我们在学习Python。(1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0)

在得到句子的向量之前，需要先拆分出每一句句子的分词，再逐一检查词典中的分词是否存在于给定句子的分词中，若存在则置为 1，否则置为 0。

实际上句子向量的转换本质就是词向量的转换，只不过句子是由多个分词构成。

使用 Python 完成句向量转换：

import jieba
# 词库
word_vector_list = ["Python", "是", "一种", "面向对象", "的", "动态", "类型", "语言"]
# 用户输入的语句
s1 = "Python是一种高级语言"
s2 = "我们在学习Python"

# 转化成向量的方法
def get_vector(data):
    data_iter = list(jieba.cut(data))
    return [ 1 if(w in data_iter) else 0 for w in word_vector_list]

# 打印向量
print(get_vector(s1))
print(get_vector(s2))

Python 提供了 gensim 工具来帮助我们完成向量的转换：

from gensim.models import word2vec

# 从 xxx.txt 读取句子，文件中存的是一个个分词
sentences = word2vec.Text8Corpus('xxx.txt')

# 将句子转换为向量，句子的分词数量较小时，需要加上 min_count=1 参数
model = word2vec.Word2Vec(sentences, min_count=1)

# 将向量结果保存到 word2vec.model 中
model.save('word2vec.model')

# 得到分词的向量
model.wv['分词1', '分词2']

文本的相似度计算

文本的相似度计算涉及到的知识点有：欧氏距离、曼哈顿（街区）距离、余弦相似度。

欧氏距离

在直角坐标系中，给定两个点：a(x₁, y₁)、b(x₂, y₂)，它们的距离计算公式如下：

$d=\sqrt{(x_1-x_2{)}^2+(y_1-y_2{)}^2}$

这样得到的距离就是欧式距离。将其扩展到 n 维空间下的距离计算公式如下：

d = \sqrt{(x_1 - x_2)^2 + (y_1 - y_2)^2 + ... + (n_1 - n_2)^2}

那如何通过欧式距离计算两个句子的相似度呢？

给定以下两个句子的句向量：

• Python是一种高级语言。(1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1)
• 我们在学习Python。(1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0)

套用欧式距离计算公式，得：

d = \sqrt{(1 - 1)^2 + (1 - 0)^2 + ... + (1 - 0)^2}

当 d 越接近于 0 时，句子的相似度越高。

曼哈顿距离

曼哈顿距离，也叫作曼哈顿街区距离。直角坐标系中两点之间的曼哈顿距离计算公式如下：

d = |x_1 - x_2| + |y_1 - y_2|

也就是两点连线所在直角三角形的直角边之和。

扩展到 n 维空间下的距离计算公式如下：

d = |x_1 - x_2| + |y_1 - y_2| + ... + |n_1 - n_2|

同样地，d 越接近于 0 ，句子的相似度越高。

余弦相似度

余弦相似度的本质就是计算两个向量所成夹角的余弦值，n 维向量的余弦相似度计算公式为：

$cos\theta =\frac{x_1{y}_1+x_2{y}_2+...+x_n{y}_n}{\sqrt{x_1^2+x_2^2+...+x_n^2}\cdot \sqrt{y_1^2+y_2^2+...+y_n^2}}$

将两个 n 维句子向量的值分别代入上式，得到的值就是这两个句子的余弦相似度。

余弦值的区间是 [-1, 1]，当值越趋近 1 时，表示两个句子越相似，越趋近 -1 时，表示两个句子越不相似。

计算分词相似度的完整代码示例

import jieba
from gensim.models import word2vec

# 打开 fenci.txt，内容是一段原始文本
file1 = open('fenci.txt', encoding='utf-8')

# 将分词后的结果保存到 fen_ci.txt,
# open() 第二个参数是 mode，可传入 r/w/x/a
# 'r' -> readonly, 'w' -> truncating the file if it already exists , 'x' -> creating and writing to a new file, 'a' -> append
file2 = open('fenci_result.txt', mode='w', encoding='utf-8')

# 读取 fenci.txt 中的所有行
lines = file1.readlines()

# 将文本的空格、tab缩进、回车换行符都去掉，以便后续对整个文本内容进行分词
for line in lines:
    replaced_line = line.replace(' ', '').replace('\t', '').replace('\r', '').replace('\n', '')
    seg_list = jieba.cut(replaced_line)
    file2.write(' '.join(seg_list))

# 关闭资源
file1.close()
file2.close()

# 加载刚刚生成的语料库，就是已经生成的分词文件
sentences = word2vec.Text8Corpus('fenci_result.txt')

# 使用 word2vec 模型来训练机器（这里就是计算词向量），由于语料库中的分词数较少，需要加上 min_count=1 （最小分词数量=1）参数，否则会报错
model = word2vec.Word2Vec(sentences, min_count=1)

# 将模型命名为 word2vec.model，并保存为本地文件
model.save('word2vec.model')

# 得到词向量，要计算向量的分词必须存在于语料库中，否则会由于找不到分词而报错
word_vec_arr = model.wv['Python', '面向对象']

# 打印词向量
print(word_vec_arr)

# 计算两个分词的相似度
s1 = model.wv.similarity('Python', '面向对象')
s2 = model.wv.similarity('会', '不会')
s3 = model.wv.similarity('会', '会')

# 打印的结果：0.06410548、 -0.069218084、 1.0（完全一致）
print(s1, s2, s3)

持续更新中。。。