dialogbot：开箱即用的对话机器人解决方案，涵盖问答型对话、任务型对话和聊天型对话等多种场景，为您提供全方位的对话交互体验。
dialogbot：开箱即用的对话机器人解决方案，涵盖问答型对话、任务型对话和聊天型对话等多种场景，支持网络检索问答、领域知识问答、任务引导问答和闲聊问答，为您提供全方位的对话交互体验。
人机对话系统一直是AI的重要方向，图灵测试以对话检测机器是否拥有高度的智能。如何构建人机对话系统或者对话机器人呢？
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对话系统经过三代的演变：
- 规则对话系统：垂直领域可以利用模板匹配方法的匹配问句和相应的答案。优点是内部逻辑透明，易于分析调试，缺点是高度依赖专家干预，
缺少灵活性和可可拓展性。 - 统计对话系统：基于部分可见马尔科夫决策过程的统计对话系统，先对问句进行贝叶斯推断，维护每轮对话状态，再跟进对话状态进行对话策略的选择，
从而生成自然语言回复。基本形成现代的对话系统框架，它避免了对专家的高度依赖，缺点是模型难以维护，可拓展性比较受限。 - 深度对话系统：基本延续了统计对话系统的框架，但各个模型采用深度网络模型。利用了深度模型强大的表征能力，语言分类和生成能力大幅提高，
缺点是需要大量标注数据才能有效训练模型。
- 规则对话系统：垂直领域可以利用模板匹配方法的匹配问句和相应的答案。优点是内部逻辑透明，易于分析调试，缺点是高度依赖专家干预，
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对话系统分为三类：
- 问答型对话：多是一问一答，用户提问，系统通过对问题解析和查找知识库返回正确答案，如搜索。
- 任务型对话：指由任务驱动的多轮对话，机器需要通过理解、主动询问、澄清等方式确定用户目标，然后查找知识库返回结果，完成用户需求。
如：机器人售电影票。 - 聊天型对话：目标是产生有趣且富有信息量的自然答复使人机对话持续下去，如小度音响。
1.问答型对话（Search Dialogue Bot）
1.1 本地检索问答
计算用户问句与问答库中问句的相似度，选择最相似的问句，给出其对应的答复。
句子相似度计算包括以下方法：
- TFIDF
- BM25
- OneHot
- Query Vector
1.2 网络检索问答
对百度、Bing的搜索结果摘要进行答案的检索
- 百度搜索，包括百度知识图谱、百度诗词、百度万年历、百度计算器、百度知道
- 微软Bing搜索，包括bing知识图谱、bing网典
1.3 任务型对话（Task Oriented Dialogue Bot）
- End to End Memory Networks(memn2n)
- BABi dataset
1.4 聊天型对话（Generative Dialogue Bot）
- GPT2 Model
- Sequence To Sequence Model(seq2seq)
- Taobao dataset
2.Demo展示
Official Demo: https://www.mulanai.com/product/dialogbot/
The project is based on transformers 4.4.2+, torch 1.6.0+ and Python 3.6+.
Then, simply do:
pip3 install torch # conda install pytorch
pip3 install -U dialogbot
or
pip3 install torch # conda install pytorch
git clone https://github.com/shibing624/dialogbot.git
cd dialogbot
python3 setup.py install
3.应用场景展示
3.1 问答型对话（Search Bot）
example: examples/bot_demo.py
from dialogbot import Bot
bot = Bot()
response = bot.answer('姚明多高呀？')
print(response)
output:
query: "姚明多高呀？"
answer: "226cm"
3.2 任务型对话（Task Bot）
example: examples/taskbot_demo.py
3.3 聊天型对话（Generative Bot）
3.3.1 GPT2模型使用
基于GPT2生成模型训练的聊天型对话模型。
模型已经 release 到huggingface models：shibing624/gpt2-dialogbot-base-chinese
example: examples/genbot_demo.py
from dialogbot import GPTBot
bot = GPTBot()
r = bot.answer('亲 你吃了吗？', use_history=False)
print('gpt2', r)
output:
query: "亲 吃了吗？"
answer: "吃了"
3.3.2 GPT2模型fine-tune
- 数据预处理
在项目根目录下创建data文件夹，将原始训练语料命名为train.txt，存放在该目录下。train.txt的格式如下，每段闲聊之间间隔一行，格式如下：
真想找你一起去看电影
突然很想你
我也很想你
想看你的美照
亲我一口就给你看
我亲两口
讨厌人家拿小拳拳捶你胸口
今天好点了吗？
一天比一天严重
吃药不管用，去打一针。别拖着
运行preprocess.py，对data/train.txt对话语料进行tokenize，然后进行序列化保存到data/train.pkl。train.pkl中序列化的对象的类型为List[List],记录对话列表中,每个对话包含的token。
cd dialogbot/gpt/
python preprocess.py --train_path data/train.txt --save_path data/train.pkl
- 训练模型
运行train.py,使用预处理后的数据，对模型进行自回归训练，模型保存在根目录下的model文件夹中。
在训练时，可以通过指定patience参数进行early stop。当patience=n时，若连续n个epoch，模型在验证集上的loss均没有下降，则进行early stop，停止训练。当patience=0时，不进行early stop。
代码中默认关闭了early stop，因为在实践中，early stop得到的模型的生成效果不一定会更好。
python train.py --epochs 40 --batch_size 8 --device 0,1 --train_path data/train.pkl
更多的训练参数介绍，可直接看train.py中的set_args()函数中的参数说明
3.3.3 预测模型（人机交互）
运行interact.py，使用训练好的模型，进行人机交互，输入q结束对话之后，聊天记录将保存到sample.txt文件中。
python interact.py --no_cuda --model_dir path_to_your_model
执行interact.py时，可以尝试通过调整topk、topp、repetition_penalty、max_history_len等参数，调整生成的效果。更多的参数介绍，可直接看interact.py的set_args()函数中的参数说明
如果要使用GPU进行生成，则不要调用–no_cuda参数，并且通过–device gpu_id来指定使用哪块GPU。
- 问答示例
- sample1
user :在干嘛
chatbot:睡觉
user :这么早就睡觉啦
chatbot:嗯啊你也早点睡啊
user :我再玩一会儿手机
chatbot:早点休息晚安
user :拜拜啦
chatbot:晚安晚安
user :多喝热水
chatbot:哈哈哈
user :多喝热水
chatbot:好的咯
- sample2
user :在吗
chatbot:在
user :我不开心
chatbot:怎么啦
user :最近好累啊
chatbot:是挺累的
user :作业好多啊
chatbot:还好还好
user :我觉得我快要挂科了
chatbot:我也是啊，但是我觉得我快熬出头了
user :不说了，我还有好多作业没写
chatbot:我也是啊好多啊
user :那先这样，下次再聊，再见了
chatbot:好哒
4.数据集
- 闲聊语料分享
|中文闲聊语料 | 数据集地址 |语料描述|
|---------|--------|--------|
|常见中文闲聊|chinese_chatbot_corpus|包含小黄鸡语料、豆瓣语料、电视剧对白语料、贴吧论坛回帖语料、微博语料、PTT八卦语料、青云语料等|
|50w中文闲聊语料 | 百度网盘【提取码:4g5e】 或 GoogleDrive |包含50w个多轮对话的原始语料、预处理数据|
|100w中文闲聊语料 | 百度网盘【提取码:s908】 或 GoogleDrive|包含100w个多轮对话的原始语料、预处理数据|
中文闲聊语料的内容样例如下:
谢谢你所做的一切
你开心就好
开心
嗯因为你的心里只有学习
某某某，还有你
这个某某某用的好
你们宿舍都是这么厉害的人吗
眼睛特别搞笑这土也不好捏但就是觉得挺可爱
特别可爱啊
今天好点了吗？
一天比一天严重
吃药不管用，去打一针。别拖着
- 模型分享
| 模型 | 共享地址 | 模型描述 |
|---|---|---|
| model_epoch40_50w | shibing624/gpt2-dialogbot-base-chinese 或 百度网盘(提取码:taqh) 或 GoogleDrive | 使用50w多轮对话语料训练了40个epoch，loss降到2.0左右。 |
- Reference
- Wen T H, Vandyke D, Mrksic N, et al. A Network-based End-to-End Trainable Task-oriented Dialogue System[J]. 2016.
- How NOT To Evaluate Your Dialogue System: An Empirical Study of Unsupervised Evaluation Metrics for Dialogue Response Generation
- A. Bordes, Y. Boureau, J. Weston. Learning End-to-End Goal-Oriented Dialog 2016
- Zhao T, Eskenazi M. Towards End-to-End Learning for Dialog State Tracking and Management using Deep Reinforcement Learning [J]. arXiv preprint arXiv:1606.02560, 2016.
- Kulkarni T D, Narasimhan K R, Saeedi A, et al. Hierarchical deep reinforcement learning: Integrating temporal abstraction and intrinsic motivation [J]. arXiv preprint arXiv:1604.06057, 2016.
- BBQ-Networks: Efficient Exploration in Deep Reinforcement Learning for Task-Oriented Dialogue Systems
- Deep Reinforcement Learning with Double Q-Learning
- Deep Attention Recurrent Q-Network
- SimpleDS: A Simple Deep Reinforcement Learning Dialogue System
- Deep Reinforcement Learning with a Natural Language Action Space
- Integrating User and Agent Models: A Deep Task-Oriented Dialogue System
- The Curious Case of Neural Text Degeneration
- DialoGPT: Large-Scale Generative Pre-training for Conversational Response Generation
- vyraun/chatbot-MemN2N-tensorflow
- huggingface/transformers
- Morizeyao/GPT2-Chinese
- yangjianxin1/GPT2-chitchat
参考链接:https://github.com/shibing624/dialogbot
如果github进入不了也可进入 https://download.csdn.net/download/sinat_39620217/88205596 免费下载相关资料