智能对话模型

概述

1. AIML 人工智能标记语言
2. WebQA 开放域问答
3. Deeplearning 深度学习
4. 效果展示

启动服务

环境说明

Linux/Python2.7/PyCharm

安装依赖

$ pip2 install jieba
$ pip2 install aiml
$ pip2 install lxml
$ pip2 install beautifulsoup4
$ pip2 install flask

运行流程

Working directory: chatbot-aiml-webqa/core

$ cd chatbot-aiml-webqa/core
$ python2 web/server.py (or $ nohub python2 web/server.py)

> ......
> * Running on http://0.0.0.0:5000/ (Press CTRL+C to quit)

CURL:
$ curl "0.0.0.0:5000/chat" -d "message=新闻"
$ curl "0.0.0.0:5000/chat" -d "message=天气"
$ curl "0.0.0.0:5000/chat" -d "message=时间"

处理流程

步骤一：预处理

1. 限制字数
2. 过滤敏感词（恶心、政治、色情、违法......）

步骤二：知识库匹配（AIML）

1. 基本功能：打招呼、闲聊......
2. 异常处理：问题太长、空白问题、找不到回复......
3. 情绪回答：表情、夸奖、嘲笑......

如果匹配不到回答，进行步骤三

步骤三：互联网搜索（WebQA）

1. 新闻----新浪新闻
2. 文章----每日一文
3. 笑话----糗事百科
4. 时间----搜狗时间
5. 天气----搜狗天气
6. 空气----搜狗空气
7. 其他遍历百度搜索

• 百度汉语
• 百度翻译
• 百度图谱
• 百度汇率
• 百度计算
• 百度股票
• 百度歌词
• 百度最新
• 百度百科
• 百度知道

如果搜索不到回答，进行步骤四

步骤四：神经网络

基于Seq2Seq模型的下一代对话引擎不仅仅是在现有的回答中训练最佳回答，而是能自我创造一个类似于人类的回答。
语料库：http://61.93.89.94/Noah_NRM_Data/
目前这部分没时间实现......暂时先用图灵机器人API代替吧~~~

学习功能

利用AIML模板+shelve存储

1. * 说错 *
2. * 答错 *
3. ......

ME > 世界上最漂亮的人是谁
AI > 灰姑娘
ME > 你说错了
AI > 那你教我吧
ME > 白雪公主
AI > 我学会啦，下次你就可以问我"世界上最漂亮的人是谁"......
ME > 世界上最漂亮的人是谁
AI > 白雪公主

参考链接

1. https://github.com/SnakeHacker/QA-Snake
2. https://github.com/ictar/XIXI
3. https://github.com/fwwdn/sensitive-stop-words