不到20行代码用Python做一个智能聊天机器人

伴随着自然语言技术和机器学习技术的发展,越来越多的有意思的自然语言小项目呈现在大家的眼前,聊天机器人就是其中最典型的应用,今天小编就带领大家用不到20行代码,运用两种方式搭建属于自己的聊天机器人。

1.神器wxpy库

首先,小编先向大家介绍一下本次运用到的python库,本次项目主要运用到的库有wxpy和chatterbot。

wxpy是在 itchat库 的基础上,通过大量接口优化,让模块变得简单易用,并进行了功能上的扩展。什么是接口优化呢,简单来说就是用户直接调用函数,并输入几个参数,就可以使用了,不需要关心函数的底层实现。

Chatterbot是一个基于机器学习的聊天机器人引擎,基于python编写而成,它可以自可以从已有的对话中进行记忆匹配。

Wxpy因为采用大量的接口集成,所以在使用的时候非常方便,下图是简单的wxpy使用,通过进入交互式界面,可以与指定的好友进行交谈。代码及效果如下图所示:

上述的代码中print_msg函数采用了wxpy库的装饰器,装饰器在这里的作用可以查阅其源码进行查看,主要是用于注册消息的配置。例如print_msg函数,可以将对方的回复消息进行输出。而在手机微信上我们同样看到了双方之间交流,所以从某个层面上来讲,wxpy就是PC端的微信。

2.图灵聊天机器人

下面我们将会实现第一个聊天机器人,该机器人是wxpy内集成的图灵机器人,由于图灵机器人的高度专业,所以制作出来的聊天机器人交流也非常的顺畅。那如何将图灵机器人嵌入到我们的交流中呢?首先我们需要去图灵机器人官网注册得到我们自己的机器人,注册完成后,我们便可以生成图灵机器人,并得到一个api_key,如下图所示:

这个api_key便是我们后续制作聊天机器人的关键。图灵聊天机器人的代码和效果图如下图所示:

由上图右边的聊天记录来看,依托图灵机器人的聊天机器人效果非常的出色,而且还可以进行天气查询等功能。

3.自己训练的聊天机器人

下面我们不依托于图灵机器人,而是依靠ChatterBot来制作一款机器人,这款机器人,虽然效果较上一款性能差距较大,但是它可以训练我们自己的语料库,下面是代码和效果的展示。

由上图可以看出,或许是受制于语料库资源过少,而且也不能够主动上网查询。所以要想使其能够回答和提问基本吻合还需要大量的工作。

难道除了这些我们就没有其它可以做的了吗?当然不是,ChatterBot为我们提供了可以训练的方式,我们可以提供素材来让其进行训练。代码和效果如下图所示:

我们首先定义了一个chatbot,然后将训练数据加入进去,让模型匹配我们的问题,得到训练的结果。

右边的图展示了我们的结果,由结果可以看出,由于我们的训练集中没有“在”这个数据,所以得到的回答很莫名其妙,而对于“你好”和“你叫什么名字?”这两个问题的回答则得到了很完美的答复,这就是加入训练数据集的优势所在。

trainer.train([ "你好", "你好,很高兴认识你", "你叫什么名字?", "我叫chat-robot-2.",]) 

(训练集的数据)

你也可以加入你想要训练的语料库进行训练,一样会得到不错的效果。有的同学可能会问这是如何训练的呢?答案就在chatterbot的源码里,打开源码我们可以这里的chatbot选择的训练方法是“BestMatch”,也即最匹配方式,从训练的对话中找到最相识的语句,然后根据对话提供回答。

总结

以上所述是小编给大家介绍的不到20行代码用Python做一个智能聊天机器人,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对我们网站的支持!

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