本文內容主要介紹了使用Python AIML搭建聊天機器人的方法示例,我覺得挺不錯的，現在分享給大家，也給大家做個參考。一起跟隨我過來看看吧

AIML全名為Artificial Intelligence Markup Language（人工智能標記語言），是一種創建自然語言軟件代理的XML語言，是由RichardS. Wallace 博士和Alicebot開源軟件組織于1995-2000年間發明創造的。AIML是一種為了匹配模式和確定響應而進行規則定義的 XML 格式。

AIML的設計目標如下：

AIML應當為大眾所易學易會。

AIML應當使最小的概念得以編碼使之基于L.I.C.E支持一種刺激-響應學科系統組件。

AIML應當兼容XML。

書寫AIML可處理程序文件應當簡單便捷。

AIML對象應當對人而言具有良好的可讀性和清晰度。

AIML的設計應當正式而簡潔。

AIML應當包含對其他語言的依附性。

關于AIML詳細的初級讀物，可翻閱Alice Bot's AIML Primer。你同樣可以在AIML Wikipedia page了解更多 AIML 的內容以及它能夠做什么。借助 Python 的 AIML 包，我們很容易實現人工智能聊天機器人。

1、安裝Python aiml庫

pip install aiml

2、獲取alice資源

Python aiml安裝完成后在Python安裝目錄下的 Lib/site-packages/aiml下會有alice子目錄，這個是系統自帶的一個簡單的語料庫。

3、Python下加載alice

取得alice資源之后就可以直接利用Python aiml庫加載alice brain了。

上述流程非常的簡單，接下來我們要自己從0開始創建自己的機器人。

創建標準啟動文件

標準的做法是，創建一個名為std-startup.xml的啟動文件，作為加載AIML文件的主入口點。在這個例子中，我們將創建一個基礎的文件，它匹配一個模式，并且返回一個相應。我們想要匹配模式load aiml b，然后讓它加載我們的aiml大腦作為響應。我們將在一步內創建basic_chat.aiml文件。

創建一個AIML文件

在上面，我們創建的AIML文件只能處理一個模式:load aiml b。當我們向機器人輸入那個命令時，它將會嘗試加載basic_chat.aiml。除非我們真的創建了它，否則無效。下面是你可以寫進basic_chat.aiml的內容。我們將匹配兩個基本的模式和響應。

隨機響應

你也可以像下面這樣添加隨機響應。它將在接受到一個以”One time I”開頭的消息的時候隨機響應。*是一個匹配任何東西的通配符。

使用已存在的AIML文件

編寫你自己的AIML文件是一個很有趣的事，但是它將花費很大的功夫。我覺得它需要大概10,000個模式才會開始變得真實起來。幸運的是，ALICE基金會提供了大量免費的AIML文件。在Alice Bot website上瀏覽AIML文件。

測試新建的機器人

目前為止，所有 XML 格式的 AIML 文件都準備好了。作為機器人大腦的組成部分，它們都很重要，不過目前它們只是信息（information）而已。機器人需要活過來。你可以借助任何語言定制 AIML。這里還是使用Python。

這是我們可以開始的最簡單的程序。它創建了一個aiml對象，學習啟動文件，然后加載剩余的aiml文件。然后，它已經準備好聊天了，而我們進入了一個不斷提示用戶消息的無限循環。你將需要輸入一個機器人認識的模式。這個模式取決于你加載了哪些AIML文件。我們將啟動文件作為一個單獨的實體創建，這樣，我們之后可以向機器人添加更多的aiml文件，而不需要修改任何程序源碼。我們可以在啟動xml文件中添加更多的可供學習的文件。

加速Brain加載

當你開始擁有很多AIML文件時，它將花費很長的時間來學習。這就是brain文件從何而來。在機器人學習所有的AIML文件后，它可以直接將它的大腦保存到一個文件中，這個文件將會在后續的運行中動態加速加載時間。

記住，如果你使用了上面寫的brain方法，在運行的時候加載并不會將新增改變保存到brain中。你將需要刪除brain文件以便于它在下一次啟動的時候重建，或者需要修改代碼，使得它在重新加載后的某個時間點保存brain。

增加Python命令

如果你想要為你的機器人提供一些特殊的運行Python函數的命令，那么，你應該為機器人捕獲輸入消息，然后在將它發送給mybot.respond()之前處理它。在上面的例子中，我們從raw_input中獲得了用戶的輸入。然而，我們可以從任何地方獲取輸入。可能是一個TCP socket，或者是一個語音識別源碼。在它進入到AIML之前處理這個消息。你可能想要在某些特定的消息上跳過AIML處理。

會話與斷言

通過指定一個會話，AIML可以為不同的人剪裁不同的會話。例如，如果某個人告訴機器人，他的名字是Alice，而另一個人告訴機器人他的名字是Bob，機器人可以區分不同的人。為了指定你所使用的會話，將其作為第二個參數傳給respond()

這對于為每一個客戶端定制個性化的對話是很有幫助的。你將必須以某種形式生成自己的會話ID，并且跟蹤它。注意，保存brain文件不會保存所有的會話值。

在AIML中，我們可以使用模板中的set響應來設置斷言

使用上面的AIML，你可以告訴機器人：

My dogs name is Max

而機器人會回答你：

That is interesting that you have a dog named Max

然后，如果你問機器人：

What is my dogs name?

機器人將會回答：

Your dog's name is Max.

aiml可以用來實現對話機器人，但是用于中文有以下問題：

• 中文規則庫較少。規則庫相當于對話機器人的“大腦”，一般來說，規則庫越豐富，對話機器人的應對就更像人。目前英文的規則庫已經很豐富，涵蓋面很廣，而且是公開可獲取的。但公開的中文規則庫就基本沒有。
• AIML解釋器對中文支持不好。實際上，Python下的Pyaiml模塊（解析器）已經能比較好的支持中文，但是也存在以下問題：英文單詞間一般都有空格或標點區分，因此具備一種“自然分詞”特性，由于中文輸入沒有以空格分隔的習慣，以上會在實踐中造成一些不便。比如要實現有/無空格的輸入匹配，就需要在規則庫中同時包含這兩種模式。

解決方案：

• 自己搭建語料庫（比如從字幕文件中獲取訓練）
• 自己中文分詞工具(如jieba)

相關開源項目：

https://github.com/leo108/aliceCN https://github.com/messense/wechat-bothttps://github.com/Program-O/Program-O

參考資料：

http://www.w3ii.com/aiml/aiml_introduction.htmlhttp://www.devdungeon.com/content/ai-chat-bot-python-aimlhttp://www.alicebot.org/documentation/aiml-reference.html

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總結

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