實(shí)戰(zhàn)是學(xué)習(xí)一門技術(shù)最好的方式，也是深入了解一門技術(shù)唯一的方式。因此，NLP專欄計(jì)劃推出一個實(shí)戰(zhàn)專欄，讓有興趣的同學(xué)在看文章之余也可以自動動手試一試。

本篇介紹如何基于tensorflow快速搭建一個基于seq2seq框架的聊天機(jī)器人。

作者&編輯 | 小Dream哥

1?語料準(zhǔn)備?

用于聊天機(jī)器人訓(xùn)練的語料應(yīng)該是一系列的問答對，即大量的如下的形式問答對：

Q：“今天天氣怎么？”

A：“天氣預(yù)報說今天會下大暴雨的”

此外，為了減少數(shù)據(jù)處理時的padding量，對訓(xùn)練語料進(jìn)行了分桶的處理，如下圖所示：

所謂分桶，就是按照Q和A的長度進(jìn)行重新的組織，例如上例Q的長度為7，A的長度為13，則這條語料會分在“bucket_5_15.db”文件中。

2 模型搭建

這里介紹的是基于seq2seq框架的聊天機(jī)器人，關(guān)于seq2seq框架的相關(guān)的理論內(nèi)容，可以看一下筆者這一篇文章：

【NLP-ChatBot】能閑聊的端到端生成型聊天機(jī)器人背后都有哪些技術(shù)？

下面我們看看如何基于tensorflow，搭建一個seq2seq+attention的聊天機(jī)器人。

(1) 構(gòu)建seq2seq編解碼器的特征抽取器

這里采用LSTM作為encoder和decoder的特征抽取器：

# LSTM cells

(2) 處理輸入數(shù)據(jù)

采用tensorflow的placeholder模塊，先定義輸入數(shù)據(jù)的shape。這里定義了encoder_inputs，decoder_inputs，decoder_weights，targets三個列表。

# inputs

#encoder_inputs表示解碼器的輸入，這個列表對象中的每一個元素表示一個占位符，其名字分別為encoder0, encoder1,…,encoder39

#encoder{i}的幾何意義是編碼器在時刻i的輸入。

for i in range(buckets[-1][0]):

# 輸出比輸入大 1，這是為了保證下面的targets可以向左shift 1位

for i in range(buckets[-1][1] + 1):

?#target_weights 是一個與 decoder_outputs 大小一樣的 0-1 矩陣。該矩陣將目標(biāo)序列長度以外的其他位置填充為標(biāo)量值 0。

(3) 搭建引入attention機(jī)制的seq2seq模型

encoder先將cell進(jìn)行deepcopy，因?yàn)閟eq2seq模型是兩個相同的特征抽取模型，但是模型參數(shù)不共享，所以encoder和decoder要使用兩個不同的LSTMCell。

然后，直接調(diào)用系統(tǒng)函數(shù)embedding_attention_seq2seq()搭建引入attention機(jī)制的seq2seq模型。這里介紹下該函數(shù)的各個輸入。

encoder_inputs：編碼器的輸入；

decoder_inputs：解碼器的輸入；

num_encoder_symbols：source的vocab_size大小，用于embedding矩陣定義；

num_decoder_symbols：target的vocab_size大小，用于embedding矩陣定義；

embedding_size：embedding向量的維度；

num_heads：Attention頭的個數(shù)，就是使用多少種attention的加權(quán)方式，用更多的參數(shù)來求出幾種attention向量；

output_projection: 輸出的映射層，因?yàn)閐ecoder輸出的維度是output_size，所以想要得到num_decoder_symbols對應(yīng)的詞還需要增加一個映射層；

feed_previous：是否將上一時刻輸出作為下一時刻輸入，一般測試的時候置為True，此時decoder_inputs除了第一個元素之外其他元素都不會使用；

initial_state_attention：默認(rèn)為False, 初始的attention是零；若為True，將從initial state和attention states開始。

def seq2seq_f(encoder_inputs, decoder_inputs, do_decode):

? ?return tf.contrib.legacy_seq2seq.embedding_attention_seq2seq(#自定義的cell,可以是GRU/LSTM, 設(shè)置multilayer等# embedding 維度

(4)構(gòu)建損失計(jì)算層

因?yàn)椴捎玫氖莝ampled_loss，在解碼器和loss層要加一個projection層來做適配。

# 如果vocabulary太大，我們還是按照vocabulary來sample的話，內(nèi)存會爆

構(gòu)建sampled_loss層，也是直接調(diào)用sampled_softmax_loss函數(shù)，關(guān)于sampled_loss相關(guān)的理論問題，我們再找個機(jī)會單獨(dú)討論吧。

def sampled_loss(labels, logits):

(5) 計(jì)算損失和logits

這里調(diào)用了系統(tǒng)函數(shù)model_with_buckets，這樣對每個bucket都構(gòu)造一個模型，然后訓(xùn)練時取相應(yīng)長度的序列，不同長度的模型參數(shù)共享。

self.outputs, self.losses = tf.contrib.legacy_seq2seq.model_with_buckets(

(6) 構(gòu)建優(yōu)化器和保存訓(xùn)練模型

params = tf.trainable_variables()

????# 用梯度下降法優(yōu)化# 模型參數(shù)保存

(7) 開始訓(xùn)練

params = tf.trainable_variables()

????# 用梯度下降法優(yōu)化# 模型參數(shù)保存

模型搭建好之后，就可以給模型為數(shù)據(jù)，開始訓(xùn)練了。

def step(

#1.將語料放到之前定義好的列表中，待模型讀取 ?for i in range(encoder_size):?#2.開始訓(xùn)練

3 如何進(jìn)行訓(xùn)練和測試

(1) 進(jìn)行訓(xùn)練

在s2s.py中，做如下的設(shè)置，并設(shè)置好學(xué)習(xí)率，batch_size等其他超參數(shù)，執(zhí)行s2s.py進(jìn)行訓(xùn)練。

tf.app.flags.DEFINE_boolean(

開始訓(xùn)練后，會打印出來當(dāng)前的loss值，如下圖所示：

模型文件會生成在model文件夾中。

(2) 進(jìn)行測試

在s2s.py中，做如下的設(shè)置：

tf.app.flags.DEFINE_boolean(

然后，可以輸入問句，看機(jī)器人怎么回答了。因?yàn)槲矣?xùn)練的不充分，所以機(jī)器人的回答會出現(xiàn)重復(fù)的。另一方面，這種生成式的機(jī)器人，可控性不強(qiáng)，目前基本處于研究階段。

4 如何獲取代碼與交流

至此，介紹了如何利用tensorflow平臺自己搭建一個基于seq2seq框架的聊天機(jī)器，代碼在我們有三AI的github可以下載：https://github.com/longpeng2008/yousan.ai/tree/master/natural_language_processing

找到seq2seqChatbot文件夾，執(zhí)行python3 s2s.py就可以進(jìn)行訓(xùn)練或者測試了。

代碼來源于github，也可參考這個github:

https://github.com/qhduan/Seq2Seq_Chatbot_QA

總結(jié)

生成式的聊天機(jī)器人技術(shù)框架非常簡潔，在構(gòu)建過程是端到端（End-to-End）的，實(shí)現(xiàn)簡單。因此，我見過很多簡歷上寫的聊天機(jī)器人項(xiàng)目是基于此框架的，大多雷同，建議讀者在簡歷上寫這個項(xiàng)目時要慎重，非要寫的話，務(wù)必要突出差異。

讀者們可以留言，或者加入我們的NLP群進(jìn)行討論。感興趣的同學(xué)可以微信搜索jen104，備注"加入有三AI NLP群"。

下期預(yù)告：基于BERT的文本分類模型

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知識星球主要有以下內(nèi)容：

(1) 聊天機(jī)器人。考慮到聊天機(jī)器人是一個非常復(fù)雜的NLP應(yīng)用場景，幾乎涵蓋了所有的NLP任務(wù)及應(yīng)用。所以小Dream哥計(jì)劃以聊天機(jī)器人作為切入點(diǎn)，通過介紹聊天機(jī)器人的原理和實(shí)踐，逐步系統(tǒng)的更新到大部分NLP的知識，會包括語義匹配，文本分類，意圖識別，語義匹配命名實(shí)體識別、對話管理以及分詞等。

(2) 知識圖譜。知識圖譜對于NLP各項(xiàng)任務(wù)效果好壞的重要性，就好比基礎(chǔ)知識對于一個學(xué)生成績好壞的重要性。他是NLP最重要的基礎(chǔ)設(shè)施，目前各大公司都在著力打造知識圖譜，作為一個NLP工程師，必須要熟悉和了解他。

(3) NLP預(yù)訓(xùn)練模型。基于海量數(shù)據(jù)，進(jìn)行超大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)的無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練。具體的任務(wù)再通過少量的樣本進(jìn)行Fine-Tune。這樣模式是目前NLP領(lǐng)域最火熱的模式，很有可能引領(lǐng)NLP進(jìn)入一個全新發(fā)展高度。你怎么不深入的了解？

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【NLP实战】如何基于Tensorflow搭建一个聊天机器人的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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