【NLP实战】如何基于Tensorflow搭建一个聊天机器人

实战是学习一门技术最好的方式，也是深入了解一门技术唯一的方式。因此，NLP专栏计划推出一个实战专栏，让有兴趣的同学在看文章之余也可以自动动手试一试。

本篇介绍如何基于tensorflow快速搭建一个基于seq2seq框架的聊天机器人。

作者&编辑 | 小Dream哥

1 语料准备 

用于聊天机器人训练的语料应该是一系列的问答对，即大量的如下的形式问答对：

Q：“今天天气怎么？”

A：“天气预报说今天会下大暴雨的”

此外，为了减少数据处理时的padding量，对训练语料进行了分桶的处理，如下图所示：

所谓分桶，就是按照Q和A的长度进行重新的组织，例如上例Q的长度为7，A的长度为13，则这条语料会分在“bucket_5_15.db”文件中。

2 模型搭建

这里介绍的是基于seq2seq框架的聊天机器人，关于seq2seq框架的相关的理论内容，可以看一下笔者这一篇文章：

【NLP-ChatBot】能闲聊的端到端生成型聊天机器人背后都有哪些技术？

下面我们看看如何基于tensorflow，搭建一个seq2seq+attention的聊天机器人。

(1) 构建seq2seq编解码器的特征抽取器

这里采用LSTM作为encoder和decoder的特征抽取器：

# LSTM cells

(2) 处理输入数据

采用tensorflow的placeholder模块，先定义输入数据的shape。这里定义了encoder_inputs，decoder_inputs，decoder_weights，targets三个列表。

# inputs

#encoder_inputs表示解码器的输入，这个列表对象中的每一个元素表示一个占位符，其名字分别为encoder0, encoder1,…,encoder39

#encoder{i}的几何意义是编码器在时刻i的输入。

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

# 输出比输入大 1，这是为了保证下面的targets可以向左shift 1位

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

 #target_weights 是一个与 decoder_outputs 大小一样的 0-1 矩阵。该矩阵将目标序列长度以外的其他位置填充为标量值 0。

(3) 搭建引入attention机制的seq2seq模型

encoder先将cell进行deepcopy，因为seq2seq模型是两个相同的特征抽取模型，但是模型参数不共享，所以encoder和decoder要使用两个不同的LSTMCell。

然后，直接调用系统函数embedding_attention_seq2seq()搭建引入attention机制的seq2seq模型。这里介绍下该函数的各个输入。

encoder_inputs：编码器的输入；

decoder_inputs：解码器的输入；

num_encoder_symbols：source的vocab_size大小，用于embedding矩阵定义；

num_decoder_symbols：target的vocab_size大小，用于embedding矩阵定义；

embedding_size：embedding向量的维度；

num_heads：Attention头的个数，就是使用多少种attention的加权方式，用更多的参数来求出几种attention向量；

output_projection: 输出的映射层，因为decoder输出的维度是output_size，所以想要得到num_decoder_symbols对应的词还需要增加一个映射层；

feed_previous：是否将上一时刻输出作为下一时刻输入，一般测试的时候置为True，此时decoder_inputs除了第一个元素之外其他元素都不会使用；

initial_state_attention：默认为False, 初始的attention是零；若为True，将从initial state和attention states开始。

def seq2seq_f(encoder_inputs, decoder_inputs, do_decode):

   return tf.contrib.legacy_seq2seq.embedding_attention_seq2seq(#自定义的cell,可以是GRU/LSTM, 设置multilayer等# embedding 维度

(4)构建损失计算层

因为采用的是sampled_loss，在解码器和loss层要加一个projection层来做适配。

# 如果vocabulary太大，我们还是按照vocabulary来sample的话，内存会爆

构建sampled_loss层，也是直接调用sampled_softmax_loss函数，关于sampled_loss相关的理论问题，我们再找个机会单独讨论吧。

def sampled_loss(labels, logits):

(5) 计算损失和logits

这里调用了系统函数model_with_buckets，这样对每个bucket都构造一个模型，然后训练时取相应长度的序列，不同长度的模型参数共享。

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

(6) 构建优化器和保存训练模型

params = tf.trainable_variables()

    # 用梯度下降法优化# 模型参数保存

(7) 开始训练

params = tf.trainable_variables()

    # 用梯度下降法优化# 模型参数保存

模型搭建好之后，就可以给模型为数据，开始训练了。

def step(

#1.将语料放到之前定义好的列表中，待模型读取  for i in range(encoder_size): #2.开始训练

3 如何进行训练和测试

(1) 进行训练

在s2s.py中，做如下的设置，并设置好学习率，batch_size等其他超参数，执行s2s.py进行训练。

tf.app.flags.DEFINE_boolean(

开始训练后，会打印出来当前的loss值，如下图所示：

模型文件会生成在model文件夹中。

(2) 进行测试

在s2s.py中，做如下的设置：

tf.app.flags.DEFINE_boolean(

然后，可以输入问句，看机器人怎么回答了。因为我训练的不充分，所以机器人的回答会出现重复的。另一方面，这种生成式的机器人，可控性不强，目前基本处于研究阶段。

4 如何获取代码与交流

至此，介绍了如何利用tensorflow平台自己搭建一个基于seq2seq框架的聊天机器，代码在我们有三AI的github可以下载：https://github.com/longpeng2008/yousan.ai/tree/master/natural_language_processing

找到seq2seqChatbot文件夹，执行python3 s2s.py就可以进行训练或者测试了。

代码来源于github，也可参考这个github:

https://github.com/qhduan/Seq2Seq_Chatbot_QA

总结

生成式的聊天机器人技术框架非常简洁，在构建过程是端到端（End-to-End）的，实现简单。因此，我见过很多简历上写的聊天机器人项目是基于此框架的，大多雷同，建议读者在简历上写这个项目时要慎重，非要写的话，务必要突出差异。

读者们可以留言，或者加入我们的NLP群进行讨论。感兴趣的同学可以微信搜索jen104，备注"加入有三AI NLP群"。

下期预告：基于BERT的文本分类模型

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