从头实现深度学习的对话系统--简单chatbot代码实现

最新推荐文章于 2025-03-26 15:07:24 发布

liuchongee

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分类专栏： QA TensorFlow 深度学习 nlp QA_对话机器人_机器阅读专题深度学习与NLP--论文笔记和TensorFlow实现文章标签：对话系统 tensorflow nlp 深度学习 seq2seq

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/liuchonge/article/details/78929474

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从头实现深度学习的对话系统–简单chatbot代码实现

本文的代码都可以到我的github中下载：https://github.com/lc222/seq2seq_chatbot

预训练好的模型可以到我的百度云网盘中下载：

链接：https://pan.baidu.com/s/1hrNxaSk 密码：d2sn

前面几篇文章我们已经介绍了seq2seq模型的理论知识，并且从tensorflow源码层面解析了其实现原理，本篇文章我们会聚焦于如何调用tf提供的seq2seq的API，实现一个简单的chatbot对话系统。这里先给出几个参考的博客和代码：

经过一番调查发现网上现在大部分chatbot的代码都是基于1.0版本之前的tf实现的，而且都是从tf官方指导文档nmt上进行迁移和改进，所以基本上大同小异，但是在实际使用过程中会发现一个问题，由于tf版本之间的兼容问题导致这些代码在新版本的tf中无法正常运行，常见的几个问题主要是：

seq2seq API从tf.nn迁移到了tf.contrib.legacy_seq2seq;
rnn目前也大都使用tf.contrib.rnn下面的RNNCell；
embedding_attention_seq2seq函数中调用deepcopy(cell)这个函数经常会爆出TypeError: can't pickle _thread.lock objects

关于上面第三个错误这里多说几句，因为确实困扰了我很久，基本上我在网上找到的每一份代码都会有这个错（DeepQA除外）。首先来讲一种最简单的方法是将tf版本换成1.0.0，这样问题就解决了。

然后说下不想改tf版本的办法，我在网上找了很久，自己也尝试着去找bug所在，错误定位在embedding_attention_seq2seq函数中调用deepcopy函数，于是就有人尝试着把deepcopy改成copy，或者干脆不进行copy直接让encoder和decoder使用相同参数的RNNcell，但这明显是不正确的做法。我先想出了一种解决方案就是将embedding_attention_seq2seq的传入参数中的cell改成两个，分别是encoder_cell和decoder_cell，然后这两个cell分别使用下面代码进行初始化：

encoCell = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell([create_rnn_cell() for _ in range(num_layers)],)
decoCell = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell([create_rnn_cell() for _ in range(num_layers)],)

这样做不需要调用deepcopy函数对cell进行复制了，问题也就解决了，但是在模型构建的时候速度会比较慢，我猜测是因为需要构造两份RNN模型，但是最后训练的时候发现速度也很慢，就先放弃了这种做法。

然后我又分析了一下代码，发现问题并不是单纯的出现在embedding_attention_seq2seq这个函数，而是在调用module_with_buckets的时候会构建很多个不同bucket的seq2seq模型，这就导致了embedding_attention_seq2seq会被重复调用很多次，后来经过测试发现确实是这里出现的问题，因为即便不使用model_with_buckets函数，我们自己为每个bucket构建模型时同样也会报错，但是如果只有一个bucket也就是只调用一次embedding_attention_seq2seq函数时就不会报错，其具体的内部原理我现在还没有搞清楚，就看两个最简单的例子：

import tensorflow as tf
import copy

cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(10)
cell1 = copy.deepcopy(cell)#这句代码不会报错，可以正常执行

a = tf.constant([1,2,3,4,5])
b = copy.deepcopy(a)#这句代码会报错，就是can't pickle _thread.lock objects。可以理解为a已经有值了，而且是tf内部类型，导致运行时出错？？？还是不太理解tf内部运行机制，为什么cell没有线程锁，但是a有呢==

所以先忽视原因，只看解决方案的话就是，不适用buckets构建模型，而是简单的将所有序列都padding到统一长度，然后直接调用一次embedding_attention_seq2seq函数构建模型即可，这样是不会抱错的。（希望看到这的同学如果对这里比较理解可以指点一二，或者互相探讨一下）

最后我也是采用的这种方案，综合了别人的代码实现了一个embedding+attention+beam_search等多种功能的seq2seq模型，训练一个基础版本的chatbot对话机器人，tf的版本是1.4。写这份代码的目的一方面是为了让自己对tf的API接口的使用方法更熟悉，另一方面是因为网上的一些代码都很繁杂，想DeepQA这种，里面会有很多个文件还实现了前端，然后各种封装，显得很复杂，不适合新手入门，所以就想写一个跟textcnn相似风格的代码，只包含四个文件，代码读起来也比较友好。接下来就让我们看一下具体的代码实现吧。最终的代码我会放在github上

数据处理

这里我们借用DeepQA里面数据处理部分的代码，省去从原始本文文件构造对话的过程直接使用其生成的dataset-cornell-length10-filter1-vocabSize40000.pkl文件。有了该文件之后数据处理的代码就精简了很多，主要包括：

读取数据的函数loadDataset()
根据数据创建batches的函数getBatches()和createBatch()
预测时将用户输入的句子转化成batch的函数sentence2enco()

具体的代码含义在注释中都有详细的介绍，这里就不赘述了，见下面的代码：

padToken, goToken, eosToken, unknownToken = 0, 1, 2, 3

class Batch:
    #batch类，里面包含了encoder输入，decoder输入，decoder标签，decoder样本长度mask
    def __init__(self):
        self.encoderSeqs = []
        self.decoderSeqs = []
        self.targetSeqs = []
        self.weights = []

def loadDataset(filename):
    '