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chatbot下載（chatbot github）
發(fā)布時間：2023-03-12 21:58:43
稿源：
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問大家
大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于chatbot下載的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。
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本文目錄:
一、如何制作qq聊天機器人
對于擁有多個qq群的用戶來說，制作一個聊天機器人是很有必要的，那么，你知道如何制作嗎?下面就讓我告訴你如何制作qq聊天機器人。
制作qq聊天機器人的 方法
注冊圖靈機器人API key，因為后面要用到圖靈機器人插件來實現(xiàn)智能聊天，所以就有必要用到圖靈機器人的API key了，自行到圖靈機器人官網(wǎng)注冊即可。
注冊非常的簡單，輸入郵箱、密碼和驗證碼提交即可，然后在個人中心就能夠看到自己申請到的API key 了，是一個32字符的字符串。注冊后，默認調(diào)用次數(shù)是2000次每天，就是每天一共能問2000次，我的通過下面的邀請鏈接邀請好友注冊了，所以就多了1000次，大家如果每天的請求次數(shù)不夠用，也可以用這種方法來為自己提高次數(shù)。
下載酷Q機器人最新版及圖靈機器人插件，酷Q機器人最新版和圖靈機器人的插件已經(jīng)打包上傳至個人網(wǎng)盤，可直接前往網(wǎng)盤下載!網(wǎng)盤傳送門：http://pan.baidu.com/s/1i3stpp7
將圖靈機器人插件中解壓出來的TuRingRobot.dll放至酷Q>>plugin文件夾下。
將圖靈機器人插件放至相應文件夾后，點擊CoolQ運行程序，啟動CoolQ;在酷Q客戶端中輸入自己的QQ號和密碼并點擊登錄。
進入設置，插件，勾選圖靈機器人插件，右下角設置進入插件設置，在彈出的窗口中能看到apikey的輸入框，從官網(wǎng)上把自己申請到的apikey粘貼進去。然后刷新插件!
看了如何制作qq聊天機器人的人還看
1. 如何制作qq頭像
2. qq如何使用多人視頻聊天功能
3. qq聊天怎樣使用虛擬視頻功能
4. 如何制作制作eip表情包
二、QQ自動聊天機器人咋用
1，首先打開下載好的QQ機器人。
2，然后輸入自己的QQ號碼和QQ密碼點擊登錄。
3，如果用手機登錄了或者有什么安全保護的話，就會登錄失敗哦！
4，在這里可以查看使用幫助，教會如何使用機器人！
5，在選項設置中可以設置回復的內(nèi)容或者字體的顏色大小等等設置。
6，然后點擊打開QQ好友和群列表，再與選中的好友聊天，或者群聊天！
7打開了后別人發(fā)短信，機器人就可以自動回復了，在這里也可以手動回復，或者關閉自動回復哦！
三、誰有QQ自動聊天機器人？
不可以，知道那那些機器人的工作原理么？ QQ機器人是用易語言開發(fā)的。原理是從WEBQQ上獲取信息，發(fā)送也是通過WEB發(fā)送的。so手機不可以
四、如何利用深度學習技術訓練聊天機器人語言模型
數(shù)據(jù)預處理
模型能聊的內(nèi)容也取決于選取的語料。如果已經(jīng)具備了原始聊天數(shù)據(jù)，可以用SQL通過關鍵字查詢一些對話，也就是從大庫里選取出一個小庫來訓練。從一些論文上，很多算法都是在數(shù)據(jù)預處理層面的，比如Mechanism-Aware Neural Machine for Dialogue Response Generation就介紹了，從大庫中抽取小庫，然后再進行融合，訓練出有特色的對話來。
對于英語，需要了解NLTK，NLTK提供了加載語料，語料標準化，語料分類，PoS詞性標注，語意抽取等功能。
另一個功能強大的工具庫是CoreNLP，作為 Stanford開源出來的工具，特色是實體標注，語意抽取，支持多種語言。
下面主要介紹兩個內(nèi)容：
中文分詞
現(xiàn)在有很多中文分詞的SDK，分詞的算法也比較多，也有很多文章對不同SDK的性能做比較。做中文分詞的示例代碼如下。
# coding:utf8
'''
Segmenter with Chinese
'''
import jieba
import langid
def segment_chinese_sentence(sentence):
'''
Return segmented sentence.
'''
seg_list = jieba.cut(sentence, cut_all=False)
seg_sentence = u" ".join(seg_list)
return seg_sentence.strip().encode('utf8')
def process_sentence(sentence):
'''
Only process Chinese Sentence.
'''
if langid.classify(sentence)[0] == 'zh':
return segment_chinese_sentence(sentence)
return sentence
if __name__ == "__main__":
print(process_sentence('飛雪連天射白鹿'))
print(process_sentence('I have a pen.'))
以上使用了langid先判斷語句是否是中文，然后使用jieba進行分詞。
在功能上，jieba分詞支持全切分模式，精確模式和搜索引擎模式。
全切分：輸出所有分詞。
精確：概率上的最佳分詞。
所有引擎模式：對精確切分后的長句再進行分詞。
jieba分詞的實現(xiàn)
主要是分成下面三步：
1、加載字典，在內(nèi)存中建立字典空間。
字典的構(gòu)造是每行一個詞，空格，詞頻，空格，詞性。
上訴書 3 n
上訴人 3 n
上訴期 3 b
上訴狀 4 n
上課 650 v
建立字典空間的是使用python的dict，采用前綴數(shù)組的方式。
使用前綴數(shù)組的原因是樹結(jié)構(gòu)只有一層 - word:freq，效率高，節(jié)省空間。比如單詞"dog", 字典中將這樣存儲：
{
"d": 0,
"do": 0,
"dog": 1 # value為詞頻
}
字典空間的主要用途是對輸入句子建立有向無環(huán)圖，然后根據(jù)算法進行切分。算法的取舍主要是根據(jù)模式 - 全切，精確還是搜索。
2、對輸入的語句分詞，首先是建立一個有向無環(huán)圖。
有向無環(huán)圖, Directed acyclic graph (音 /ˈdæɡ/)。
【圖 3-2】 DAG
DAG對于后面計算最大概率路徑和使用HNN模型識別新詞有直接關系。
3、按照模式，對有向無環(huán)圖進行遍歷，比如，在精確模式下，便利就是求最大權(quán)重和的路徑，權(quán)重來自于在字典中定義的詞頻。對于沒有出現(xiàn)在詞典中的詞，連續(xù)的單個字符也許會構(gòu)成新詞。然后用HMM模型和Viterbi算法識別新詞。
精確模型切詞：使用動態(tài)規(guī)劃對最大概率路徑進行求解。
最大概率路徑：求route = (w1, w2, w3 ,.., wn)，使得Σweight(wi)最大。Wi為該詞的詞頻。
更多的細節(jié)還需要讀一下jieba的源碼。
自定義字典
jieba分詞默認的字典是:1998人民日報的切分語料還有一個msr的切分語料和一些txt小說。開發(fā)者可以自行添加字典，只要符合字典構(gòu)建的格式就行。
jieba分詞同時提供接口添加詞匯。
Word embedding
使用機器學習訓練的語言模型，網(wǎng)絡算法是使用數(shù)字進行計算，在輸入進行編碼，在輸出進行解碼。word embedding就是編解碼的手段。
【圖 3-3】 word embedding, Ref. #7
word embedding是文本的數(shù)值化表示方法。表示法包括one-hot，bag of words，N-gram，分布式表示，共現(xiàn)矩陣等。
Word2vec
近年來，word2vec被廣泛采用。Word2vec輸入文章或者其他語料，輸出語料中詞匯建設的詞向量空間。詳細可參考word2vec數(shù)學原理解析。
使用word2vec
安裝完成后，得到word2vec命令行工具。
word2vec -train "data/review.txt"
-output "data/review.model"
-cbow 1
-size 100
-window 8
-negative 25
-hs 0
-sample 1e-4
-threads 20
-binary 1
-iter 15
-train "data/review.txt" 表示在指定的語料庫上訓練模型
-cbow 1 表示用cbow模型，設成0表示用skip-gram模型
-size 100 詞向量的維度為100
-window 8 訓練窗口的大小為8 即考慮一個單詞的前八個和后八個單詞
-negative 25 -hs 0 是使用negative sample還是HS算法
-sample 1e-4 采用閾值
-threads 20 線程數(shù)
-binary 1 輸出model保存成2進制
-iter 15 迭代次數(shù)
在訓練完成后，就得到一個model，用該model可以查詢每個詞的詞向量，在詞和詞之間求距離，將不同詞放在數(shù)學公式中計算輸出相關性的詞。比如：
vector("法國") - vector("巴黎) + vector("英國") = vector("倫敦")"
對于訓練不同的語料庫，可以單獨的訓練詞向量模型，可以利用已經(jīng)訓練好的模型。
其它訓練詞向量空間工具推薦：Glove。
Seq2Seq
2014年，Sequence to Sequence Learning with Neural Networks提出了使用深度學習技術，基于RNN和LSTM網(wǎng)絡訓練翻譯系統(tǒng)，取得了突破，這一方法便應用在更廣泛的領域，比如問答系統(tǒng)，圖像字幕，語音識別，撰寫詩詞等。Seq2Seq完成了【encoder + decoder -> target】的映射，在上面的論文中，清晰的介紹了實現(xiàn)方式。
【圖 3-4】 Seq2Seq, Ref. #1
也有很多文章解讀它的原理。在使用Seq2Seq的過程中，雖然也研究了它的結(jié)構(gòu)，但我還不認為能理解和解釋它。下面談兩點感受：
a. RNN保存了語言順序的特點，這和CNN在處理帶有形狀的模型時如出一轍，就是數(shù)學模型的設計符合物理模型。
【圖 3-5】 RNN, Ref. #6
b. LSTM Cell的復雜度對應了自然語言處理的復雜度。
【圖 3-6】 LSTM, Ref. #6
理由是，有人將LSTM Cell嘗試了多種其它方案傳遞狀態(tài)，結(jié)果也很好。
【圖 3-7】 GRU, Ref. #6
LSTM的一個替代方案：GRU。只要RNN的Cell足夠復雜，它就能工作的很好。
使用DeepQA2訓練語言模型
準備工作，下載項目：
git clone https://github.com/Samurais/DeepQA2.git
cd DeepQA2
open README.md # 根據(jù)README.md安裝依賴包
DeepQA2將工作分成三個過程：
數(shù)據(jù)預處理：從語料庫到數(shù)據(jù)字典。
訓練模型：從數(shù)據(jù)字典到語言模型。
提供服務：從語言模型到RESt API。
預處理
DeepQA2使用Cornell Movie Dialogs Corpus作為demo語料庫。
原始數(shù)據(jù)就是movie_lines.txt 和movie_conversations.txt。這兩個文件的組織形式參考README.txt
deepqa2/dataset/preprocesser.py是將這兩個文件處理成數(shù)據(jù)字典的模塊。
train_max_length_enco就是問題的長度，train_max_length_deco就是答案的長度。在語料庫中，大于該長度的部分會被截斷。
程序運行后，會生成dataset-cornell-20.pkl文件，它加載到python中是一個字典：
word2id存儲了{word: id}，其中word是一個單詞，id是int數(shù)字，代表這個單詞的id。
id2word存儲了{id: word}。
trainingSamples存儲了問答的對話對。
比如 [[[1,2,3],[4,5,6]], [[7,8,9], [10, 11, 12]]]
1，2，3 ... 12 都是word id。
[1,2,3] 和 [4,5,6] 構(gòu)成一個問答。 [7,8,9] 和 [10, 11, 12] 構(gòu)成一個問答。
開始訓練
cp config.sample.ini config.ini # modify keys
python deepqa2/train.py
config.ini是配置文件, 根據(jù)config.sample.ini進行修改。訓練的時間由epoch，learning rate, maxlength和對話對的數(shù)量而定。
deepqa2/train.py大約100行，完成數(shù)據(jù)字典加載、初始化tensorflow的session，saver，writer、初始化神經(jīng)元模型、根據(jù)epoch進行迭代，保存模型到磁盤。
session是網(wǎng)絡圖，由placeholder, variable, cell, layer, output 組成。
saver是保存model的，也可以用來恢復model。model就是實例化variable的session。
writer是查看loss fn或者其他開發(fā)者感興趣的數(shù)據(jù)的收集器。writer的結(jié)果會被saver保存，然后使用tensorboard查看。
Model
Model的構(gòu)建要考慮輸入，狀態(tài)，softmax，輸出。
定義損耗函數(shù)，使用AdamOptimizer進行迭代。
最后，參考一下訓練的loop部分。
每次訓練，model會被存儲在 save路徑下，文件夾的命名根據(jù)機器的hostname，時間戳生成。
提供服務
在TensorFlow中，提供了標準的serving模塊 - tensorflow serving。但研究了很久，還專門看了一遍 《C++ Essentials》，還沒有將它搞定，社區(qū)也普遍抱怨tensorflow serving不好學，不好用。訓練結(jié)束后，使用下面的腳本啟動服務，DeepQA2的serve部分還是調(diào)用TensorFlow的python api。
cd DeepQA2/save/deeplearning.cobra.vulcan.20170127.175256/deepqa2/serve
cp db.sample.sqlite3 db.sqlite3
python manage.py runserver 0.0.0.0:8000
測試
POST /api/v1/question HTTP/1.1
Host: 127.0.0.1:8000
Content-Type: application/json
Authorization: Basic YWRtaW46cGFzc3dvcmQxMjM=
Cache-Control: no-cache
{"message": "good to know"}
response
{
"rc": 0,
"msg": "hello"
}
serve的核心代碼在serve/api/chatbotmanager.py中。
使用腳本
scripts/start_training.sh 啟動訓練
scripts/start_tensorboard.sh 啟動Tensorboard
scripts/start_serving.sh 啟動服務
對模型的評價
目前代碼具有很高的維護性，這也是從DeepQA項目進行重構(gòu)的原因，更清晰的數(shù)據(jù)預處理、訓練和服務。有新的變更可以添加到deepqa2/models中，然后在train.py和chatbotmanager.py變更一下。
有待改進的地方
a. 新建models/rnn2.py, 使用dropout。目前DeepQA中已經(jīng)使用了Drop.
b. tensorflow rc0.12.x中已經(jīng)提供了seq2seq network，可以更新成tf版本.
c. 融合訓練，目前model只有一個庫，應該是設計一個新的模型，支持一個大庫和小庫，不同權(quán)重進行，就如Mechanism-Aware Neural Machine for Dialogue Response Generation的介紹。
d. 代碼支持多機多GPU運行。
e. 目前訓練的結(jié)果都是QA對，對于一個問題，可以有多個答案。
f. 目前沒有一個方法進行accuracy測試，一個思路是在訓練中就提供干擾項，因為當前只有正確的答案，如果提供錯誤的答案（而且越多越好），就可以使用recall_at_k方法進行測試。
機器人家上了解到的，希望對你有用
以上就是關于chatbot下載相關問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。
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