Mianbot

demo

Mianbot 是採用樣板與檢索式模型搭建的聊天機器人,目前有兩種產生回覆的方式,專案仍在開發中:)

匹配示例

更多的樣例可以參照 example/output.txt

輸入:明天早上叫我起床。

相似度 概念 匹配元
0.4521 鬧鐘 起床
0.3904 天氣 早上
0.3067 住宿 起床
0.1747 病症 起床
0.1580 購買 早上
0.1270 股票 早上
0.1096 觀光 早上

輸入:明天上海會不會下雨?

相似度 概念 匹配元
0.5665 天氣 下雨
0.3918 鬧鐘 下雨
0.1807 病症 下雨
0.1362 住宿 下雨
0.0000 股票
0.0000 觀光
0.0000 購買

環境需求

import Chatbot.console as console
c = console.Console(model_path='your_model')

使用方式

聊天機器人

import Chatbot.chatbot as chatbot

chatter = chatbot.Chatbot(w2v_model_path='your_model')
chatter.waiting_loop()

計算匹配度

import Chatbot.console as console

c = console.Console(model_path='your_model')
speech = input('Input a sentence:')
res,path = c.rule_match(speech)
c.write_output(speech,res,path)

規則格式

規則採用 json 格式,樣板規則放置於\RuleMatcher\rule中,

    {
        "domain": "代表這個規則的抽象概念",
        "response": [
        "對應到該規則後",
            "機器人所會給予的回覆",
            "機器人會隨機抽取一條 response"
        ],
        "concepts": [
            "該規則的可能表示方式"
        ],
        "children": ["該規則的子規則","如購買 -> 購買飲料,購買衣服......"]
    }

Example

    {
        "domain": "購買",
        "response": [
            "正在將您導向購物模組"
        ],
        "concepts": [
            "購買","購物","訂購"
        ],
        "children": [
            "購買生活用品",
            "購買家電",
            "購買食物",
            "購買飲料",
            "購買鞋子",
            "購買衣服",
            "購買電腦產品"
        ]
    },

問答測試用資料集

請點擊這裡下載部分測試用資料集,內容包含了 PTT C_Chat、Gossiping 版非新聞類問答約 250,000 則。檔案解壓縮後請放置於 QuestionAnswering/data/ 資料夾下,reply.rar 解壓縮後的資料夾請放置於 QuestionAnswering/data/processed 下:

QuestionAnswering
└── data
   ├── SegTitles.txt
   ├── processed
   │   └── reply
   │       ├── 0.json
   │       ├── .
   │       ├── .
   │       ├── .
   │       └── xxx.json
   └── Titles.txt

完成配置後,可以將chatbot.py 中的 self.github_qa_unupdated 設為 False 打開問答模組進行測試。

開發日誌

特別致謝