前言：这篇博客主要是依赖网上开源的DeepQA项目，详细介绍其使用的方法，以及需要注意的地方，并没有做较多的改进。这个项目实现简单，操作方便，对于想了解如何实现聊天机器人的伙伴们，是个不错的入门之选，其后也附有我的效果展示和源码。
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环境配置：笔者是使用python3.5，IDE是pycharm的windows环境，ubuntu的Linux环境还未亲测，还望海涵。
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一、DeepQA项目简单介绍
话不多说，先附上——DeepQA源码GitHub地址。下载源码、解压、并在pycharm下建立工程。
这篇博客只讲解DeepQA项目的demo，不涉及website版，有兴趣的伙伴可以自己研究chatbot_website下的文件——记得也教一下大家。
建立工程后可得到如下图示：下左图里红色标注的是我们主要用到的几个文件或文件夹，详细说明如下：
data文件夹：是用来保存语料数据的，在DeepQA源码GitHub地址中对这个文件夹有详细说明。简单介绍如下：打开data文件夹，是右上图所示：①、红框cornell下是康奈尔电影对话语料库，也是默认的语料数据，.txt格式；②、而如果你自己想使用自己的语料库，则需要将自己准备的语料存入lightweight文件夹中（下面针对自己的语料库会有更详细的操作介绍）；③、samples文件夹存储由语料库.txt格式转化而来的.pkl文件，.pkl文件才是程序读取的语料格式；④、test文件夹下有一个同名不同格式的samples.txt文件，用来存储测试语料；save文件夹：是用来保存由训练得到的model模型参数，主要是里面的.ckpt文件存储模型参数；model_predictions.txt保存内测输出（下有详细介绍）；main.py是主函数：是训练train、测试test的入口；chatbot.py是主要参数程序：里面包括各种参数调整的接口（下有详细介绍）；
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二、使用默认康奈尔(cornell)电影对话语料库做chatbot
2.1、模型训练
1、下载解压DeepQA源码，新建pycharm工程后，直接运行main.py，即可开始训练。运行窗口如下所示：
2、请注意chatbot.py程序130行–135行的模型参数调整，分别是训练批次numEpochs、保存参数的步长saveEvery、批量batchsize、学习率lr、dropout参数：(这里根据大家需求，自行调参)
3、语料读取完毕后，就可以在data/samples文件夹下查看由语料库中的.txt文件生成的.pkl文件：
4、最后就是开始漫长的训练，笔者的配置既没有GPU也没有服务器，真的训练了好久，哭——训练完成后，可以在save/model文件夹下查看生成的model参数文件：(此时应该是没有model_predictions.txt文件，内测测试后才会生成model_predictions.txt文件，下有介绍)
2.2、模型测试
2.2.1：内测——生成model_predictions.txt文件
先打开data/cornell文件夹，查看到其下有两个.txt文件，这就是康奈尔训练语料集，再打开data/test文件夹，查看到其下samples.txt文件就是测试语料集，最后打开main.py文件，依次点击：run、Edit Configuration，得到如下窗口：
在Parameters中填入下面的内容：
--test确定后再点击运行main.py文件，在对话窗口得到成功信息后，就可以在save/model文件夹下看到生成的model_predictions.txt文件；
打开model_predictions.txt文件——这个文件是由训练语料集得到的model来预测data/test/samples.txt文件得到的预测回答内容，如下所示：
2.2.2：外测——进入人机对话模式
外测的操作步骤如内测一致，依次点击：run、Edit Configuration，最后在Parameters中填入的内容改成如下：
--test interactive就可以在对话窗口中进入人机交互模式，注意cornell语料库是英文语料库，不可能出现下图中文形式的回答——因为cornell语料库训练时间太久了，我就用自己的语料库做了外测。
到这里一个简单的chatbot聊天机器人就完成了。训练次数与语料库质量直接影响模型效果，网上前辈都是训练20W+次，我这电脑配置望尘莫及了，伙伴们得到的高训练次数的模型也可以发出来与我们共享。
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三、使用自己的语料库做chatbot
使用自己的语料库做chatbot其实也很简单——就是准备一些语料，修改一些参数。
3.1、如何制作自己的语料库
需要在data/lightweight文件夹下制作自己的训练语料库，在data/test/samples.txt制作自己的测试语料库
以下方法只是简单制作方法，制作详细方法请参考——DeepQA项目如何制作自己的语料库
3.1.1：训练语料制作：在data/lightweight文件夹下新建<name>.txt文本文件，注意<name>需要使用自己的文件名。在文本文件中输入自己的语料：不同语境间用===分割，上下即为问答对形式；
3.1.2：测试语料：在data/test文件夹下的samples.txt中重新输入测试语料，测试语料只在内测时候生成model_predictions.txt文件用到；也是上下问答对形式，但不必用===区分语境；
3.2、训练自己的语料库
重要提醒：每一次重新训练之前，都要先查看data/samples文件夹下之前生成的两个.pkl文件是否已经删除——我并没有对这一点进行过深究，只是发现程序具有检查.pkl格式文件的能力？如果不提早删除，程序会先读取已存在的.pkl文件，如果这样就意味着新语料并没有参与新的训练（可能这也是唯结果论的分析吧，我并没有深究于此）
训练自己的语料库的步骤我们也已经做过多次轻车熟路了——先打开main.py文件，依次点击：run、Edit Configuration，在Parameters中填入下面的内容，再点击运行main.py文件；请注意<name>要与你的文件名一致；
--corpus lightweight --datasetTag <name>成功读取语料集后，就可以在data/samples查看到新生成的.pkl文件，同样训练结束后可以在save/model文件夹下查看新生成的model参数文件；
3.3、测试自己的语料库结果
内测与外测的步骤都与上述内/外测的步骤一模一样：
内测：依次点击：run、Edit Configuration，在Parameters中填入下面的内容后，点击运行main.py文件，就可以在得到成功信息后，在save/model文件夹下看到生成的model_predictions.txt文件
--test外测：依次点击：run、Edit Configuration，在Parameters中填入的内容改成如下，最后点击运行main.py文件
--test interactive就可以在对话窗口中进入人机交互模式。语料库质量差、语料库对话数据少、训练次数过低都会导致交互预测结果差的状况产生。
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问题求教：
我在使用自己的语料库做外测时发现了一个问题：
训练2W次的模型，外测进入交互窗口后，如果输入的问题是data/lightweight文件夹下自己语料库中的问题（问题+符号都需要一字不差，问题不区分语种），这时候百分百答出问题正确答案，但如果不是自己语料库内的问题、或者不是百分百自己语料库内的中文问题，总会重复出错
对于这个问题，我的猜想是：
1、由于我的语料集包含的场景过少，问题覆盖面小，训练过拟合导致正确答案只能由完整问题才能答出；
2、因为DeepQA项目面对的语种是英语，对英语有模糊回答处理，所以回答英语问题置信度尚可，但如果我们将训练集改成全中文形式，DeepQA并没有像jieba分词一样类似的操作，所以得到的回答预测总是差强人意。
介于第2点猜想，我又参考做了新的小demo——【聊天机器人】2：使用自己的数据集，实现中文聊天机器人，这次加入中文jieba分词得到的在特定语境下的预测结果还是可以的。