聊天机器人-基于QQ聊天记录训练

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原文链接：http://www.chenjianqu.com/show-39.html

本文介绍了基于keras框架，使用seq2seq模型，如何使用自己的QQ聊天记录训练一个 聊天机器人——另一个’你‘。

    NLP使我快乐！这段时间在写Unity的同时也会看下NLP的知识，这不刚学了seq2seq，就想着用自己过去一年来的QQ聊天记录做一个简易的聊天机器人。做的时候发现网上的资料大多是关于字符级的seq2seq实现，而单词级的又是用keras实现的基本没有，只能摸索着，现在终于做个大概出来。就分享一下吧。

Seq2seq

    Seq2Seq(Sequence to Sequence), 就是一种能够根据给定的序列，通过特定的方法生成另一个序列的方法。比如在人机对话的场景下，你输入:"Are you free tomorrow?"到seq2seq模型，它会生成:"Yes,what's up?"。

    Seq2Seq主要的应用场景有① 机器翻译（当前最为著名的Google翻译，就是完全基于Seq2Seq+Attention机制开发出来的）。② 聊天机器人（小爱，微软小冰等也使用了Seq2Seq的技术（不是全部））。③ 文本摘要自动生成（今日头条等使用了该技术）。④ 图片描述自动生成。⑤ 机器写诗歌、代码补全、生成 commit message、故事风格改写等。

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原理

    Seq2Seq的主要思路是通过深度神经网络模型将输入的序列映射为中间语义向量，再将中间语义向量解码得到输出序列，这一过程由编码输入（encoder）与解码输出(decoder)两个环节组成。encoder和decoder一般都是用RNN，通常是LSTM或GRU，详情可看RNN、LSTM、GRU的原理和实现.

    假如原句子为X=(a,b,c,d,e,f)X=(a,b,c,d,e,f)，目标输出为Y=(P,Q,R,S,T)Y=(P,Q,R,S,T)，那么一个基本的seq2seq就如下图所示。

    左边是对输入的encoder，它负责把输入（可能是变长的）编码为一个固定大小的向量，这个可选择的模型就很多了，用GRU、LSTM等RNN结构或者CNN+Pooling、Google的纯Attention等都可以，这个固定大小的向量，理论上就包含了输入句子的全部信息。

    decoder负责将刚才我们编码出来的向量解码为我们期望的输出。与encoder不同，我们在图上强调decoder是“单向递归”的，因为解码过程是递归进行的，具体流程为：

1、所有输出端，都以一个通用的<start>标记开头，以<end>标记结尾，这两个标记也视为一个词/字；
2、将<start>输入decoder，然后得到隐藏层向量，将这个向量与encoder的输出混合，然后送入一个分类器，分类器的结果应当输出P；
3、将P输入decoder，得到新的隐藏层向量，再次与encoder的输出混合，送入分类器，分类器应输出Q；
4、依此递归，直到分类器的结果输出<end>。

    这就是一个基本的seq2seq模型的解码过程，在解码的过程中，将每步的解码结果送入到下一步中去，直到输出<end>位置。

下面开始做聊天机器人

神经网络模型

    训练时使用的神经网络模型结构如下：

详细的结构

转存失败重新上传取消

    作为一个单词级的生成模型，如果使用one-hot数据输入的话，那么LSTM的计算量和所需要的内存将无比巨大。因此需要将one-hot降维，故在lstm层前面加上一个词嵌入层。这里使用的词向量我前面的博客《文本CNN-中文酒店评论的二分类》有提到。

    训练过程是“teacher force”，这和预测过程是不同的，因此需要把预测模型和训练模型分开，训练模型和预测模型使用相同的层，但是他们的模型结构不同。

预测模型的第一个子模型是encoder：

第二个子模型是decoder_embedding：

第三个子模型是decoder：

其实理论上应该要把第二个和第三个模型合起来，但是我这里合起来的时候有点问题。

数据集获取和去噪

    本次使用的是QQ聊天记录作为训练集，QQ本身提供了聊天记录导出的功能，步骤如下：打开消息管理器，右上角点击导出全部消息记录，保存为.txt文件。

这样就可以得到我们想要的数据了。

    接下来进行数据清洗。代码如下：

import re
data=[]
#读取数据集
file = open("D:/NLP/dataset/对话数据集/聊天记录.txt",encoding='utf-8')
last_name=''
name=''
multiLine=''
flag=0
count=0
keyNoise=['的口令红包','邀请加入','申请加入','点击查看','撤回了','(无)','对方已成功接收']
for line in file:
    #去除空行
    line=line.strip().replace('\n','')
    if(len(line)==0):
        continue
    #去噪
    if(len(line)>4 and (line[:4]=='消息记录' or line[:4]=='消息分组' or line[:4]=='消息对象' or line[:4]=='===='  
      or line[:4]=='http' or line[:6]=='[QQ红包]' or line[:3]=='管理员')):
        continue
    continueflag=False
    for s in keyNoise:
        if(s in line):
            continueflag=True
    if(continueflag):
        continue
    #同一个聊天对象的多行连接起来
    if(line[:4]=='2018' or line[:4]=='2019'):
        name=line.split(' ')[-1]
        if(name==last_name):
            flag=1
        else:
            flag=0
            last_name=name
            #print(name)
        continue
    if(flag==1):
        multiLine+=(' '+line)
        continue
    else:
        temp=line
        line=multiLine.replace('\n','')
        multiLine=temp
        
    if(name=='轨迹'):#添加“我”标记
        multiLine='CJQ'+temp
    else:#添加“朋友”标记
        multiLine='FRI'+temp
    #去除@某人的消息
    obj=re.findall( r'(@\S*\s)',line)
    for s in obj:
        line=line.replace(s,'')
    #去除图片和表情
    line=line.replace('[图片]','')
    line=line.replace('[表情]','')
    line=line.strip()
    #去除空行
    if(len(line)==3):
        continue
    data.append(line)
    count+=1
    if(count==30678):#我这里只提取前30678行
        break
print(count)
#写入数据
with open('data.txt','w',encoding='utf-8') as f:
    f.write('\n'.join(data))

 将原始的聊天数据处理之后得到的如下类似的数据。

FRI你在寝室吗
CJQ不在 等会回去
FRI你回到了告诉我吧。我来拿
CJQok 我回来了
FRI太晚了。我都要睡了。明天再来找你拿吧
CJQ卧槽我给你吧 我现在拿给你？
FRI别了吧。太麻烦你了

 再把这个对话集拆分为两个文件，代码如下：

input_text=[]
target_text=[]
for i in range(len(data)-1):
    if(data[i][:3]=='FRI' and data[i+1][:3]=='CJQ'):
        input_text.append(data[i][3:].strip())
        target_text.append(data[i+1][3:].strip())
        
with open('cjq.txt','w',encoding='utf-8') as f:
    f.write('\n'.join(target_text))
with open('fri.txt','w',encoding='utf-8') as f:
    f.write('\n'.join(input_text))

这样就得到了"朋友说.txt"和"我回答.txt"两个文件。

数据集向量化

    使用keras的文本预处理器，将文本映射为序列。

import jieba
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, LSTM, Dense,Embedding
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
import numpy as np

MAX_WORDS=15000 #使用20000个词语
SEN_LEN=32 #每条聊天的长度

#将句子分词并用空格隔开
inputTextList=[' '.join([w for w in jieba.cut(text)]) for text in input_text]
targetTextList=[' '.join([w for w in jieba.cut(text)]) for text in target_text]
tokenizer=Tokenizer(num_words=MAX_WORDS)
tokenizer.fit_on_texts(texts=inputTextList+targetTextList)

#将文本映射为数字序列
input_sequences=tokenizer.texts_to_sequences(texts=inputTextList)
target_sequence=tokenizer.texts_to_sequences(texts=targetTextList)
word_index=tokenizer.word_index

#添加两个转义字符到词典
word_index['\t']=len(word_index)+1
word_index['\n']=len(word_index)+1
reverse_word_index = dict([(i, t) for t, i in word_index.items()])#得到反转词典，用于恢复
print(len(input_sequences))
print(len(target_sequence))

 由于数据集的单词量很大，如果想直接一次训练模型，内存肯定是不够的，因此需要定义一个生成器。

#数据生成器
def train_gen(input_seq,target_seq, m, batch_size=64):
    input_seq=np.array(input_seq)
    target_seq=np.array(target_seq)
    permutation = np.random.permutation(input_seq.shape[0])
    shuffled_inputs = input_seq[permutation]
    shuffled_targets = target_seq[permutation]
    num_batches = int(m/batch_size)
    
    while 1:
        for i in range(num_batches):
            input_seq_batch=shuffled_inputs[i*batch_size:(i+1)*batch_size]
            target_seq_batch=shuffled_targets[i*batch_size:(i+1)*batch_size]
            
            encoder_x = np.zeros((batch_size, SEN_LEN),dtype='float32')
            decoder_x = np.zeros((batch_size, SEN_LEN),dtype='float32')
            decoder_y = np.zeros((batch_size, SEN_LEN, MAX_WORDS),dtype='float32')
            
            for i, (in_t, tar_t) in enumerate(zip(input_seq_batch, target_seq_batch)):
                lentext=len(tar_t[:SEN_LEN])
                lentext_in=len(in_t[:SEN_LEN])
                if(lentext==0 or lentext_in==0):
                    continue
                for j, w_index in enumerate(in_t[:SEN_LEN]):
                    encoder_x[i,j]=w_index
                
                for j, w_index in enumerate(tar_t[:SEN_LEN]):
                    if(j==0):#开始符号
                        decoder_x[i,0]=word_index['\t']
                        decoder_y[i,0, w_index] = 1.
                    elif(j==lentext-1):#结束符号
                        decoder_x[i,j]=tar_t[j-1]
                        if(lentext>=SEN_LEN):
                            decoder_y[i, j,word_index['\n']] = 1.
                        else:
                            decoder_y[i, j, w_index] = 1.
                    else:
                        decoder_x[i,j]=tar_t[j-1]
                        decoder_y[i, j, w_index] = 1.#解码器输出序列提前一个时间步
                if(lentext<SEN_LEN):#补上长度
                    decoder_x[i,lentext]=tar_t[lentext-1]
                    decoder_y[i,lentext,word_index['\n']] = 1.
            yield [encoder_x,decoder_x],decoder_y

载入词向量矩阵

    我是用的是300d的中文词向量，下面的代码载入词向量文件并设置词向量矩阵

#解析词向量文件
embeddings_index={}
f=open(r'D:\NLP\wordvector\sgns.zhihu.word\sgns.zhihu.word',encoding='utf-8')
for line in f:
    values=line.split()
    word=values[0]#第一个是单词
    coefs=np.asarray(values[1:],dtype='float32')#后面都是系数
    embeddings_index[word]=coefs
f.close()
#准备词向量矩阵
EMBEDDING_DIM=300#词向量的长度
embedding_matrix=np.zeros((MAX_WORDS,EMBEDDING_DIM))
for word,i in word_index.items():
    word_vector=embeddings_index.get(word)
    if(word_vector is not None):#若是未登录词，则词向量为初始值0
        embedding_matrix[i]=word_vector

搭建神经网络模型

    网络结构如上面所述，下面代码搭建模型，同时载入词嵌入层的参数，并编译模型。

from keras.models import Model
from keras.layers import Input, LSTM, Dense,Embedding
#编码器
encoder_inputs = Input(shape=(None,))
encoder_eb = Embedding(MAX_WORDS, EMBEDDING_DIM)
encoder_eb_outputs = encoder_eb(encoder_inputs)#嵌入文本
encoder_lstm=LSTM(EMBEDDING_DIM,return_state=True)
encoder_outputs, state_h, state_c = encoder_lstm(encoder_eb_outputs)
encoder_states = [state_h, state_c]
#解码器
decoder_inputs = Input(shape=(None,))
decoder_eb = Embedding(MAX_WORDS, EMBEDDING_DIM)
decoder_eb_outputs=decoder_eb(decoder_inputs)
decoder_lstm = LSTM(EMBEDDING_DIM, return_sequences=True,return_state=True)
decoder_outputs,_,_=decoder_lstm(decoder_eb_outputs, initial_state=encoder_states)

decoder_dense_1 = Dense(int(MAX_WORDS/8), activation='relu')
decoder_outputs_1 = decoder_dense_1(decoder_outputs)
decoder_dense = Dense(MAX_WORDS, activation='softmax')
decoder_outputs = decoder_dense(decoder_outputs_1)

#将编码器和解码器串联起来
model = Model([encoder_inputs, decoder_inputs], decoder_outputs)

model.summary()
plot_model(model,to_file='chatbot_qq_model.png',show_shapes=True)

#把词嵌入矩阵载入到词嵌入层中
model.layers[2].set_weights([embedding_matrix])
model.layers[2].trainable=False#
model.layers[3].set_weights([embedding_matrix])
model.layers[3].trainable=False
#编译模型
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy')

模型训练

    使用生成器进行训练，训练50轮。受制于显存，我这里的batch_size只能设置为16，更大可能效果好一点，训练速度也更快点。我这里也没有设置验证集，主要是我太懒了。

import keras

callbacks_list=[
    keras.callbacks.EarlyStopping(
        monitor='acc',
        patience=10,
    ),
    keras.callbacks.ModelCheckpoint(
        filepath='chatbot1_model_checkpoint.h5',
        monitor='loss',
        save_best_only=True
    ),
    keras.callbacks.TensorBoard(
        log_dir='chatbot1_log'
    )
]

model.fit_generator(train_gen(input_sequences,target_sequence,
                    len(input_sequences), 
                    batch_size=16),
                    steps_per_epoch=1000,
                    callbacks=callbacks_list,
                    epochs=50
                   )

训练结果如下：

    可以看到50轮的训练让训练精度达到0.25，如果轮数更多的话，其实可以达到更高的精度。

搭建预测模型

    如前面所述搭建预测模型。

encoder_model = Model(encoder_inputs, encoder_states)
encoder_model.summary()
plot_model(encoder_model,to_file='chatbot_qq_encoder_model.png',show_shapes=True)

decoder_inputs = Input(shape=(None,))
decoder_eb = Embedding(MAX_WORDS, EMBEDDING_DIM)
decoder_eb_outputs=decoder_eb(decoder_inputs)
emb_model = Model(decoder_inputs, decoder_eb_outputs)
emb_model.summary()
plot_model(emb_model,to_file='chatbot_qq_emb_model.png',show_shapes=True)

decoder_eb_input = Input(shape=(None,EMBEDDING_DIM))

decoder_state_input_h = Input(shape=(None,EMBEDDING_DIM))
decoder_state_input_c = Input(shape=(None,EMBEDDING_DIM))
decoder_states_inputs = [decoder_state_input_h, decoder_state_input_c]

decoder_outputs, state_h, state_c = decoder_lstm(decoder_eb_input, initial_state=decoder_states_inputs)
decoder_states = [state_h, state_c]

decoder_outputs_1 = decoder_dense_1(decoder_outputs)
decoder_outputs = decoder_dense(decoder_outputs_1)

decoder_model = Model([decoder_eb_input] + decoder_states_inputs, [decoder_outputs]+decoder_states)
decoder_model.summary()
plot_model(decoder_model,to_file='chatbot_qq_decoder_model.png',show_shapes=True)

预测

    读取字典

f = open('word_index_chatbot.txt','r',encoding='utf-8')
dictStr = f.read()
f.close()
tk = eval(dictStr)
rtk = dict([(i, t) for t, i in tk.items()])

    输入聊天文本，预测生成。

text='早点睡吧你'
#将输入转换为序列
input_texts=[w for w in jieba.cut(text)]
input_sequences=[tk[w] for w in input_texts if w in tk]
x = np.zeros((1, SEN_LEN),dtype='float32')
y = np.zeros((1, 1),dtype='float32')
y[0,0]=tk['\t']
for j, w_index in enumerate(input_sequences[:SEN_LEN]):
    x[0,j]=w_index
result=''

#序列预测
states_value = encoder_model.predict(x)#序列编码
#维度变换
h,c=states_value
h_3=np.zeros((1,1, 300),dtype='float32')
c_3=np.zeros((1,1, 300),dtype='float32')
h_3[0]=h
c_3[0]=c
states_value=[h_3,c_3]
i=0
stop_condition = False
while not stop_condition:
    embeded_vector=emb_model.predict(y)
    output_tokens, h, c = decoder_model.predict([embeded_vector] + states_value)#序列解码

    #将输出转换为词
    index = np.argmax(output_tokens[0, -1, :])
    word = rtk[index]
    result += word
    #结束解码
    if (index>=SEN_LEN):
        stop_condition = True
    #更新状态
    states_value = [h, c]
    i+=1
    y[0,0]=index
print(result)

预测结果：

效果其实一般般，主要原因是数据集太小了，怪我聊天聊得不多咯。

参考资料

[1]笨拙的石头.NLP之Seq2Seq.https://blog.csdn.net/qq_32241189/article/details/81591456. 2018-08-12

[2]苏剑林.玩转Keras之seq2seq自动生成标题.https://spaces.ac.cn/archives/5861/comment-page-1.2018-09-01