一、走进聊天机器人

目标

1. 知道常见的bot的分类
2. 知道企业中常见的流程和方法

1.1 目前企业中的常见的聊天机器人

1. QA BOT (问答机器人) : 回答问题
   1.代表:智能名服
   2.比如: 提问和回答
2. TASK BOT(任务机器人): 助人们做事情
   1.代表: siri
   2.比如:设五明天早上9点的闹钟
3. CHAT BOT(聊天机器人): 通用、开放聊天
   1.代表:微软小冰

1.2 常见的聊天机器人怎么实现的

1.2.1 问答机器人的常见实现手段

1. 信息检素、搜素(简单，效果一般，对数据问答对的要求高)关键词: tfidf、SVM、朴素贝叶斯、RNN、CNN
2. 知识图谱(相对复杂，效果好，很多论文)在图形数据库中存储知识和知识间的关系、把问答转化为查询语句、能够实现推理

1.2.2 任务机器人的常见实现思路

1. 语音转文字
2. 意图识别、领域识别、文本分类
3. 槽位填充:比如买机票的机器人 使用命令体识形填充 从{位置}到{位置}的票2个位置的
4. 回话管理、回话策略
5. 自然语言生成
6. 文本转语音

1.2.3 闲聊机器人的常见实现思路

1. 信息检素《简单、能够回答的话术有限)
2. seq2seg 和变种(答案覆盖率高，但是不能保证答案的通顺等)

1.3 企业中的聊天机器人是如何实现的

1.3.1 阿里小蜜-电商智能助理是如何实现的

参考地址: https://juejin.im/entry/59e96f946fb9a04510499c7f

1.3.1.1 主要交互过程

从图可以看出:

1. 输入:语音转化为文本，进行理解之后根据上下文得到语义的表示
2. 输出:根据语义的表是和生成方法得到文本，再把文本转化为语音输出

1.3.1.2 技术架构

可以看出其流程为:

1. 判断用户意图
2. 如果意图为面向目标:可能是问答型或者是任务型
3. 如果非面向目标:可能是语聊型

1.3.1.3 检索模型流程（小蜜还用了其他的模型，这里以此为例）

通过上图可知，小童的检索式回答的流程大致为:

1. 对问题进行处理
2. 根据问题进行召回，使用了提前准备的结构化的语料和训练的模型
3. 对召回的结果进行组长和日志记录
4. 对召回的结果进行相似度计算，情感分析和属性识别
5. 返回组装的结果

1.3.2 58同城智能客服帮帮如何实现的

参考地址：http://www.6aiq.com/article/1536149308075?p=1&m=0

1.3.2.1 客服体系

1.3.2.2 智能客服整体架构

整体来看，58的客服架构分为三个部分

1. 基础服务，实现基础的NLP的功能和意图识别
2. 应用对话部分实现不同意图的模型，同时包括编相运营等内容
3. 提供对外的接口

1.3.2.3 业务咨询服务流程

大数据流程

KB-bot的流程大致为:

1. 对问题进行基础处理
2. 对答案通过tfidf等方法进行召回
3. 对答案通过规则深度神经网络等方法进行重排序
4. 返回答案排序列表
   使用融合的模型
   
   在问答模型的深度网络模型中使用了多套模型进行融合来获取结果
5. 在模型层应用了 FastText、TextCNN 和 Bi-LSTM 等模型
6. 在特征层尝试使用了单字、词、词性、词语属性等多种特征
   通过以上两个模型来组合获取相似的问题，返回相似问题ID对应的答案

1.3.2.4 58的闲聊机器人

58同城的闲聊机器人使用三种方法包括

1. 基于模板匹配的方法
2. 基于搜索的方式获(上上图)
3. 使用seq2seq的神经网络来实现

1.3.2.5 解决不了转人工服务

二、需求分析和流程介绍

目标

1. 能够说出实现聊天机器人的需求
2. 能够说出实现聊天机器人的流程

2.1需求分析

在黑马头条的小智同学板块实现聊天机器人，能够起到智能客服的效果，能够为使用app的用户解决基础的问题，而不用额外的人力。
但是由于语料的限制，所以这里使用了编程相关的问题，能够回答类似: python是什么，python有什么优势等问题

2.2 效果演示

2.3 实现流程

2.3.1 整体架构

整个流程的描述如下

1. 接受用户的问题之后，对问题进行基础的处理
2. 对处理后的问题进行分类，判断其意图
3. 如果用户希望闲聊，那么调用闲聊模型返回结果
4. 如果用户希望咨询问题，那么调用问答模型返回结果

2.3.2 闲聊模型

闲聊模型使用了seq2seq模型实现
包含:

1. 对数据的embedding
2. 码层
3. attention机制的处理
4. 解码层
   

2.3.3 问答模型

问答模型使用了召回和排序的机制来实现，保证获取的速度的同时保证了准确率

1. 问题分析:对问题进行基础的处理，包括分词，词性的获取，词向量的获取
2. 问题的召回:通过机器学习的方法进行海选，海选出大致满足要求的相似问题的前K个
3. 问题的排序: 通过深度学习的模型对问题计算准确率，进行排序
4. 设置阈值，返回结果
   

三、环境准备

目标

1. 能够使用anaconda创建虚拟环境
2. 能够安装fasttext
3. 能够安装pysparnn

3.1 Anaconda环境准备

1. 下载地址: https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/hep/anaconda/
2. 下对应电脑版本软件，安装
   1.windows: 双击exe文件
   2.unix:给sh文件添加可执行权限，执行sh文件
3. 添加到环境变量
   1.windows安装过程中勾选
   2.unix: export PATH=“/root/miniconda3/bin: $SPATH”
4. 创建虚拟环境
   1.conda create -n 名字 python=3.6(版本)
   2.查看所有虚拟环境: conda env list
5. 切换到虚拟环境
   1.conda activate 名字
6. 退出虚拟环境
   1.conda deactivate 名字

3.2 fasttext安装

文档地址: https://fasttext.cc/docs/en/support.html
安装步骤：
1.下载 git clone https://github.com/facebookresearch/fastText.git
2. cd cd fastText
3. 编译 make
4. 安装 python setup.py install

3.3 pysparnn安装

文档地址: https://github.com/facebookresearch/pysparnn
安装步骤：
1.下载: git clone https 😕/github .com/facebookresearch/pysparnn.git
2.安装: python setupy.py install

四、语料准备

目标

1. 准备分词词典
2. 准备停用词
3. 准备问答对
4. 爬虫采集相似问题

4.1 分词词典

4.1.1 词典来源

1. 各种输入法的词典
   例: https://pinyin.sogou.com/dict/cate/index/97?rf=dictindex
   例: https://shurufa.baidu.com/dict_list?cid=211
2. 手动收集，根据目前的需求，我们可以手动收集如下词典
   1.机构名称，例如: 传智 ， 传智播客，黑马程序员
   2.课程名词，例如: python,人工智能+python ，c++等

4.1.2词典处理

输入法的词典都是特殊格式，需要使用特殊的工具才能够把它转化为文本格式
工具名称:深蓝词库转换.exe
下载地址：https://github.com/studyzy/imewiconverter

4.1.3 对多个词典文件内容进行合并

下载使用不同平台的多个词典之后,把所有的xt文件合并到一起供之后使用

4.2 准备停用词

4.2.1 什么是停用词？

对句子进行分词之后，句子中不重要的词

4.2.2 停用词的准备

常用停用词下载地址: https://github.com/goto456/stopwords

4.2.3 手动筛选和合并

对于停用词的具体内容，不同场景下可能需要保留和去除的词语不一样比如: 词语哪个，很多场景可以删除，但是在判断语义的时候则不行

4.3 问答对的准备

4.3.1 现有问答对的样式

问答对有两部分，一部分是咨询老师整理的问答对，一部分是excel中的问答对，
最终我们需要把问答对分别整理到两个txt文档中，如下图(左边是问题，右边是答案):

4.3.2 excel中问答对的处理

Excel中的问答对直接使用pandas就能够处理

五、文本分词

目标

1. 完成停用词的准备
2. 完成分词方法的封装

5.1 准备词典和停用词

5.1.1 准备词典

5.1.2 准备停用词

5.2 准备按照单个字切分句子的方法

5.3 完成分词方法的封装

lib 下创建cut_sentencepy文件，完成分词方法的构建

六、动手练习