0 简介

🔥 优质竞赛项目系列，今天要分享的是

基于深度学习的中文对话问答机器人

该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！

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1 项目架构

整个项目分为 数据清洗 和 建立模型两个部分。

（1）主要定义了seq2seq这样一个模型。
首先是一个构造函数，在构造函数中定义了这个模型的参数。
以及构成seq2seq的基本单元的LSTM单元是怎么构建的。

（2）接着在把这个LSTM间单元构建好之后，加入模型的损失函数。
我们这边用的损失函数叫sampled_softmax_loss，这个实际上就是我们的采样损失。做softmax的时候，我们是从这个6000多维里边找512个出来做采样。
损失函数做训练的时候需要，测试的时候不需要。训练的时候，y值是one_hot向量

（3）然后再把你定义好的整个的w[512*6000]、b[6000多维]，还有我们的这个cell本身，以及我们的这个损失函数一同代到我们这个seq2seq模型里边。然后呢，这样的话就构成了我们这样一个seq2seq模型。
函数是tf.contrib.legacy_seq2seq.embedding_attention_seq2seq()

（4）最后再将我们传入的实参，也就是三个序列，经过这个桶的筛选。然后放到这个模型去训练啊，那么这个模型就会被训练好。到后面，我们可以把我们这个模型保存在model里面去。模型参数195M。做桶的目的就是节约计算资源。

2 项目的主要过程

前提是一问一答，情景对话，不是多轮对话（比较难，但是热门领域）

整个框架第一步：做语料

先拿到一个文件，命名为.conv（只要不命名那几个特殊的，word等）。输入目录是db，输出目录是bucket_dbs，不存在则新建目录。

测试的时候，先在控制台输入一句话，然后将这句话通过正反向字典Ids化，然后去桶里面找对应的回答的每一个字，然后将输出通过反向字典转化为汉字。

2.1 数据清洗、预处理

读取整个语料库，去掉E、M和空格，还原成原始文本。创建conversion.db，conversion表，两个字段。每取完1000组对话，插入依次数据库，批量提交，通过cursor.commit.

2.2 分桶

从总的conversion.db中分桶，指定输入目录db, 输出目录bucket_dbs.

检测文字有效性，循环遍历，依次记录问题答案，每积累到1000次，就写入数据库。

​

        for ask, answer in tqdm(ret, total=total):if is_valid(ask) and is_valid(answer):for i in range(len(buckets)):encoder_size, decoder_size = buckets[i]if len(ask) <= encoder_size and len(answer) < decoder_size:word_count.update(list(ask))word_count.update(list(answer))wait_insert.append((encoder_size, decoder_size, ask, answer))if len(wait_insert) > 10000000:wait_insert = _insert(wait_insert)break

将字典维度6865未，投影到100维，也就是每个字是由100维的向量组成的。后面的隐藏层的神经元的个数是512，也就是维度。

句子长度超过桶长，就截断或直接丢弃。

四个桶是在read_bucket_dbs()读取的方法中创建的，读桶文件的时候，实例化四个桶对象。

2.3 训练

先读取json字典，加上pad等四个标记。

lstm有两层，attention在解码器的第二层，因为第二层才是lstm的输出，用两层提取到的特征越好。

num_sampled=512, 分批softmax的样本量（

训练和测试差不多，测试只前向传播，不反向更新

3 项目的整体结构

s2s.py：相当于main函数，让代码运行起来
里面有train()、test()、test_bleu()和create_model()四个方法，还有FLAGS成员变量，
相当于静态成员变量 public static final string

decode_conv.py和data_utils.py：是数据处理

s2s_model.py:
里面放的是模型
里面有init()、step()、get_batch_data()和get_batch()四个方法。构造方法传入构造方法的参数，搭建S2SModel框架，然后sampled_loss()和seq2seq_f()两个方法

data_utils.py:
读取数据库中的文件，并且构造正反向字典。把语料分成四个桶，目的是节约计算资源。先转换为db\conversation.db大的桶，再分成四个小的桶。buckets
= [ (5, 15), (10, 20), (15, 25), (20, 30)]
比如buckets[1]指的就是(10, 20)，buckets[1][0]指的就是10。
bucket_id指的就是0，1，2，3

dictionary.json：
是所有数字、字母、标点符号、汉字的字典，加上生僻字，以及PAD、EOS、GO、UNK 共6865维度，输入的时候会进行词嵌入word
embedding成512维，输出时，再转化为6865维。

model：
文件夹下装的是训练好的模型。
也就是model3.data-00000-of-00001，这个里面装的就是模型的参数
执行model.saver.restore(sess, os.path.join(FLAGS.model_dir,
FLAGS.model_name))的时候，才是加载目录本地的保存的模型参数的过程，上面建立的模型是个架子，
model = create_model(sess, True)，这里加载模型比较耗时，时间复杂度最高

dgk_shooter_min.conv:
是语料，形如： E
M 畹/华/吾/侄/
M 你/接/到/这/封/信/的/时/候/
decode_conv.py: 对语料数据进行预处理
config.json：是配置文件，自动生成的

4 重要的API

4.1 LSTM cells部分：

​

    cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(size)cell = tf.contrib.rnn.DropoutWrapper(cell, output_keep_prob=dropout)cell = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell([cell] * num_layers)对上一行的cell去做Dropout的，在外面裹一层DropoutWrapper

构建双层lstm网络，只是一个双层的lstm，不是双层的seq2seq

4.2 损失函数：

​

tf.nn.sampled_softmax_loss( weights=local_w_t,
b labels=labels, #真实序列值，每次一个
inputs=loiases=local_b,
cal_inputs, #预测出来的值，y^,每次一个
num_sampled=num_samples, #512
num_classes=self.target_vocab_size # 原始字典维度6865)

4.3 搭建seq2seq框架：

   tf.contrib.legacy_seq2seq.embedding_attention_seq2seq(encoder_inputs, # tensor of input seq 30decoder_inputs, # tensor of decoder seq 30tmp_cell, #自定义的cell,可以是GRU/LSTM, 设置multilayer等num_encoder_symbols=source_vocab_size,# 编码阶段字典的维度6865num_decoder_symbols=target_vocab_size, # 解码阶段字典的维度 6865embedding_size=size, # embedding 维度，512num_heads=20, #选20个也可以，精确度会高点，num_heads就是attention机制，选一个就是一个head去连，5个就是5个头去连output_projection=output_projection,# 输出层。不设定的话输出维数可能很大(取决于词表大小)，设定的话投影到一个低维向量feed_previous=do_decode,# 是否执行的EOS，是否允许输入中间cdtype=dtype)

4.4 测试部分：

​

self.outputs, self.losses = tf.contrib.legacy_seq2seq.model_with_buckets(
self.encoder_inputs,
self.decoder_inputs,
targets,
self.decoder_weights,
buckets,
lambda x, y: seq2seq_f(x, y, True),
softmax_loss_function=softmax_loss_function
)

4.5 评价NLP测试效果：

在nltk包里，有个接口叫bleu，可以评估测试结果，NITK是个框架

​

from nltk.translate.bleu_score import sentence_bleu
score = sentence_bleu(
references,#y值
list(ret),#y^
weights=(1.0,)#权重为1
)

4.6 梯度截断，防止梯度爆炸

​

clipped_gradients, norm = tf.clip_by_global_norm(gradients,max_gradient_norm)
tf.clip_by_global_norm(t_list, clip_norm, use_norm=None, name=None)

通过权重梯度的总和的比率来截取多个张量的值。t_list是梯度张量， clip_norm是截取的比率,这个函数返回截取过的梯度张量和一个所有张量的全局范数

4.7 模型保存

​

tf.train.Saver(tf.global_variables(), write_version=tf.train.SaverDef.V2)

5 重点和难点

5.1 函数

​

def get_batch_data(self, bucket_dbs, bucket_id):
def get_batch(self, bucket_dbs, bucket_id, data):
def step(self,session,encoder_inputs,decoder_inputs,decoder_weights,bucket_id):

5.2 变量

​

batch_encoder_inputs, batch_decoder_inputs, batch_weights = [], [], []

6 相关参数

​

model = s2s_model.S2SModel(data_utils.dim,  # 6865，编码器输入的语料长度data_utils.dim,  # 6865，解码器输出的语料长度buckets,  # buckets就是那四个桶，data_utils.buckets，直接在data_utils写的一个变量，就能直接被点出来FLAGS.size, # 隐层神经元的个数512FLAGS.dropout, # 隐层dropout率，dropout不是lstm中的，lstm的几个门里面不需要dropout，没有那么复杂。是隐层的dropoutFLAGS.num_layers, # lstm的层数，这里写的是2FLAGS.max_gradient_norm, # 5，截断梯度，防止梯度爆炸FLAGS.batch_size,  # 64，等下要重新赋值，预测就是1，训练就是64FLAGS.learning_rate,    # 0.003FLAGS.num_samples,  # 512，用作负采样forward_only, #只传一次dtype){"__author__": "qhduan@memect.co","buckets": [[5, 15],[10, 20],[20, 30],[40, 50]],"size": 512,/*s2s lstm单元出来之后的，连的隐层的number unit是512*/"depth": 4,"dropout": 0.8,"batch_size": 512,/*每次往里面放多少组对话对，这个是比较灵活的。如果找一句话之间的相关性，batch_size就是这句话里面的字有多少个，如果要找上下文之间的对话，batch_size就是多少组对话*/"random_state": 0,"learning_rate": 0.0003,/*总共循环20次*/"epoch": 20,"train_device": "/gpu:0","test_device": "/cpu:0"}

7 桶机制

7.1 处理数据集

语料库长度桶结构
(5, 10): 5问题长度,10回答长度
每个桶中对话数量,一问一答为一次完整对话

Analysis
(1) 设定4个桶结构,即将问答分成4个部分,每个同种存放对应的问答数据集[87, 69, 36,
8]四个桶中分别有87组对话,69组对话,36组对话,8组对话;
(2) 训练词数据集符合桶长度则输入对应值,不符合桶长度,则为空;
(3) 对话数量占比:[0.435, 0.78, 0.96, 1.0];

7.2 词向量处理seq2seq

获取问答及答案权重

参数：

• data: 词向量列表,如[[[4,4],[5,6,8]]]
• bucket_id: 桶编号,值取自桶对话占比

步骤：

• 问题和答案的数据量:桶的话数buckets = [(5, 10), (10, 15), (20, 25), (40, 50)]
• 生成问题和答案的存储器
• 从问答数据集中随机选取问答
• 问题末尾添加PAD_ID并反向排序
• 答案添加GO_ID和PAD_ID
• 问题,答案,权重批量数据
• 批量问题
• 批量答案
• 答案权重即Attention机制
• 若答案为PAD则权重设置为0,因为是添加的ID,其他的设置为1

Analysis

• (1) 对问题和答案的向量重新整理,符合桶尺寸则保持对话尺寸,若不符合桶设定尺寸,则进行填充处理,
  问题使用PAD_ID填充,答案使用GO_ID和PAD_ID填充;

• (2) 对问题和答案向量填充整理后,使用Attention机制,对答案进行权重分配,答案中的PAD_ID权重为0,其他对应的为1;

• (3) get_batch()处理词向量;返回问题、答案、答案权重数据;
  返回结果如上结果:encoder_inputs, decoder_inputs, answer_weights.

7.3 处理问答及答案权重

​

参数:session: tensorflow 会话.encoder_inputs: 问题向量列表decoder_inputs: 回答向量列表answer_weights: 答案权重列表bucket_id: 桶编号which bucket of the model to use.forward_only: 前向或反向运算标志位
返回:一个由梯度范数组成的三重范数（如果不使用反向传播,则为无）。平均困惑度和输出

Analysis

• (1) 根据输入的问答向量列表,分配语料桶,处理问答向量列表,并生成新的输入字典(dict), input_feed = {};

• (2) 输出字典(dict), ouput_feed = {},根据是否使用反向传播获得参数,使用反向传播,
  output_feed存储更新的梯度范数,损失,不使用反向传播,则只存储损失;

• (3) 最终的输出为分两种情况,使用反向传播,返回梯度范数,损失,如反向传播不使用反向传播,
  返回损失和输出的向量(用于加载模型,测试效果),如前向传播;

7.4 训练&保存模型

步骤：

• 检查是否有已存在的训练模型

• 有模型则获取模型轮数,接着训练

• 没有模型则从开始训练

• 一直训练，每过一段时间保存一次模型

• 如果模型没有得到提升，减小learning rate

• 保存模型

• 使用测试数据评估模型

  global step: 500, learning rate: 0.5, loss: 2.574068747580052
  bucket id: 0, eval ppx: 14176.588030763274
  bucket id: 1, eval ppx: 3650.0026667220773
  bucket id: 2, eval ppx: 4458.454110999805
  bucket id: 3, eval ppx: 5290.083583183104
  

7.5 载入模型&测试

(1) 该聊天机器人使用bucket桶结构,即指定问答数据的长度,匹配符合的桶,在桶中进行存取数据;
(2) 该seq2seq模型使用Tensorflow时,未能建立独立标识的图结构,在进行后台封装过程中出现图为空的现象;

​

从main函数进入test()方法。先去内存中加载训练好的模型model，这部分最耗时，改batch_size为1，传入相关的参数。开始输入一个句子，并将它读进来，读进来之后，按照桶将句子分，按照模型输出，然后去查字典。接着在循环中输入上句话，找对应的桶。然后拿到的下句话的每个字，找概率最大的那个字的index的id输出。get_batch_data(),获取data [('天气\n', '')]，也就是问答对，但是现在只有问，没有答get_batch()获取encoder_inputs=1*10，decoder_inputs=1*20 decoder_weights=1*20step()获取预测值output_logits，

8 最后

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