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File metadata and controls

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智能对话模型

概述

  1. AIML 人工智能标记语言
  2. WebQA 开放域问答
  3. Deeplearning 深度学习
  4. 效果展示

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启动服务

环境说明

Linux/Python2.7/PyCharm

安装依赖

$ pip2 install jieba
$ pip2 install aiml
$ pip2 install lxml
$ pip2 install beautifulsoup4
$ pip2 install flask

运行流程

Working directory: chatbot-aiml-webqa/core

$ cd chatbot-aiml-webqa/core
$ python2 web/server.py (or $ nohub python2 web/server.py)

> ......
> * Running on http://0.0.0.0:5000/ (Press CTRL+C to quit)

CURL:
$ curl "0.0.0.0:5000/chat" -d "message=新闻"
$ curl "0.0.0.0:5000/chat" -d "message=天气"
$ curl "0.0.0.0:5000/chat" -d "message=时间"

处理流程

步骤一:预处理

  1. 限制字数
  2. 过滤敏感词(恶心、政治、色情、违法......)

步骤二:知识库匹配(AIML)

  1. 基本功能:打招呼、闲聊......
  2. 异常处理:问题太长、空白问题、找不到回复......
  3. 情绪回答:表情、夸奖、嘲笑......

如果匹配不到回答,进行步骤三

步骤三:互联网搜索(WebQA)

  1. 新闻----新浪新闻
  2. 文章----每日一文
  3. 笑话----糗事百科
  4. 时间----搜狗时间
  5. 天气----搜狗天气
  6. 空气----搜狗空气
  7. 其他遍历百度搜索
  • 百度汉语
  • 百度翻译
  • 百度图谱
  • 百度汇率
  • 百度计算
  • 百度股票
  • 百度歌词
  • 百度最新
  • 百度百科
  • 百度知道

如果搜索不到回答,进行步骤四

步骤四:神经网络

基于Seq2Seq模型的下一代对话引擎不仅仅是在现有的回答中训练最佳回答,而是能自我创造一个类似于人类的回答。
语料库:http://61.93.89.94/Noah_NRM_Data/
目前这部分没时间实现......暂时先用图灵机器人API代替吧~~~

学习功能

利用AIML模板+shelve存储

  1. * 说错 *
  2. * 答错 *
  3. ......
ME > 世界上最漂亮的人是谁
AI > 灰姑娘
ME > 你说错了
AI > 那你教我吧
ME > 白雪公主
AI > 我学会啦,下次你就可以问我"世界上最漂亮的人是谁"......
ME > 世界上最漂亮的人是谁
AI > 白雪公主

参考链接

  1. https://github.com/SnakeHacker/QA-Snake
  2. https://github.com/ictar/XIXI
  3. https://github.com/fwwdn/sensitive-stop-words