Python微信公众号后台开发<005>：集成智能聊天机器人

Python疯子

发布于 2020-02-13 13:42:37

9060

发布于 2020-02-13 13:42:37

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给公众号集成一个智能聊天机器人

一、前述

ChatterBot是一个基于机器学习的聊天机器人引擎，构建在python上，主要特点是可以自可以从已有的对话中进行学(jiyi)习(pipei)。

二、具体

1、安装

是的，安装超级简单，用pip就可以啦

<pre style="margin: 0px; padding: 0px; font-style: normal; font-variant-ligatures: normal; font-variant-caps: normal; font-weight: 400; letter-spacing: normal; orphans: 2; text-indent: 0px; text-transform: none; widows: 2; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; text-decoration-style: initial; text-decoration-color: initial; white-space: pre-wrap; overflow-wrap: break-word; caret-color: rgb(0, 0, 0); color: rgb(0, 0, 0); font-size: 14px; text-align: left; text-size-adjust: auto;">pip install chatterbot</pre>

2、流程

大家已经知道chatterbot的聊天逻辑和输入输出以及存储，是由各种adapter来限定的，我们先看看流程图，一会再一起看点例子，看看怎么用。

image

3、每个部分都设计了不同的“适配器”(Adapter)。

机器人应答逻辑 => Logic Adapters Closest Match Adapter 字符串模糊匹配(编辑距离)

Closest Meaning Adapter  借助nltk的WordNet，近义词评估 Time Logic Adapter 处理涉及时间的提问 Mathematical Evaluation Adapter 涉及数学运算

存储器后端 => Storage Adapters  Read Only Mode 只读模式，当有输入数据到chatterbot的时候，数据库并不会发生改变  Json Database Adapter 用以存储对话数据的接口，对话数据以Json格式进行存储。 Mongo Database Adapter  以MongoDB database方式来存储对话数据

输入形式 => Input Adapters

Variable input type adapter 允许chatter bot接收不同类型的输入的，如strings,dictionaries和Statements Terminal adapter 使得ChatterBot可以通过终端进行对话  HipChat Adapter 使得ChatterBot 可以从HipChat聊天室获取输入语句，通过HipChat 和 ChatterBot 进行对话 Speech recognition 语音识别输入，详见chatterbot-voice

输出形式 => Output Adapters Output format adapter支持text，json和object格式的输出 Terminal adapter HipChat Adapter Mailgun adapter允许chat bot基于Mailgun API进行邮件的发送 Speech synthesisTTS(Text to speech)部分，详见chatterbot-voice

4、代码

计算模式

from chatterbot import ChatBot


bot = ChatBot(
    "Math & Time Bot",
    logic_adapters=[
        "chatterbot.logic.MathematicalEvaluation",
        "chatterbot.logic.TimeLogicAdapter"
    ],
    input_adapter="chatterbot.input.VariableInputTypeAdapter",
    output_adapter="chatterbot.output.OutputAdapter"
)

# 进行数学计算
question = "What is 4 + 9?"
print(question)
response = bot.get_response(question)
print(response)

print("\n")

# 回答和时间相关的问题
question = "What time is it?"
print(question)
response = bot.get_response(question)
print(response)

image

利用已经提供好的小中文语料库

from chatterbot import ChatBot
from chatterbot.trainers import ChatterBotCorpusTrainer

chatbot = ChatBot("ChineseChatBot")
trainer = ChatterBotCorpusTrainer(chatbot)

# 使用中文语料库训练它
trainer.train("chatterbot.corpus.chinese")

def response_text(sentence):
    res_text = chatbot.get_response(sentence)

    print(sentence , "----", res_text)

    return res_text
#
if __name__ == '__main__':

    # 开始对话
    while True:
        print(chatbot.get_response(input(">")))

    # print(response_text("你是谁"))

image

小黄鸡语料更智能(推荐)

from chatterbot import ChatBot

bot = ChatBot('my-chat', database_uri='sqlite:///db.sqlite3')

def response_text(sentence):
    temp = bot.get_response(sentence)
    return temp.text

if __name__ == '__main__':
    # bot_response = response_text("你几岁了")
    # print(bot_response)

    # 开始对话
    while True:
        print(response_text(input(">")))