前言
原文：https://blog.csdn.net/wangyangzhizhou/article/details/78119339
实际工程中很少有直接用深度学习实现端对端的聊天机器人，但这里我们来看看怎么用深度学习的seq2seq模型来实现一个简易的聊天机器人。这篇文章将尝试使用TensorFlow来训练一个基于seq2seq的聊天机器人，实现根据语料库的训练让机器人回答问题。
关于seq2seq的机制原理可看之前的文章《深度学习的seq2seq模型》。
在seq2seq模型中会使用到循环神经网络，目前流行的几种循环神经网络包括RNN、LSTM和GRU。这三种循环神经网络的机制原理可看之前的文章《循环神经网络》 《LSTM神经网络》 《GRU神经网络》。
主要是一些QA对，开放数据也很多可以下载，这里只是随便选用一小部分问题和回答，存放的格式是第一行为问题，第二行为回答，第三行又是问题，第四行为回答，以此类推。
要训练就肯定要将数据转成数字，可以用0到n的值来表示整个词汇，每个值表示一个单词，这里用VOCAB_SIZE来定义。还有问题的最大最小长度，回答的最大最小长度。除此之外还要定义UNK、GO、EOS和PAD符号，分别表示未知单词，比如你超过 VOCAB_SIZE范围的则认为未知单词，GO表示decoder开始的符号，EOS表示回答结束的符号，而PAD用于填充，因为所有QA对放到同个seq2seq模型中输入和输出都必须是相同的，于是就需要将较短长度的问题或回答用PAD进行填充。
limit = {'maxq':10,'minq':0,'maxa':8,'mina':3}UNK ='unk'GO =''EOS =''PAD =''VOCAB_SIZE =1000
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按照QA长度的限制进行筛选。
deffilter_data(sequences):filtered_q, filtered_a = [], [] raw_data_len = len(sequences) //2foriinrange(0, len(sequences),2): qlen, alen = len(sequences[i].split(' ')), len(sequences[i +1].split(' '))ifqlen >= limit['minq']andqlen <= limit['maxq']:ifalen >= limit['mina']andalen <= limit['maxa']: filtered_q.append(sequences[i]) filtered_a.append(sequences[i +1]) filt_data_len = len(filtered_q) filtered = int((raw_data_len - filt_data_len) *100/ raw_data_len) print(str(filtered) +'% filtered from original data')returnfiltered_q, filtered_a
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我们还要得到整个语料库所有单词的频率统计，还要根据频率大小统计出排名前n个频率的单词作为整个词汇，也就是前面对应的VOCAB_SIZE。另外我们还需要根据索引值得到单词的索引，还有根据单词得到对应索引值的索引。
defindex_(tokenized_sentences, vocab_size):freq_dist = nltk.FreqDist(itertools.chain(*tokenized_sentences)) vocab = freq_dist.most_common(vocab_size) index2word = [GO] + [EOS] + [UNK] + [PAD] + [x[0]forxinvocab] word2index = dict([(w, i)fori, winenumerate(index2word)])returnindex2word, word2index, freq_dist
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前面也说到在我们的seq2seq模型中，对于encoder来说，问题的长短是不同的，那么不够长的要用PAD进行填充，比如问题为”how are you”，假如长度定为10，则需要将其填充为”how are you pad pad pad pad pad pad pad”。对于decoder来说，要以GO开始，以EOS结尾，不够长还得填充，比如”fine thank you”，则要处理成”go fine thank you eos pad pad pad pad pad “。第三个要处理的则是我们的target，target其实和decoder的输入是相同的，只不过它刚好有一个位置的偏移，比如上面要去掉go，变成”fine thank you eos pad pad pad pad pad pad”。
defzero_pad(qtokenized, atokenized, w2idx):data_len = len(qtokenized)# +2 dues to '' and ''idx_q = np.zeros([data_len, limit['maxq']], dtype=np.int32) idx_a = np.zeros([data_len, limit['maxa'] +2], dtype=np.int32) idx_o = np.zeros([data_len, limit['maxa'] +2], dtype=np.int32)foriinrange(data_len): q_indices = pad_seq(qtokenized[i], w2idx, limit['maxq'],1) a_indices = pad_seq(atokenized[i], w2idx, limit['maxa'],2) o_indices = pad_seq(atokenized[i], w2idx, limit['maxa'],3) idx_q[i] = np.array(q_indices) idx_a[i] = np.array(a_indices) idx_o[i] = np.array(o_indices)returnidx_q, idx_a, idx_odefpad_seq(seq, lookup, maxlen, flag):ifflag ==1: indices = []elifflag ==2: indices = [lookup[GO]]elifflag ==3: indices = []forwordinseq:ifwordinlookup: indices.append(lookup[word])else: indices.append(lookup[UNK])ifflag ==1:returnindices + [lookup[PAD]] * (maxlen - len(seq))elifflag ==2:returnindices + [lookup[EOS]] + [lookup[PAD]] * (maxlen - len(seq))elifflag ==3:returnindices + [lookup[EOS]] + [lookup[PAD]] * (maxlen - len(seq) +1)
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然后将上面处理后的结构都持久化起来，供训练时使用。
encoder_inputs = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[batch_size, sequence_length])decoder_inputs = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[batch_size, sequence_length])targets = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[batch_size, sequence_length])weights = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[batch_size, sequence_length])
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创建四个占位符，分别为encoder的输入占位符、decoder的输入占位符和decoder的target占位符，还有权重占位符。其中batch_size是输入样本一批的数量，sequence_length为我们定义的序列的长度。
cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(hidden_size)cell = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell([cell] * num_layers)
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创建循环神经网络结构，这里使用LSTM结构，hidden_size是隐含层数量，用MultiRNNCell是因为我们希望创建一个更复杂的网络，num_layers为LSTM的层数。
results, states = tf.contrib.legacy_seq2seq.embedding_rnn_seq2seq(
tf.unstack(encoder_inputs, axis=1), tf.unstack(decoder_inputs, axis=1), cell, num_encoder_symbols, num_decoder_symbols, embedding_size, feed_previous=False)
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使用TensorFlow为我们准备好了的embedding_rnn_seq2seq函数搭建seq2seq结构，当然我们也可以自己从LSTM搭起，分别创建encoder和decoder，但为了方便直接使用embedding_rnn_seq2seq即可。使用tf.unstack函数是为了将encoder_inputs和decoder_inputs展开成一个列表，num_encoder_symbols和num_decoder_symbols对应到我们的词汇数量。embedding_size则是我们的嵌入层的数量，feed_previous这个变量很重要，设为False表示这是训练阶段，训练阶段会使用decoder_inputs作为decoder的其中一个输入，但feed_previous为True时则表示预测阶段，而预测阶段没有decoder_inputs，所以只能依靠decoder上一时刻输出作为当前时刻的输入。
logits = tf.stack(results, axis=1)loss = tf.contrib.seq2seq.sequence_loss(logits, targets=targets, weights=weights)pred = tf.argmax(logits, axis=2)train_op = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate).minimize(loss)
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接着使用sequence_loss来创建损失，这里根据embedding_rnn_seq2seq的输出来计算损失，同时该输出也可以用来做预测，最大的值对应的索引即为词汇的单词，优化器使用的事AdamOptimizer。
withtf.Session() as sess: ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(model_dir)ifckptandckpt.model_checkpoint_path: saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path)else: sess.run(tf.global_variables_initializer()) epoch =0whileepoch <5000000: epoch = epoch +1print("epoch:", epoch)forstepinrange(0,1): print("step:",step) train_x, train_y, train_target = loadQA() train_encoder_inputs = train_x[step* batch_size:step* batch_size + batch_size, :] train_decoder_inputs = train_y[step* batch_size:step* batch_size + batch_size, :] train_targets = train_target[step* batch_size:step* batch_size + batch_size, :] op = sess.run(train_op, feed_dict={encoder_inputs: train_encoder_inputs, targets: train_targets, weights: train_weights, decoder_inputs: train_decoder_inputs}) cost = sess.run(loss, feed_dict={encoder_inputs: train_encoder_inputs, targets: train_targets, weights: train_weights, decoder_inputs: train_decoder_inputs}) print(cost)step=step+1ifepoch %100==0: saver.save(sess, model_dir +'/model.ckpt', global_step=epoch + 1)
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创建会话开始执行，这里会用到tf.train.Saver对象来保存和读取模型，保险起见可以每隔一定间隔保存一次模型，下次重启会接着训练而不用从头重新来过，这里因为是一个例子，QA对数量不多，所以直接一次性当成一批送进去训练，而并没有分成多批。
with tf.device('/cpu:0'): batch_size = 1sequence_length = 10num_encoder_symbols = 1004num_decoder_symbols = 1004embedding_size = 256hidden_size = 256num_layers = 2encoder_inputs = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[batch_size, sequence_length]) decoder_inputs = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[batch_size, sequence_length]) targets = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[batch_size, sequence_length]) weights = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[batch_size, sequence_length]) cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(hidden_size) cell = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell([cell] * num_layers) results, states = tf.contrib.legacy_seq2seq.embedding_rnn_seq2seq( tf.unstack(encoder_inputs, axis=1), tf.unstack(decoder_inputs, axis=1), cell, num_encoder_symbols, num_decoder_symbols, embedding_size, feed_previous=True, ) logits = tf.stack(results, axis=1) pred = tf.argmax(logits, axis=2) saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: module_file = tf.train.latest_checkpoint('./model/') saver.restore(sess, module_file)map= Word_Id_Map() encoder_input =map.sentence2ids(['you','want','to','turn','twitter','followers','into','blog','readers']) encoder_input = encoder_input +[3fori inrange(0, 10-len(encoder_input))] encoder_input = np.asarray([np.asarray(encoder_input)]) decoder_input = np.zeros([1, 10])print('encoder_input : ', encoder_input)print('decoder_input : ', decoder_input) pred_value = sess.run(pred, feed_dict={encoder_inputs: encoder_input, decoder_inputs: decoder_input})print(pred_value) sentence =map.ids2sentence(pred_value[0])print(sentence)
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预测阶段也同样要创建相同的模型，然后将训练时保存的模型加载进来，然后实现对问题的回答的预测。预测阶段我们用cpu来执行就行了，避免使用GPU。创建图的步骤和训练时基本一致，参数也要保持一致，不同的地方在于我们要将embedding_rnn_seq2seq函数的feed_previous参数设为True,因为我们已经没有decoder输入了。另外我们也不需要损失函数和优化器，仅仅提供预测函数即可。
创建会话后开始执行，先加载model目录下的模型，然后再将待测试的问题转成向量形式，接着进行预测，得到输出如下：
[‘how’, ‘do’, ‘you’, ‘do’, ‘this’, ‘’, ‘’, ‘’, ‘’, ‘’]。
https://github.com/sea-boat/seq2seq_chatbot.git
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