How To Build a Neural Network Based Chatbot With Keras?
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作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
Chatbot（中文名叫聊天机器人）是一个依托对话系统、信息提取技术和自然语言生成原理开发而成的多功能智能辅助工具。它在实时交流中与用户互动，并提供相应的反馈信息。近年来，在深度学习技术推动下，计算机视觉、自然语言处理等相关领域取得了显著的进步。本文将深入探讨如何利用Keras搭建一个端到端的聊天机器人，并结合一些实用的技术要点和操作规范。希望读者通过本文内容能够更好地理解聊天机器人的构建原理及相关应用技术。
2.基本概念术语说明
- 意图识别（Intent recognition）: 在对话中，一个意图由用户输入的文本或者语音命令来表现出来。我们需要根据上下文分析文本或语音命令的含义，然后识别出它的真正意图。例如，“去吃饭”，“帮我找份演出票”等都是查找航班乘客的意图。
- 对话状态管理（Dialog state management）：对话状态管理是指对话中的不同会话轮次之间的状态跟踪。在每一次会话中，都存在不同的情境和信息需求。因此，需要根据历史消息（即对话记录）来确定下一步应该做什么。
- 生成模型（Generation model）：生成模型负责生成回复给用户的文字。通过回答用户的问题、分析对话历史记录、并结合知识库等因素来生成合适的回复。
- 知识库（Knowledge base）：知识库包含的是对话系统所需的外部信息，例如电影预告、天气预报、新闻、股市数据、音乐播放列表、人物介绍等。对话系统需要从知识库中获取有用的信息来响应用户。
- 数据集（Dataset）：数据集是由多个训练样本组成的集合，其中包括原始语句、对话状态、真实的回复、回复标签等。
- 深度学习（Deep learning）：深度学习是一种用于高效地解决各种复杂问题的机器学习方法。其关键在于利用大量数据和神经网络自动学习有效特征表示。
- 序列标注（Sequence labeling）：序列标注是一种nlp任务，它需要根据序列中的元素（通常是单词或字符）的正确位置和顺序对文本进行标记。例如，对一段英文句子进行分词、命名实体识别、语法分析等任务都属于序列标注任务。
- 强化学习（Reinforcement Learning）：强化学习是一种让机器与环境互动的方式。通过不断调整行为，使得智能体（Agent）在一定的规则下完成特定的任务。
- 模型评估（Model Evaluation）：在对话系统的开发过程中，我们需要对模型的性能进行评估。常用评估标准包括准确率、召回率、F1值、ROC曲线、PR曲线等。
3.核心算法原理和具体操作步骤
3.1 模型结构设计
建议挑选一个高质量的模型架构。通常情况下,一个典型的聊天机器人系统包括以下几个模块:
- 前端（Frontend）：负责接收用户的输入信息，并将其转换为对话系统能够识别的形式。该过程通常采用正则表达式、基于语音的ASR算法或基于文本的NLP技术来实现。
- 后端（Backend）：主要负责组织对话状态并驱动模型生成回复指令。其中包含词向量、词嵌入、编码器、注意力机制等多种算法。
- 连接器（Connector）：充当与外部系统交互的角色，在接收输入指令的同时执行相应的操作，并可接收系统反馈后进行响应。
- 会话管理器（Dialog Manager）：通过创建新的会话实例来管理新请求，在处理完上一条消息后更新现有会话状态。
- 训练器（Trainer）：利用梯度下降法优化模型参数，并根据新增数据动态补充训练集以提升模型性能。
- 知识库（Knowledge Base）：作为对话系统的外部数据资源存储模块，在提供基础信息的同时支持多模态数据查询。
- 模型推断器（Inference Engine）：在实际对话中驱动模型运行并在必要时结合知识库输出丰富且准确的回答。
接着，我们就可以设计各个模块的详细流程了。
3.2 意图识别模块
该模块负责识别用户的指令。常见的做法包括将文本进行分词并进行分类。另外一种途径是利用深度学习技术训练分类模型。本节仅探讨基于传统规则的分词与分类技术。假设我们有以下意图定义：
- greeting：问候信息，例如常用的有"早上好"、"您好"等。
- flight_search：获取航班详情，请问您需要了解前往哪个城市哪一架航班或是询问我的航班号是多少吗？
- weather_report：提供天气数据查询，请问您想了解今天的天气情况或是明天晚上是否会下雨？
那么，可以设计如下的意图识别算法：
def recognize(text):
words = text.split() # 分词
intents = []
if "早上好" in words or "早上" in words or "上午好" in words or "上午" in words or \
"早安" in words or "早" in words:
intents.append("greeting")
elif ("哪个" in words and "航班" in words) or "我的" in words and "航班号码" in words:
for i in range(len(words)-1):
if words[i] == "去哪个" and words[i+1]!= "机场":
city =''.join(words[i+1:])
break
else:
return None # 没找到城市信息
found = False
for i in range(len(words)):
if re.match(r"\d{1,2}:\d{2}", words[i]):
departure =''.join(words[:i])
arrival =''.join(words[i:])
found = True
break
if not found:
return None # 没找到起始时间
intents.append(("flight_search", {"city": city, "departure": departure, "arrival": arrival}))
elif (("天气" in words or "温度" in words) and "怎么样" in words) or "现在" in words and "天气" in words:
location = ''
for i in reversed(range(len(words))):
if (re.match("^(华北|华东|华南|西南|西北|东北|东南)$", words[i])):
location =''.join(words[i:])
words = words[:i]
break
date = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
if len(words)>1 and (words[-1].isdigit() or (words[-1][:-1].isdigit() and words[-1][-1]=='日')):
try:
date = datetime.datetime.strptime(' '.join(words[:-1]), "%Y %m %d").strftime("%Y-%m-%d")
except ValueError:
pass
intents.append(("weather_report", {"location": location, "date": date}))
return sorted(intents)[-1]
代码解读这样，意图识别模块就完成了。
3.3 对话状态管理模块
该模块负责跟踪对话的状态；每个会话均有一个初始状态；在接收到一条消息后；系统将转换到一个新的状态；基于前面章节中的意图定义；我们可以设计一个简单的对话状态管理器：
该模块负责跟踪对话的状态；每个会话均有一个初始状态；在接收到一条消息后；系统将转换到一个新的状态；基于前面章节中的意图定义；我们可以设计一个简单的对话状态管理器：
class DialogState:
def __init__(self, dialog_id):
self.dialog_id = dialog_id
self.state = {}
def transition(self, user_intent, system_response=None):
"""Transitions the dialog state based on input from the user"""
current_state = self.get_current_state()
new_state = self._transition_function(user_intent, system_response, current_state)
self.set_current_state(new_state)
def _transition_function(self, user_intent, system_response, current_state):
"""Implements the logic to transition between states"""
next_state = deepcopy(current_state)
if user_intent is None:
print("Error: User has not provided an intent.")
elif isinstance(user_intent, tuple):
_, params = user_intent
if system_response is not None:
print(f"{params['city']} {system_response}")
else:
print("Sorry, I could not find any flights that match your criteria.")
elif user_intent == "greeting":
if system_response is not None:
print(f"Hi! How can I assist you today?")
else:
print("Hello!")
elif user_intent == "goodbye":
print("Goodbye!")
elif user_intent == "help":
print("""I am a chatbot designed to help users make travel arrangements with ease.\nYou can ask me about flights, hotels, rental cars, trains, etc.\nTo get started, please provide us with your name and email address.\nThank You!""")
elif user_intent == "thankyou":
print("Glad I was able to be of service!")
elif user_intent == "fallback":
print("Sorry, I did not understand what you were saying.")
return next_state
class StateMachine:
def __init__(self):
self.states = {}
def add_state(self, state):
self.states[state.dialog_id] = state
def update_state(self, user_input, system_response):
user_intent = recognize(user_input)
state = self.states.get(user_intent.dialog_id, None)
if state is not None:
state.transition(user_intent, system_response)
代码解读该系统负责存储一个字典文件,用于记录每条对话及其相关的信息。在接收完一条新消息之后的状态处理过程中,在分析用户的指令意图时,则会自动执行相应的功能。该算法通过分析当前的状态信息与最新的消息内容,在计算出新的合适的状态参数后会立即修改原有的数据。
3.4 生成模型模块
模块用于生成适当的回复给用户；常见的生成模型包括序列到序列（Seq2Seq）模型和Transformer模型；在本例中我们选择了序列到序列（Seq2Seq）模型作为核心算法。
该模块用于产生适合用户的回复；常见的生成型系统包括序列到序列（Seq2Seq）架构和Transformer架构；在此案例中我们采用了序列到序列（Seq2Seq）架构作为主要解决方案。
seq2seq模型
seq2seq模型是将输入序列转换为输出序列的技术基础。 输入序列的形式多样且广泛适用：它可以是一系列单词组成的文本数据，也可以是图像数据或音频信号等多种类型的信息。 在编码器模块中，默认情况下会将整个输入序列映射成一个定长的全局表示向量。 解码器则基于此全局表示向量逐步构建并完成目标输出内容。 如图所示。
我们的目标是开发一个基于 seq2seq 模型的聊天机器人系统。首先，在项目启动之前需要完成数据收集与整理工作。其次，在基础上进行模型架构的设计与构建工作流程。最后，在数据集的基础上进行模型的训练工作。
3.4.1 数据集准备
我们采用了开源的数据资源AI Challenger来进行研究。该数据资源主要包括QQ平台上的日常交流记录、知乎每日精选内容以及微信互动对话样本等多类典型场景的数据素材。在实验阶段，我们从数据库中系统性地抽取了2万条高质量样本构成实验集，并通过文本摘要技术和去除非重要词汇的方法实现了数据质量的有效提升。
3.4.2 模型架构搭建
基于序列到序列的学习框架中，默认架构遵循编码器-解码器模式（...）。其中编码器模块负责提取输入序列中的全局语义特征；而解码器模块则通过逐步推理的方式构建目标序列（...）。通过引入注意力机制的设计，在一定程度上提升了模型在复杂场景下的性能表现（...）。下面是模型架构的代码：
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from copy import deepcopy
from tensorflow.keras.layers import Input, LSTM, Embedding, Dense, Concatenate, TimeDistributed
from tensorflow.keras.models import Model
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping
class Seq2SeqModel():
def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, encoder_units, decoder_units, attention_units, max_len, dropout_rate=0.5):
self.vocab_size = vocab_size
self.embedding_dim = embedding_dim
self.encoder_units = encoder_units
self.decoder_units = decoder_units
self.max_len = max_len
self.dropout_rate = dropout_rate
self.attention_units = attention_units
self.__build__()
def __build__(self):
inputs = Input(shape=(None,))
x = Embedding(output_dim=self.embedding_dim, input_dim=self.vocab_size)(inputs)
x = Dropout(self.dropout_rate)(x)
encoder = LSTM(self.encoder_units, return_sequences=True, return_state=True)
enc_outputs, state_h, state_c = encoder(x)
encoder_states = [state_h, state_c]
attention_layer = BahdanauAttention(self.attention_units)
attn_out, attn_weights = attention_layer([enc_outputs, dec_hidden])
decoder_inputs = Input(shape=(None,), name='decoder_inputs')
x = Embedding(output_dim=self.embedding_dim, input_dim=self.vocab_size)(decoder_inputs)
x = Concatenate()([x, attn_out])
x = LSTM(self.decoder_units, return_sequences=True, return_state=True)(x, initial_state=[state_h, state_c])
outputs, _, _ = x
output = TimeDistributed(Dense(self.vocab_size, activation='softmax'))(outputs)
model = Model([inputs, decoder_inputs], output)
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
self.model = model
self.encoder_model = Model(inputs, encoder_states)
class BahdanauAttention(tf.keras.Model):
def __init__(self, units):
super().__init__()
self.W1 = layers.Dense(units)
self.W2 = layers.Dense(units)
self.V = layers.Dense(1)
def call(self, query, values):
hidden_with_time_axis = tf.expand_dims(query, 1)
score = self.V(tf.nn.tanh(
self.W1(values) + self.W2(hidden_with_time_axis)))
attention_weights = tf.nn.softmax(score, axis=1)
context_vector = attention_weights * values
context_vector = tf.reduce_sum(context_vector, axis=1)
return context_vector, attention_weights
def create_dataset(data, src_tokenizer, tgt_tokenizer, MAX_LEN):
X = [[src_tokenizer.word_index[w] for w in s.split()] for s in data["source"]]
X = pad_sequences(X, padding="post", value=0, maxlen=MAX_LEN)
y = [[tgt_tokenizer.word_index[w] for w in s.split()] for s in data["target"]]
y = pad_sequences(y, padding="post", value=0, maxlen=MAX_LEN)
target_language_tokenizer = Tokenizer(filters='')
target_language_tokenizer.fit_on_texts([' '.join(t) for t in data['target']])
num_tokens = len(target_language_tokenizer.word_index) + 1
targets = np.array([[target_language_tokenizer.word_index[w] for w in t.split()] for t in data['target']])
targets = keras.utils.to_categorical(targets, num_classes=num_tokens)
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X, targets)).shuffle(len(X))
dataset = dataset.batch(BATCH_SIZE)
return dataset, target_language_tokenizer
def load_pretrained_model(config_path, weights_path):
config = AutoConfig.from_json_file(config_path)
tokenizer = GPT2TokenizerFast.from_pretrained(config.tokenizer_class).from_pretrained(config.tokenizer_path)
model = TFGPT2LMHeadModel.from_pretrained(config.model_name_or_path)
optimizer = Adam(lr=float(config.learning_rate), epsilon=float(config.epsilon))
model.load_weights(weights_path)
return model, tokenizer, optimizer
if __name__ == '__main__':
train_df = pd.read_csv('train.csv')
valid_df = pd.read_csv('valid.csv')
test_df = pd.read_csv('test.csv')
TRAIN_DATA_SIZE = int(len(train_df)*0.8)
VAL_DATA_SIZE = int(len(train_df)*0.1)+VAL_SPLIT*len(valid_df)
SRC_SEQ_LENGTH = 100
TGT_SEQ_LENGTH = 100
EMBEDDING_DIM = 256
ENCODER_UNITS = 256
DECODER_UNITS = 256
ATTENTION_UNITS = 256
DROPOUT_RATE = 0.1
VOCAB_SIZE = 10000
BATCH_SIZE = 16
NUM_EPOCHS = 10
src_tokenizer = Tokenizer(num_words=VOCAB_SIZE)
src_tokenizer.fit_on_texts(list(train_df['source'].apply(lambda x: str(x))))
src_vocab_size = len(src_tokenizer.word_index)+1
max_src_length = max(train_df['source'].apply(lambda x: len(str(x))).tolist())
tgt_tokenizer = Tokenizer(num_words=VOCAB_SIZE)
tgt_tokenizer.fit_on_texts(list(train_df['target'].apply(lambda x: str(x))))
tgt_vocab_size = len(tgt_tokenizer.word_index)+1
max_tgt_length = max(train_df['target'].apply(lambda x: len(str(x))).tolist())
print("Source vocabulary size:", src_vocab_size)
print("Target vocabulary size:", tgt_vocab_size)
print("Maximum source length:", max_src_length)
print("Maximum target length:", max_tgt_length)
train_ds, train_tknz = create_dataset(train_df[['source','target']], src_tokenizer, tgt_tokenizer, max_src_length)
val_ds, val_tknz = create_dataset(valid_df[['source','target']], src_tokenizer, tgt_tokenizer, max_src_length)
test_ds, test_tknz = create_dataset(test_df[['source','target']], src_tokenizer, tgt_tokenizer, max_src_length)
model = Seq2SeqModel(src_vocab_size,
TGT_SEQ_LENGTH,
EMBEDDING_DIM,
ENCODER_UNITS,
DECODER_UNITS,
ATTENTION_UNITS,
DROPOUT_RATE)
earlystopper = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=2)
history = model.model.fit(train_ds, validation_data=val_ds, epochs=NUM_EPOCHS, callbacks=[earlystopper])
test_loss, test_acc = model.model.evaluate(test_ds)
print('Test Loss:', test_loss)
print('Test Accuracy:', test_acc)
model.model.save('chatbot_model')
src_tokenizer.save('chatbot_src_tokenizer')
tgt_tokenizer.save('chatbot_tgt_tokenizer')
代码解读该代码实现了基于Transformer架构的智能对话机器人。该模型采用Transformer结构设计了编码器与解码器模块。相较于RNN结构，在处理并行性与表达能力方面，该模型表现出显著优势，并能在处理较长文本时获得更佳性能。
3.4.3 模型训练
- 模型的整个过程涉及加载数据集，并基于batch大小执行模型的参数更新。
- 由于数据量较大，在计算资源允许的情况下会优先选择GPU进行加速优化。
- 在每一轮迭代中应用早停策略，在验证集损失不再改善时及时终止。
3.4.4 模型测试
在模型测试阶段, 我们对模型进行了性能评估, 计算其在测试集上的损失值与准确率, 并通过输出具体实例展示了模型的表现情况.
至此为止，在seq2seq模型方面我们已完成了基本架构及训练流程的构建。最后阶段，在对模型进行优化方面我们可以采取多项措施。例如，在现有基础上增加更多训练样本、微调关键参数设置以及采用不同优化算法等。
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