基于Transformer模型构建的聊天机器人python实现源码+项目说明.zip

# 1、前言 基于小黄鸡50w对话语料构建的SequenceToSequence生成式单轮对话模型。 本项目是参照慕课网“NLP实践TensorFlow打造聊天机器人”实战课程实现了一个基于SequenceToSequence模型的单轮聊天机器人，对模型进行了一定改进优化，使其回答效果大大提高。 我们先来看看模型效果：  # 2、我的工作 ## 2.1、替换了一个全新的语料库 本例采用的是网络上公布的小黄鸡50w对话语料，相比于项目原有的电影对话语料，它语料库更为精简，对话质量更高，数据噪音较少，处理起来较为轻松 ## 2.2、全新的数据清洗规则 根据语料库的特点，增加更具针对性的数据清洗规则，关于数据清洗部分，请看DataProcessing.py。 ## 2.3、对模型网络结构进行修改 借鉴项目原有的网络结构与其他一些SequenceTosequence模型构建时的操作，对原有的模型结构进行一定修改。详情可参照在SequenceToSequence.py中关于模型构建的部分 ## 2.4、超参数调优 基本的参数列表如下： ``` # 训练轮数 n_epoch = 200 # batch样本数 batch_size = 256 # 训练时dropout的保留比例 keep_prob = 0.8 # 有关语料数据的配置 data_config = { # 问题最短的长度 "min_q_len": 1, # 问题最长的长度 "max_q_len": 20, # 答案最短的长度 "min_a_len": 2, # 答案最长的长度 "max_a_len": 20, # 词与索引对应的文件 "word2index_path": "data/w2i.pkl", # 原始语料路径 "path": "data/xiaohuangji50w_fenciA.conv", # 原始语料经过预处理之后的保存路径 "processed_path": "data/data.pkl", } # 有关模型相关参数的配置 model_config = { # rnn神经元单元的状态数 "hidden_size": 256, # rnn神经元单元类型，可以为lstm或gru "cell_type": "lstm", # 编码器和解码器的层数 "layer_size": 4, # 词嵌入的维度 "embedding_dim": 300, # 编码器和解码器是否共用词嵌入 "share_embedding": True, # 解码允许的最大步数 "max_decode_step": 80, # 梯度裁剪的阈值 "max_gradient_norm": 3.0, # 学习率初始值 "learning_rate": 0.001, "decay_step": 100000, # 学习率允许的最小值 "min_learning_rate":1e-6, # 编码器是否使用双向rnn "bidirection":True, # BeamSearch时的宽度 "beam_width":200 } ``` 如果你想要对相应参数进行调参，可以在CONFIG.py文件中进行修改。 ## 2.5、使用tornado作为web容器来向外暴露api接口 # 3、部署指南 部署SequenceToSequence模型构建项目。大体步骤如下： 1、安装好python3.6开发环境 2、本项目中使用的是TensorFlow-GPU 1.6.0的版本，根据各自的显卡配置，安装好cuda和cnDnn 3、（可跳过自行选择）启动命令行，使用以下命令安装虚拟环境： ``` pip install virtualenvwrapper-win -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ ``` ``` mkvirtualenv nlp （nlp为虚拟环境名，可自己取） ``` 4、进入nlp项目根路径，此处有一个requestments.txt的包文件使用以下命令批量安装包： ``` pip install -r requestments.txt -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ ``` 5、使用Pycharm或其他Python开发工具打开nlp项目（记得选择刚刚创建的虚拟环境作为项目环境）  6、项目运行： （1）如果你想要自己训练一个模型出来，可以删除data文件夹下的两个pkl文件，然后运行程序Train.py。 它会帮你去重新构建词表和进行模型的训练与保存。 （2）直接使用的话，模型由于github的限制上传大于100m的文件，可以在此处下载我训练好的模型。 链接：https://pan.baidu.com/s/1wmgRH_lmGQdzsit6gBlJzQ 提取码：wdwt 然后将其解压放到项目的model文件夹下。 （3）运行文件RestfulAPI.py开启web容器，监听8000端口。（启动并没有日志信息） 7、模型测试 使用postman来测试一下模型是否能够正常使用：如下图：  后端日志信息  8、前端网页 前端网页可参考我的另一份开源库：https://github.com/15727763396/chatbot_html