如何用python加NLP打造自己的智能问答机器人_智能问答机器人代码

一、基本流程

我们可以参照以下流程进行智能机器人的程序设计工作，

（1）利用已有的数据对 TfidfVectorizer 模型进行训练

（2）利用训练好的TF-IDF模型进行训练数据data0和真实数据data1的TFIDF值求解

（3）通过余弦相似度进行两者的比较找到data1和data0中的所有值的相似值

（4）取出相似值结果中最相似值的索引，并将该索引对应的答复输出即可

参考代码：

import numpy as np
import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
 
# 车机的命令与回复数组
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
 
command=[['请打开车窗','好的，车窗已打开'],
         ['我要听陈奕迅的歌','为你播放富士山下'],
         ['我好热','已为你把温度调到25度'],
         ['帮我打电话给小猪猪','已帮你拨小猪猪的电话'],
         ['现在几点钟','现在是早上10点'],
         ['我要导航到中华广场','高德地图已打开'],
         ['明天天气怎么样','明天天晴']
        ]
 
# 利用 jieba 转换命令格式
def getWords():
    comm=np.array(command)
    list=[jieba.lcut(sentence) for sentence in comm[:,0]]
    words=[' '.join(word) for word in list]
    return words
 
#获取输入命令的分词
def getInputWords():
    # 把输入命令转化为数组格式
    sentence = jieba.lcut(inputCommand)
    words = ' '.join(sentence)
    list = []
    list.insert(0, words)
    return list
 
# 训练 TfidfVectorizer 模型
def getModel():
    words=getWords()
    vectorizer=TfidfVectorizer()
    model=vectorizer.fit(words)
    return model
 
# 计算 consine 余弦相似度
def consine():    # 获取训练好的 TfidfVectorizer 模型
    model=getModel()
    # 获取车机命令的 TF-IDF 向量
    data0=model.transform(getWords()).toarray().reshape(len(command),-1)
    # 获取输入命令的 TF-IDF 向量
    data1=model.transform(getInputWords()).toarray().reshape(1,-1)
    # 余弦相似度对比
    result=cosine_similarity(data0,data1)
    print('相似度对比：\n{0}'.format(result))
    return result
 
if __name__=='__main__':
    inputCommand=input('您请说:')
    # 获取余弦相似度
    result=np.array(consine())
    # 获取相似度最高的命令 index
    argmax=result.argmax()
    # 读取命令回复
    data=command[argmax][1]
    print('命令：{0}\n回复：{1}'.format(inputCommand,data))

问答机器人代码：

train.py

import jieba
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from joblib import dump
import xlrd
 
# 车机的命令与回复数组
# command=[['请打开车窗','好的，车窗已打开'],
#          ['我要听陈奕迅的歌','为你播放富士山下'],
#          ['我好热','已为你把温度调到25度'],
#          ['帮我打电话给小猪猪','已帮你拨小猪猪的电话'],
#          ['现在几点钟','现在是早上10点'],
#          ['我要导航到中华广场','高德地图已打开'],
#          ['明天天气怎么样','明天天晴']
#         ]
filepath = r'222.xls'
wb = xlrd.open_workbook(filepath)
sheet = wb.sheet_by_index(0)
command = []
for i in range(1,sheet.nrows):
    command.append(sheet.row_values(i))
# 利用 jieba 转换命令格式
def getWords():
    comm=np.array(command)
    list=[jieba.lcut(sentence) for sentence in comm[:,0]]
    words=[' '.join(word) for word in list]
    return words
 
# 训练 TfidfVectorizer 模型
def getModel():
    words=getWords()
    vectorizer=TfidfVectorizer()
    model=vectorizer.fit(words)
    return model
def maintrain():
    model = getModel()
    dump(model, 'model.pkl')
    # 获取车机命令的 TF-IDF 向量
    data0 = model.transform(getWords()).toarray().reshape(len(command), -1)
    return data0,command
if __name__ == '__main__':
    maintrain()

textsame.py

import numpy as np
import jieba
import streamlit as st
from joblib import load
from train import maintrain
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
 
# 车机的命令与回复数组
# command=[['请打开车窗','好的，车窗已打开'],
#          ['我要听陈奕迅的歌','为你播放富士山下'],
#          ['我好热','已为你把温度调到25度'],
#          ['帮我打电话给小猪猪','已帮你拨小猪猪的电话'],
#          ['现在几点钟','现在是早上10点'],
#          ['我要导航到中华广场','高德地图已打开'],
#          ['明天天气怎么样','明天天晴']
#         ]
 
# # 利用 jieba 转换命令格式
# def getWords():
#     comm=np.array(command)
#     list=[jieba.lcut(sentence) for sentence in comm[:,0]]
#     words=[' '.join(word) for word in list]
#     return words
 
# 计算 consine 余弦相似度
def consine(inputCommand):
    # 把输入命令转化为数组格式
    sentence=jieba.lcut(inputCommand)
    words=str.join(' ',sentence)
    list=[]
    list.insert(0,words)
    # 获取训练好的 TfidfVectorizer 模型
    model=load('model.pkl')
 
    # 获取输入命令的 TF-IDF 向量
    data1=model.transform(list).toarray().reshape(1,-1)
    # 余弦相似度对比
    result=cosine_similarity(data0,data1)
    #print('相似度对比：\n{0}'.format(result))
    return result
 
if __name__=='__main__':
    #相似度
    treshold = 0.8
    #拒识话术
    jstext = '抱歉，这个问题我不会！！！'
    data0,command = maintrain()
    comm = st.text_input(label='您请说:', value='')
    #comm='我要听陈奕迅的歌'
    if comm:
        # 获取余弦相似度
        result=np.array(consine(comm))
        # 获取相似度最高的命令 index
        argmax=result.argmax()
        # 读取命令回复
        data=command[argmax][1]
    #print('命令：{0}\n回复：{1}'.format(comm,data))
        if result[argmax][0] >= treshold :
            data = data
        else:
            data = jstext
    else:
        data = ''
    st.text_area(label='回复:', value=data)

sbert：

from sentence_transformers import SentenceTransformer, util
import xlrd
import torch
import streamlit as st
 
#获取知识库中的问题和答案
filepath = r'222.xls'
wb = xlrd.open_workbook(filepath)
sheet = wb.sheet_by_index(0)
normal_questions = sheet.col_values(0)[1:]
normal_answer = sheet.col_values(1)[1:]
 
#加载模型
model = SentenceTransformer('paraphrase-distilroberta-base-v1')
 
#获得所有问题的向量
embeddings = torch.load('myTensor.pth')
 
# 相似度
treshold = 0.7
 
# 拒识话术
jstext = '抱歉，这个问题我不会！！！'
 
def sim(query):
    #查询条件向量化
    q_emd = model.encode(query)
    #语料库中的标准问题向量化
    #计算相似度
    cosine_scores = util.cos_sim(q_emd,embeddings)[0]
    top_res = torch.topk(cosine_scores,k=1)
    return float(top_res[0]),normal_answer[int(top_res[1])]
 
if __name__ == '__main__':
    st.header("知识问答平台")
    comm = st.text_input(label='您请说:', value='')
    if comm:
        scorebest,answer = sim(query=comm)
        if scorebest >= treshold:
            data = answer
        else:
            data = jstext
    else:
        data = ''
    st.text_area(label='回复:', value=data, height=200)