Taとのチャットを手助けするロボットをカスタマイズする

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自動チャットの例

これは 200 万件のチャット記録に基づいてトレーニングされています。ガールフレンドの記録でトレーニングして効果を確認できます: stack_out_tongue:

WeChat ロボットの使い方については、 GitHubで検索できます。

チャット1:

ユーザー: そこにいますか?
ボット:
ユーザー: 何をしているんですか?
ボット: テレビを見る
ユーザー: 何のテレビを見ていますか?
ボット: 活気がありカラフル
ユーザー: 見た目はいいですか?
ボット: とても面白い
ユーザー: どこにいますか?
ボット: ホーム
ユーザー: 家には一人ですか?
ボット: 一人で遊ぶのが好きです
ユーザー: じゃあ私が探しに行きます?
ボット: いいえ、仕事に行ってください。

チャット2:

 Q: そこにいますか?
答え:
 Q: 何をしているんですか?
答え: 問題ありません
Q: 私と一緒に買い物に行きませんか？
答え: はい
Q: ゲームをやっていますか?
答え: いいえ
Q: 行きますか、行かないですか?
前

プロジェクトの説明

chatbot 、既知の会話データセットに基づいて回答を迅速に生成する Go の質問応答エンジンです。

なぜ`chatbot`プロジェクトが存在するのでしょうか?

何年も前、チャットボットが必要になったとき、私は最初にChatterBotを使用しました。しかし、使用してみると、1億2000万の対話コーパスでトレーニングしたモデルが質問に答えるのに約21秒かかり、これはまったく受け入れられない結果でした。 ChatterBotソースコードを注意深く読んだ後、Go で再実装し、並列最適化のために go-zero の MapReduce フレームワークを使用しました。その結果、1 つの質問に答えるのに平均約 18 ミリ秒かかりました。

建国記念日の休暇中に少し時間ができたので、このプロジェクトを組織してオープンソースにしました。まず、実用的な go-zero MapReduce の例を皆さんに提供したいと考えました。次に、皆さんが遊べるチャットボットプロジェクトを提供したいと考えました。

ところで、将来的にはインテリジェントな顧客サービスロボットプロジェクトをオープンソース化する予定です。私の github をフォローしてください。

https://github.com/kevwan

コードディレクトリとコマンドラインの説明

ボット

質問と回答のエンジン、独自のマッチングアルゴリズムをカスタマイズできます

クライ

電車
与えられた質問応答データをトレーニングし、 .gobファイルを生成する
- -d指定されたディレクトリ内のすべてのjsonおよびyamlコーパスファイルを読み取ります
- -i指定されたjsonまたはyamlコーパスファイルを読み取ります。複数のファイルはコンマで区切られます。
- -oは出力.gobファイルを指定します
- -m定期的にメモリ使用量を印刷する
聞く
サンプルのQ&Aコマンドラインツール
- -v詳細
- -cトレーニング済みの.gobファイル
- -tデータ複数の可能な回答

データ形式

コーパスデータがある場合は、トレーニング用に自分で整理することができます。

データ形式はyamlまたはjsonファイルを通じて提供できます。https https://github.com/kevwan/chatterbot-corpusの形式を参照してください。大まかに次のようになります。

カテゴリー:
 - 人工知能
会話:
 - - AIとは何か
  - 人工知能は、思考できる機械の構築に特化した工学と科学の分野です。
 - 何の言語で書いたのですか?
  - パイソン
- - 機械みたいだね
  - はい、私は創造主からインスピレーションを受けています
- - あなたは人工知能です
  - それが私の名前です。