【自然语言处理（NLP）】聊天机器人系统评测

时间：2022-12-04 13:03:42

【自然语言处理（NLP）】聊天机器人系统评测

【自然语言处理（NLP）】聊天机器人系统评测

作者简介：在校大学生一枚，华为云享专家，阿里云专家博主，腾云先锋（TDP）成员，云曦智划项目总负责人，全国高等学校计算机教学与产业实践资源建设专家委员会（TIPCC）志愿者，以及编程爱好者，期待和大家一起学习，一起进步~
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【自然语言处理（NLP）】聊天机器人系统评测

文章目录

前言

(一)、任务描述

通过Wechaty获取微信接收的消息，然后使用PaddleHub的plato-mini模型根据对话的上下文内容生成新的对话文本，最终以微信消息的形式发送。

(二)、环境配置

本示例基于飞桨开源框架2.0版本。

import paddle
import paddle.nn.functional as F
import re
import numpy as np

print(paddle.__version__)

# cpu/gpu环境选择，在 paddle.set_device() 输入对应运行设备。
# device = paddle.set_device('gpu')

输出结果如下图1所示：
【自然语言处理（NLP）】聊天机器人系统评测

一、运行脚本

# 将项目代码clone到当前路径下
!git clone https://github.com/KPatr1ck/paddlehub-wechaty-demo.git

#切换路径
!cd paddlehub - wechaty-demo

#安装依赖
!pip install -r requirements.txt

#安装项目所需的PaddleHub的moddule
!hub install plato-mini == 1.0.0

!export WECHATY_PUPPET = wechaty-puppet-service
!export WECHATY_PUPPET_SERVICE_TOKEN = 'your-token'

#启动闲聊机器人
!python examples/paddlehub - chatbot.py

二、生成闲聊机器人

(一)、导入相关包

from collections import deque
import os
import asyncio

from wechaty import(
    Contact,
    FileBox,
    Message,
    Wechaty,
    ScanStatus,
)

from wechaty_puppet import MessageType

(二)、实例化模型

import paddlehub as hub

model = hub.Module(name='plato-mini',version='1.0.0')
model._interactive_mode = True
model.max_turn = 10
model.context = deque(maxlen=model.max_turn)

(三) 、重写on_message()方法

通过重写on_message()方法对收到的消息进行回复，该方法是接收到消息时的回调函数，可以通过自定义的条件（譬如消息类型、消息来源、消息文字是否包含关键字、是否是群聊消息等）来判断是否回复信息。

async def on_message(msg:Message):
    if isinstance(msg.text(),str) and len(msg.text()) >0 \
        and msg._payload.type == MessageType.MESSAGE_TYPE_TEXT \
        and msg.text().startswith('[Test'):

        bot_response = model.predict(data=msg.text().replace('[Test]',''))[0]
        await msg.say(bot_response)

四、机器人实例化

通过定义一个main()函数作为程序的入口函数，完成机器人的实例化并通过调用on_message()方法对收到的消息进行回复。

async def main():
    if 'WECHATY_PUPPET_SERVICE_TOKEN' not in os.environ:
        print('''
            Error:WECHATY_PUPPET_SERVICE_TOKEN is not found in the environment variables
            You need a TOKEN to run the Python Wechaty.Please goto our README for details
            https://github.com/wechaty/python - wechaty-getting-started/#wechaty_puppet_service_token
        ''')

    #聊天机器人实例化
    bot = WeChaty()

    bot.on('scan',on_scan)
    bot.on('login',on_login)

    bot.on('message',on_message)

    #启动聊天机器人
    await bot.start()

我们通过使用asyncio.run()函数来执行异步函数main()，这种方法使得聊天机器人在启动后，该函数可以在执行过程中被挂起，只有在接收到消息时才继续执行，对收到的信息进行回复。

总结

本系列文章内容为根据清华社出版的《自然语言处理实践》所作的相关笔记和感悟，其中代码均为基于百度飞桨开发，若有任何侵权和不妥之处，请私信于我，定积极配合处理，看到必回！！！

最后，引用本次活动的一句话，来作为文章的结语～(￣▽￣～)~：

【学习的最大理由是想摆脱平庸，早一天就多一份人生的精彩；迟一天就多一天平庸的困扰。】

ps：更多精彩内容还请进入本文专栏：人工智能，进行查看，欢迎大家支持与指教啊～(￣▽￣～)~

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