python用keras创建对话模型|极客笔记

python用keras创建对话模型

在自然语言处理领域中，对话模型是一种非常重要的应用。它可以用来实现智能客服机器人、问答系统、聊天机器人等。本文将介绍如何使用Python中的Keras库来创建一个简单的对话模型。

1. 准备数据

在创建对话模型之前，我们首先需要准备训练数据。对话数据通常是一对一的问答对。我们将使用一个简单的问答数据集来演示。数据集如下：

questions = ['你叫什么名字？', '你几岁了？', '你喜欢什么食物？']
answers = ['我叫小明。', '我今年18岁。', '我喜欢吃巧克力。']

2. 数据预处理

在处理数据之前，我们需要对文本数据进行预处理。这包括将文本转换为索引，将输入序列填充到相同的长度等操作。下面是数据预处理的代码：

from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

# 创建分词器
tokenizer = Tokenizer()
tokenizer.fit_on_texts(questions + answers)

# 将文本转换为序列
question_seqs = tokenizer.texts_to_sequences(questions)
answer_seqs = tokenizer.texts_to_sequences(answers)

# 将序列填充到相同长度
max_len = max(max(len(seq) for seq in question_seqs), max(len(seq) for seq in answer_seqs))
question_seqs = pad_sequences(question_seqs, maxlen=max_len, padding='post')
answer_seqs = pad_sequences(answer_seqs, maxlen=max_len, padding='post')

3. 构建模型

在Keras中，我们可以使用Sequential模型来构建一个简单的对话模型。模型的结构如下：

将一个问题输入到模型中
使用LSTM层对问题进行编码
将编码后的问题和上一轮的回答输入到模型中
使用LSTM层对输入进行解码
生成下一轮的回答

下面是构建模型的代码：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Embedding, LSTM, Dense

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Embedding(len(tokenizer.word_index) + 1, 100, input_length=max_len))
model.add(LSTM(256, return_sequences=True))
model.add(LSTM(256))
model.add(Dense(len(tokenizer.word_index) + 1, activation='softmax'))

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

4. 训练模型

现在我们已经准备好训练数据和模型，可以开始训练模型了。我们将模型训练100个epoch，并设置batch size为32。

model.fit(question_seqs, answer_seqs, batch_size=32, epochs=100)

5. 测试模型

训练好模型后，我们可以输入一个问题，模型将生成对应的回答。下面是测试代码：

def generate_response(question):
    question_seq = tokenizer.texts_to_sequences([question])
    question_seq = pad_sequences(question_seq, maxlen=max_len, padding='post')

    response = ''
    for _ in range(max_len):
        predicted = model.predict(question_seq)

        # 选择概率最高的词
        predicted_word = tokenizer.index_word[np.argmax(predicted[0])]

        # 将预测的词添加到回答中
        if predicted_word == '<eos>':
            break
        response += predicted_word + ' '

        # 更新输入序列
        question_seq = pad_sequences([question_seq[0, 1:] + [np.argmax(predicted[0])]], maxlen=max_len, padding='post')

    return response

question = '你几岁了？'
response = generate_response(question)
print(response)