使用Python-NLTK创建基本的硬编码聊天机器人

随着人工智能技术的快速发展，聊天机器人越来越受到人们的关注。这里将介绍如何使用Python-NLTK创建一个基本的，简单的硬编码聊天机器人。

NLTK简介

NLTK（自然语言工具包）是一个用于Python编程语言的自然语言处理库。它提供了大量针对人类语言处理的功能和算法，包括词性标注，命名实体识别和情感分析等。NLTK还可用于文本分类和文本挖掘等任务。

环境设置

在开始之前，请确保您已经安装了Python3和NLTK库。可以在终端中使用以下命令来安装NLTK库：

pip install nltk

安装完成后，您还需要从NLTK下载数据包。在终端中运行以下命令：

import nltk
nltk.download()

这将启动NLTK downloader，您可以选择要下载的数据包。

硬编码聊天机器人

在本教程中，我们将创建一个简单的硬编码聊天机器人。该机器人将能够回答一些预定义的问题，并使用简单的逻辑平滑地传递对话。

下面是最终代码的实现：

import nltk
nltk.download('punkt')
from nltk.stem.lancaster import LancasterStemmer

stemmer = LancasterStemmer()

import numpy
import tensorflow as tf
import random

import json
with open('intents.json') as file:
    data = json.load(file)

# 预处理数据
words = []
labels = []
docs_x = []
docs_y = []

for intent in data['intents']:
    for pattern in intent['patterns']:
        # 分词处理
        wrds = nltk.word_tokenize(pattern)
        words.extend(wrds)
        docs_x.append(wrds)
        docs_y.append(intent['tag'])

    if intent['tag'] not in labels:
        labels.append(intent['tag'])

words = [stemmer.stem(w.lower()) for w in words if w != "?"]
words = sorted(list(set(words)))

labels = sorted(labels)

training = []
output = []

out_empty = [0 for _ in range(len(labels))]

for x, doc in enumerate(docs_x):
    bag = []

    wrds = [stemmer.stem(w.lower()) for w in doc]

    for w in words:
        if w in wrds:
            bag.append(1)
        else:
            bag.append(0)

    output_row = out_empty[:]
    output_row[labels.index(docs_y[x])] = 1

    training.append(bag)
    output.append(output_row)

training = numpy.array(training)
output = numpy.array(output)

# 定义模型
input_layer = tf.keras.layers.Input(shape=(len(training[0]),))
hidden_layer = tf.keras.layers.Dense(8, activation='relu')(input_layer)
output_layer = tf.keras.layers.Dense(len(output[0]), activation='softmax')(hidden_layer)

model = tf.keras.models.Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)

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

# 训练模型
model.fit(training, output, epochs=1000, batch_size=8)

# 使用模型进行预测
def bag_of_words(s, words):
    bag = [0 for _ in range(len(words))]

    s_words = nltk.word_tokenize(s)
    s_words = [stemmer.stem(word.lower()) for word in s_words]

    for se in s_words:
        for i, w in enumerate(words):
            if w == se:
                bag[i] = 1

    return numpy.array(bag)

def predict_class(s, model):
    p = bag_of_words(s, words)
    res = model.predict(numpy.array([p]))[0]
    ERROR_THRESHOLD = 0.25
    results = [[i, r] for i, r in enumerate(res) if r > ERROR_THRESHOLD]

    results.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
    return_list = []
    for r in results:
        return_list.append({'intent': labels[r[0]], 'probability': str(r[1])})
    return return_list

def get_response(intents_list, intents_json):
    tag = intents_list[0]['intent']
    list_of_intents = intents_json['intents']
    for i in list_of_intents:
        if i['tag'] == tag:
            result = random.choice(i['responses'])
            break
    return result

print("Go! Bot is running!")

while True:
    message = input("")
    intents = predict_class(message, model)
    result = get_response(intents, data)
    print(result)

在此代码中，我们使用了NLTK库来处理自然语言，以及TensorFlow库来建立和训练机器学习模型。我们使用了一个JSON文件，其中包含关于意图和答案的信息。

该代码片段包括几个主要部分：

预处理数据：分词并进行词干提取。
训练模型：定义和训练神经网络模型。
预测分类：使用模型预测用户的意图。
生成答案：使用模型生成答案并输出到屏幕上。