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Mianbot

demo

Mianbot 是採用樣板與檢索式模型搭建的聊天機器人，目前有兩種產生回覆的方式，專案仍在開發中:)

匹配示例

更多的樣例可以參照 example/output.txt

輸入：明天早上叫我起床。

相似度概念匹配元
0.4521鬧鐘起床
0.3904天氣早上
0.3067住宿起床
0.1747病症起床
0.1580購買早上
0.1270股票早上
0.1096觀光早上

輸入：明天上海會不會下雨？

相似度概念匹配元
0.5665天氣下雨
0.3918鬧鐘下雨
0.1807病症下雨
0.1362住宿下雨
0.0000股票
0.0000觀光
0.0000購買

環境需求

import Chatbot.console as console
c = console.Console(model_path='your_model')

使用方式

聊天機器人

import Chatbot.chatbot as chatbot

chatter = chatbot.Chatbot(w2v_model_path='your_model')
chatter.waiting_loop()

計算匹配度

import Chatbot.console as console

c = console.Console(model_path='your_model')
speech = input('Input a sentence:')
res,path = c.rule_match(speech)
c.write_output(speech,res,path)

規則格式

規則採用 json 格式，樣板規則放置於\RuleMatcher\rule中，

    {
        "domain": "代表這個規則的抽象概念",
        "response": [
		"對應到該規則後",
        	"機器人所會給予的回覆",
        	"機器人會隨機抽取一條 response"
        ],
        "concepts": [
            "該規則的可能表示方式"
        ],
        "children": ["該規則的子規則","如購買 -> 購買飲料,購買衣服......"]
    }

Example

    {
        "domain": "購買",
        "response": [
        	"正在將您導向購物模組"
        ],
        "concepts": [
            "購買","購物","訂購"
        ],
        "children": [
            "購買生活用品",
            "購買家電",
            "購買食物",
            "購買飲料",
            "購買鞋子",
            "購買衣服",
            "購買電腦產品"
        ]
    },

問答測試用資料集

請點擊這裡下載部分測試用資料集，內容包含了 PTT C_Chat、Gossiping 版非新聞類問答約 250,000 則。檔案解壓縮後請放置於 QuestionAnswering/data/ 資料夾下，reply.rar 解壓縮後的資料夾請放置於 QuestionAnswering/data/processed 下：

QuestionAnswering
└── data
   ├── SegTitles.txt
   ├── processed
   │   └── reply
   │       ├── 0.json
   │       ├── .
   │       ├── .
   │       ├── .
   │       └── xxx.json
   └── Titles.txt

完成配置後，可以將chatbot.py 中的 self.github_qa_unupdated 設為 False 打開問答模組進行測試。

開發日誌

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