对话机器人ChatBot综述-阿里云开发者社区

主要内容

1. 模型简介

基于生成 MLP
基于搜索 Chatterbot、DocChat
（TFIDF、向量距离、KDtree）
基于API

2. API 整理

3. 语料整理

4. 深度学习网络结构

项目	git	说明
ChatterBot	https://github.com/gunthercox/ChatterBot	搜索
chatbot-retrieval	https://github.com/dennybritz/chatbot-retrieval/	生成
tf_chatbot_seq2seq_antilm	https://github.com/Marsan-Ma/tf_chatbot_seq2seq_antilm	anti-lm+attention
DeepQA	https://github.com/Conchylicultor/DeepQA	web
seq2seq	https://github.com/farizrahman4u/seq2seq	封装seq2seq、attention

API 整理

图灵机器人

网址：http://www.tuling123.com/
特点：提供场景服务

image

API: http://openapi.tuling123.com/openapi/api/v2

{
    "reqType":0,
    "perception": {
        "inputText": {
            "text": "附近的酒店"
        },
        "inputImage": {
            "url": "imageUrl"
        },
        "selfInfo": {
            "location": {
                "city": "北京",
                "province": "北京",
                "street": "信息路"
            }
        }
    },
    "userInfo": {
        "apiKey": "",
        "userId": ""
    }
}

海知智能 ruyi.ai

如意如意随我心意，偏硬件
网址： https://ruyi.ai

image

API: https://api.ruyi.ai/v1/message?q=早安&app_key=APP_KEY&user_id=123456

{
    "code": 0,
    "msg": "ok",
    "result": {
        "_text": "早安",
        "msg_id": "5c439ac4-8efe-491c-b31a-fbd600811cfb",
        "intents": [{
            "parameters": {
                "service": "chat_kids"
            },
            "action": "早安",
            "name": "问候_早安",
            "result": {
                "text": "早上好，心情好吗",
                "type": "dialog"
            },
            "outputs": [{
                "type": "wechat.text",
                "property": {
                    "text": "早上好啊！"
                }
            }, {
                "type": "dialog",
                "property": {
                    "text": "早安，睡的好么",
                    "emotion": "calm"
                }
            }],
            "score": "1.0",
            "scoreColor": "c4",
            "is_match": 1,
            "id": "ecca5758-bbdf-4863-a5c1-d7089cc6f418"
        }],
        "meta_process_milliseconds": 65
    }
}

simsimi 小贱鸡

API: http://sandbox.api.simsimi.com/request.p

image

青云客

http://api.qingyunke.com/

　天气：msg=天气深圳
中英翻译：msg=翻译i love you
　歌词⑴：msg=歌词后来
　歌词⑵：msg=歌词后来-刘若英
　　笑话：msg=笑话
　计算⑴：msg=计算1+1*2/3-4
　计算⑵：msg=1+1*2/3-4
　域名⑴：msg=域名qingyunke.com
　域名⑵：msg=qingyunke.com
　ＩＰ⑴：msg=归属127.0.0.1
　ＩＰ⑵：msg=127.0.0.1
　手机⑴：msg=归属13430108888
　手机⑵：msg=13430108888
智能聊天：msg=你好

语料整理

英文

cornell，不多说。

小黄鸡

200行，课件

1000条对话
https://github.com/warmheartli/ChatBotCourse/tree/master/chatbotv5/samples

何云超

小米员工

https://github.com/candlewill/Dialog_Corpus

dgk_shooter_min.conv.zip

中文电影对白语料，噪音比较大，许多对白问答关系没有对应好
<font size="">

The NUS SMS Corpus

包含中文和英文短信息语料，据说是世界最大公开的短消息语料

ChatterBot中文基本聊天语料

ChatterBot聊天引擎提供的一点基本中文聊天语料，量很少，但质量比较高

Datasets for Natural Language Processing

这是他人收集的自然语言处理相关数据集，主要包含Question Answering，Dialogue Systems， Goal-Oriented Dialogue Systems三部分，都是英文文本。可以使用机器翻译为中文，供中文对话使用

小黄鸡

据传这就是小黄鸡的语料：xiaohuangji50w_fenciA.conv.zip （已分词）和 xiaohuangji50w_nofenci.conv.zip （未分词）

白鹭时代中文问答语料

由白鹭时代官方论坛问答板块10,000+ 问题中，选择被标注了“最佳答案”的纪录汇总而成。人工review raw data，给每一个问题，一个可以接受的答案。目前，语料库只包含2907个问答。(备份)

Chat corpus repository

chat corpus collection from various open sources

包括：开放字幕、英文电影字幕、中文歌词、英文推文

保险行业QA语料库

通过翻译 insuranceQA产生的数据集。train_data含有问题12,889条，数据 141779条，正例：负例 = 1:10； test_data含有问题2,000条，数据 22000条，正例：负例 = 1:10；valid_data含有问题2,000条，数据 22000条，正例：负例 = 1:10

分析

shoot语料库电影对白

E
M 京/戏/里/头/
M 应/该/有/好/些/个/活/生/生/的/人/物/
E
M 他/们/不/再/完/全/按/照/旧/的/模/式/做/戏/
M 更/不/按/旧/的/模/式/做/人/
M 再/不/像/苏/三/
M 受/了/那/么/大/的/委/屈/
E
M 只/能/申/诉/不/许/反/抗/
M 只/许/老/老/实/实/的/苏/三/
M 是/给/中/国/女/人/立/规/矩/的/
E
M 而/真/的/好/戏/
M 是/得/带/着/人/打/破/人/生/的/规/矩/
E
M 邱/先/生/
M 邱/先/生/
M 您/今/天/讲/的/挺/有/意/思/
M 有/些/道/理/很/深/
M 深/吗/
E
M 我/怎/么/觉/得/都/是/最/浅/显/的/道/理/
M 哦/我/这/有/两/张/戏/票/
M 不/知/道/您/有/没/有/功/夫/赏/光/
M 冯/董/事/长/
M 嗯/
M 您/猜/怎/么/着/啊/
M 怎/么/着/
M 您/那/位/朋/友/他/敢/情/是/个/
M 啊/那/什/么/
M 棒/槌/
M 棒/槌/
M 嗐/他/也/是/话/糙/理/不/糙/
M 京/戏/嘛/也/该/变/变/了/
M 啊/
E

SMS，短信没有对话

<message id="3"><text>今晚肥不肥家吃饭 如果要 提前半小时跟我缩一下</text><source><srcNumber>86d1672e124b86e55b5bd5e535991406</srcNumber><phoneModel manufactuer="Apple iPhone" smartphone="unknown"/><userProfile><userID>86d1672e124b86e55b5bd5e535991406</userID><age>unknown</age><gender>unknown</gender><nativeSpeaker>yes</nativeSpeaker><country>unknown</country><city>unknown</city><experience>2 to 3 years</experience><frequency>2 to 5 SMS daily</frequency><inputMethod>Pinyin</inputMethod></userProfile></source><destination country="unknown"><destNumber>unknown</destNumber></destination><messageProfile language="zh" time="unknown" type="send"/><collectionMethod collector="Tao Chen" method="Web-based Transcription" time="2010/11"/></message>
<message id="4"><text>周六要通宵打麻将 带点吃的喝的来</text><source><srcNumber>86d1672e124b86e55b5bd5e535991406</srcNumber><phoneModel manufactuer="Apple iPhone" smartphone="unknown"/><userProfile><userID>86d1672e124b86e55b5bd5e535991406</userID><age>unknown</age><gender>unknown</gender><nativeSpeaker>yes</nativeSpeaker><country>unknown</country><city>unknown</city><experience>2 to 3 years</experience><frequency>2 to 5 SMS daily</frequency><inputMethod>Pinyin</inputMethod></userProfile></source><destination country="unknown"><destNumber>unknown</destNumber></destination><messageProfile language="zh" time="unknown" type="send"/><collectionMethod collector="Tao Chen" method="Web-based Transcription" time="2010/11"/></message>
<message id="5"><text>我正在休息。明天有考试</text><source><srcNumber>5f2f98baf1b726ecff98f55845ad0285</srcNumber><phoneModel manufactuer="Nokia" smartphone="unknown"/><userProfile><userID>5f2f98baf1b726ecff98f55845ad0285</userID><age>unknown</age><gender>unknown</gender><nativeSpeaker>no</nativeSpeaker><country>unknown</country><city>unknown</city><experience>Less than 1 year</experience><frequency>2 to 5 SMS daily</frequency><inputMethod>Other</inputMethod></userProfile></source><destination country="unknown"><destNumber>unknown</destNumber></destination><messageProfile language="zh" time="unknown" type="send"/><collectionMethod collector="Tao Chen" method="Web-based Transcription" time="2010/11"/></message>

chatterbot语料

    "trivia": [
        [
            "谁是美国第37届总统?",
            "理查德·尼克松"
        ],
        [
            "肯尼迪总统哪年遇刺身亡?",
            "1963"
        ],
        [
            "太空竞赛是哪两个冷战对手之间，在20世纪航天能力的霸主地位上的竞争?",
            "苏联和美国."
        ],
        [
            "第一颗人造地球卫星的名称是什么?",
            "斯普特尼克1号"
        ],

白鹭时代

0 +++$+++ shenhua8369 +++$+++ unity导出插件现在去哪里下载？
1 +++$+++ GrantCheung +++$+++ https://github.com/egret-labs/egret-3d/tree/4f47a252af3436ef20078274fdf5eb955f0d0446/ExportTools
2 +++$+++ skyshow +++$+++ 如何删除子对象
3 +++$+++ 天神仔 +++$+++ this.removeChild(this.view)
4 +++$+++ arvin0 +++$+++ 可以关闭exml打包集成吗？
5 +++$+++ yjtx +++$+++ 你先看下 thm.json 有没有这个 exml 文件解析，如果有就不会再去加载 exml 了
6 +++$+++ haowangjiao +++$+++ 新手引导挖洞问题
7 +++$+++ yjtx +++$+++ rendertexture+blendmode  
8 +++$+++ raphael +++$+++ 升级到4.0.1 执行egret apitest出错
9 +++$+++ yjtx +++$+++ apitest 是2.0 升级2.5以上的检测命令，其他的时候不可以使用，并且 4.0 不支持这个。
10 +++$+++ henry19 +++$+++ 菜鸟提问：如何在项目中引入动画素材？
11 +++$+++ yjtx +++$+++ 先看下这些吧 http://developer.egret.com/cn/github/egret-docs/DB/dbLibs/createProject/index.html
12 +++$+++ 二两梦想家 +++$+++ 请教一下，通过微信公众号中的菜单指引到一个webapp中。
13 +++$+++ ladeng6666 +++$+++ 这个需要自己开发微信公众号后台，默认的公众号，是不允许在菜单里加外链的

华为数据

微博形式，发布+回复

0##祝 各位 朋友 2012 年 万事如意 ！
1##在 家 看 某 电视台 跨年 晚会 倒数 ， 想起 2000 年 的 那 个 千禧 时刻 ， 作为 大四 的 学生 ， 并且 在 chinaren 做 兼职 的 工作 ， 与 一 群 同学 兼 同事 到 ' 乐杰士 ' 餐厅 吃 夜宵 。 学生 的 懵懂 和 刚刚 开始 工作 的 憧憬 相 交织 ， 加上 2000 这么 一 个 整数 ， 这 是 一 生 的 记忆 ， 一 生 的 烙印 。 十二 年 后 ， 再 祝 新年 快乐 ！
2##2012 新年 钟声 即将 敲响 之际 ， 向 关心 华为 手机 终端 的 博友们 、 朋友们 致 新年 的 祝福 ！ 感谢 一 年 来 您 的 关心 与 宝贵 意见 ， 这 是 我们 不断 改进 的 强大 动力 ！ 几 天 之后 1 月 9 日 美国 拉斯维加斯 CES 展 上 ， 华为 将 发布 让 世界 震惊 的 旗舰 智能 手机 ！ 至少 三 个 世界 No.1 ！ 感谢 追求 卓越 的 研发 、 测试 与 供应链 兄弟 姐妹们 的 辛勤 努力 ！ ！

0##祝 汤 教授 新年 快乐
1##谢谢 ； 祝 你 新年 快乐
2##祝 各位 朋友 2012 年 十 有 七八 事 如意 ！ 看 我 数学 文化 学得 好 吧 …
3##喜欢 教授 的 内容 ， 受益匪浅 ， 祝 新年 快乐 ！
4##数学 文化 ， 代代 传承 ！
5##祝愿 我 考研 数学 得 个好 成绩 ！ ！ ！

李航微博数据集

stc_weibo同微博数据集，李航诺亚方舟主任

ubuntu数据集

_dada__数据集

https://www.jianshu.com/p/c1865d2b911c

目前已有的数据统计（每天仍有增长-PS:由于平台封杀,已停止收集）：
单轮：600w
多轮：800w

数据特点

可能有表情——eg：(o)/YES!

对话数据为短文本，字数平均长度在10以内

极少数的对话是其它语言，eg：英语、日语、韩语等

数据已去重
定价

单轮定价：100w组/510元

多轮每百万组定价（平均轮数为4.40±）：（4.4-1）*510=1734

备注

100w起售

购买时如果有能力证明自己是学生的，购买一律9折，证明方式：学生证或一卡通及身份证主页照片，承诺不保存照片

对于数据仍有疑问的，可留言，在下感激不尽

如果大家想切实看到对话效果，可考虑买多轮数据

有意购买，可联系客服qq：3492562997。恕不讨价

链接：https://www.jianshu.com/p/c1865d2b911c
來源：简书
简书著作权归作者所有，任何形式的转载都请联系作者获得授权并注明出处。

自己动手做聊天机器人教程

https://github.com/warmheartli/ChatBotCourse

直接获取语料数据
如果你不想经历上面这么痛苦的过程，可以直接获取我建设好的三千万(实际是33042896条)语料文件，考虑到个人的人工成本以及数据本身的真正价值，形式上收取9.9元的苦力费以表支持，希望大家多多理解，也算是对我的鼓励，获取方式比较简单，点击下方支付按钮(微信客户端可用)，支付9.9元，支付成功后在订单列表中点击“发送”会自动已通知消息形式发送至您的微信：

点击支付

小说 txt

黑道风云东北往事

 “上午，我和红兵也回到了营地，到了营地，我再也按捺不住，拿起冲锋枪 
朝天狂扫了好久。大家都认为我要疯了。只有我知道，我还没疯，而且，这一辈 
子再也不会疯。这一夜过后，我也成了男人。” 
    “而红兵，把小花的头交给了军工，自己去睡了，睡的很踏实，一睡就睡了 
十几个小时。” 
    “小花火化时，我们都在，整容整的不错，四肢的假肢也跟真的差不多，拍 
照拍出来看起来还不错。红兵说的对，他把小花带回家了，他做到了。” 
    那年，赵红兵21岁，沈公子19岁半。

人民的名义

侯亮平拍了拍赵德汉肩膀，能精确到百位数，你记忆力真好。
赵德汉道：好记性不如烂笔头嘛。侯处长，我给你说呀，我喜欢记账，谁给我多少钱，啥时候啥地方给的，每笔账都记得清清楚楚。
侯亮平眼睛一亮，马上追问：那账本呢？藏在啥地方了？
赵德汉迟疑一下，指了指天花板：主卧吊顶上边就是账本！
小韩迅速离去，不一会儿取回一摞包着塑料袋的账本来。
侯亮平翻看着账本，不由得惊叹：我的天哪，你是学会计的吧？
赵德汉带着哭腔道：不……不是，我是学采矿的，会计是自学的！
太专业了，你自学成才啊，老赵！真心话，我都想谢谢你了！
赵德汉可怜巴巴问：侯处长，那……那能算我坦白立功吧？

京东多轮对话

http://jddc.jd.com/

==汉语对话教材==

image

网络结构

seq2seq

        decoderOutputs, states = tf.contrib.legacy_seq2seq.embedding_rnn_seq2seq(
            self.encoderInputs,  # List<[batch=?, inputDim=1]>, list of size args.maxLength
            self.decoderInputs,  # For training, we force the correct output (feed_previous=False)
            encoDecoCell,
            self.vocabularySize,
            self.vocabularySize,
            embedding_size=self.args.embeddingSize,  # Dimension of each word
            feed_previous=bool(self.args.test)  # When we test (self.args.test), we use previous output as next input (feed_previous)
        )

image

attention

image

抗语言模型与互信息模型

在文献 Li et al., 2015 中提到，可以通过加入抗语言信息或者互信息来提高结果的BLEU和Diversity。

假设我们训练语料的第一句话是S，而其他人的回复是T，例如：

S：你今年几岁了？
T：野原新之助，5岁！

一般来说我们所训练提高的概率就是P(T|S)，损失函数log(P(T|S))

抗语言(anti-language)损失函数
log(P(T|S)) - log(P(T))

也就是我们在提高P(T|S)的同时，需要抑制P(T)

解释是：如果T是经常出现的句子，例如“我不知道”，那么P(T)就会很高。所以我们需要人为降低P(T)出现的概率。

互信息损失函数
log(P(T|S)) + log(P(S|T))

解释是：提高S与T的相关性。如果T是与S完全无关的回复，例如“我不知道”，那么P(S|T)的概率就会很低，即相关性很低。我们的目的是奖励S与T相关性（互信息高）的训练数据。

BTW：文献中结论为，抗语言模型比互信息模型的diversity高，而互信息模型的BLEU更高。

引至：https://github.com/qhduan/ConversationalRobotDesign

Beam search

image

tensorflow 1.0 版本实现seq2seq+attention+anti-LM+Beam-search

https://github.com/Marsan-Ma/tf_chatbot_seq2seq_antilm

未来

受对话+表情识别，确实很受启发。

蔚来汽车中控台，

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Vivo NEC

vivo NEX 遇流氓软件自动弹出摄像头，“别紧张我就想看看你在干嘛”

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对话机器人ChatBot综述

主要内容

1. 模型简介

2. API 整理

3. 语料整理

4. 深度学习网络结构

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