python制作聊天机器人原理_用 Python 来做一个聊天机器人吧！（一）
在我的一個(gè)回答里，我提到了用 Python 搭建聊天機(jī)器人。從今天開始，我就帶著大家從0開始搭建一個(gè)聊天機(jī)器人。
(順便說(shuō)一句，我喜歡把鏈接像上面這樣加在文字里，如果找不到文中所說(shuō)的資源，可以看看周圍有沒(méi)有鏈接。)
準(zhǔn)備工作
首先，你要有一臺(tái)安裝了 Python 的電腦，推薦 Python3.6+。另外，系統(tǒng)最好使用 Windows 系統(tǒng)，因?yàn)榘褭C(jī)器人和 QQ 對(duì)接的軟件 CoolQ 只有 Windows 版，雖然使用 Docker 和 wine 可以在其它系統(tǒng)上運(yùn)行，但不能保證穩(wěn)定性。
然后，你需要在系統(tǒng)中安裝并運(yùn)行 MongoDB 數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。安裝方法可以看這里。記得安裝完成之后運(yùn)行 MongoDB 服務(wù)，也就是把 MongoDB 作為服務(wù)安裝到系統(tǒng)中，以保持后臺(tái)運(yùn)行。
其次，你可能會(huì)需要一個(gè)好看的控制臺(tái)，最好像 Conemu 一樣既方便又美觀的。畢竟寫累了還可以舔舔老婆(劃去
Chatterbot
Chatterbot 是一個(gè) Python 庫(kù)，我們的聊天機(jī)器人就是主要基于這一個(gè)庫(kù)。
安裝和其他的 Python 庫(kù)一樣簡(jiǎn)單：
pip3 install chatterbot chatterbot_corpus
其中 chatterbot_corpus 是 Chatterbot 自帶的語(yǔ)料庫(kù)。
現(xiàn)在簡(jiǎn)單說(shuō)一下 Chatterbot 的原理。Chatterbot 是比較簡(jiǎn)單的聊天機(jī)器人，它需要大量對(duì)話語(yǔ)料來(lái)支撐它的運(yùn)行。當(dāng)用戶給它一個(gè)輸入時(shí)，它會(huì)在所有的語(yǔ)料庫(kù)中尋找和這句話最相似的一句話，然后返回語(yǔ)料庫(kù)中的下一句。
所以，在使用 Chatterbot 前，我們需要先進(jìn)行訓(xùn)練。
from chatterbot import ChatBot
from chatterbot.trainers import ChatterBotCorpusTrainer
bot = ChatBot(
'Sakura',
storage_adapter='chatterbot.storage.MongoDatabaseAdapter'
)
trainer = ChatterBotCorpusTrainer(bot)
trainer.train("chatterbot.corpus.chinese")
trainer.train("chatterbot.corpus.english")
我們分析一下這幾行代碼。
bot = ChatBot(
'Sakura',
storage_adapter='chatterbot.storage.MongoDatabaseAdapter'
)
這是創(chuàng)建一個(gè)聊天機(jī)器人，名字叫 Sakura(你也可以改成自己起的名字)，使用 MongoDB 中的數(shù)據(jù)。(其實(shí) Chatterbot 還支持 SQL，但是速度太慢了。)
這句代碼里面有一個(gè)單詞 adapter，官方翻譯為“適配器”。其實(shí)它更準(zhǔn)確的含義是“組件”。創(chuàng)建 Chatbot 時(shí)還有很多 xxx_adapter 這樣的參數(shù)，可以為機(jī)器人開啟各種各樣的功能。不過(guò)有一點(diǎn)要注意，有些功能可能只對(duì)于英語(yǔ)進(jìn)行了適配，對(duì)其他語(yǔ)言支持并不好。
trainer = ChatterBotCorpusTrainer(bot)
trainer.train("chatterbot.corpus.chinese")
trainer.train("chatterbot.corpus.english")
這幾行就是具體的訓(xùn)練代碼了。注意，這是最新版(2019/8/18)的寫法，之前版本有所不同，使用的是bot.set_trainer(ChatterBotCorpusTrainer)和bot.train，具體寫法可以參看網(wǎng)上其他文章。
chatterbot.corpus.chinese是 Chatterbot 自帶的語(yǔ)料庫(kù)之一。 Chatterbot 的英文語(yǔ)料庫(kù)是非常不錯(cuò)的，只是數(shù)據(jù)量有點(diǎn)少。但是 Chatterbot 的中文語(yǔ)料庫(kù)是由英文語(yǔ)料庫(kù)完全機(jī)器翻譯來(lái)的，而且不太符合中文語(yǔ)境。我自己爬取網(wǎng)絡(luò)言情小說(shuō)，提取其中的對(duì)話，整理了一個(gè)語(yǔ)料庫(kù)，可以替換 chatterbot 自帶的語(yǔ)料庫(kù)。
上面所說(shuō)的訓(xùn)練代碼單獨(dú)保存再一個(gè)文件里，因?yàn)樵诿看胃膭?dòng)語(yǔ)料庫(kù)之前它只需要運(yùn)行一次。
現(xiàn)在，把訓(xùn)練的代碼運(yùn)行一下，不出意外的話，你會(huì)看到一系列進(jìn)度條，大概這樣：Conemu 支持控制臺(tái)背景圖片，欸嘿嘿~(可以猜一下背景是誰(shuí)，雖然猜對(duì)了也沒(méi)有獎(jiǎng))
如果你在上面的[nltk_data]那里卡住了，屬于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的問(wèn)題，我也沒(méi)有辦法，只能放棄 Chatterbot 框架了(之后的系列文章中會(huì)有涉及)。
(2020/2/14補(bǔ)充)注意！如果在 Chatterbot 啟動(dòng)的時(shí)候，出現(xiàn)以[nltk_data]開頭的網(wǎng)絡(luò)錯(cuò)誤，請(qǐng)看下面的補(bǔ)充內(nèi)容！ 即使前幾次啟動(dòng)成功，在之后的某一次啟動(dòng)失敗，也是管用的！(2020/2/3補(bǔ)充)破案了！出現(xiàn)這個(gè)問(wèn)題的原因是 chatterbot 把判斷 nltk 數(shù)據(jù)是否存在的代碼寫錯(cuò)了，導(dǎo)致每次啟動(dòng)都需要下載數(shù)據(jù)，再加上特殊的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，就會(huì)出現(xiàn)這個(gè)問(wèn)題。解決方法如下：首先手動(dòng)下載 nltk 數(shù)據(jù)(方法自行百度)，然后找到 chatterbot 目錄(一般在python目錄/Lib/site-packages/chatterbot)中的 utils.py，將最后面幾個(gè)函數(shù)中的nltk_download_corpus('stopwords')，nltk_download_corpus('averaged_perceptron_tagger')，nltk_download_corpus('vader_lexicon')分別改為 nltk_download_corpus('corpora/stopwords')，nltk_download_corpus('taggers/averaged_perceptron_tagger')，nltk_download_corpus('sentiment/vader_lexicon')。
訓(xùn)練完成之后，機(jī)器人就能支持基本的對(duì)話了。
那么，怎么在自己的代碼里插入這個(gè)機(jī)器人呢？
首先，要?jiǎng)?chuàng)建機(jī)器人實(shí)例，代碼和上面訓(xùn)練時(shí)一樣：
from chatterbot import ChatBot
bot = ChatBot(
'Sakura',
storage_adapter='chatterbot.storage.MongoDatabaseAdapter'
)
bot 對(duì)象有一個(gè)get_response方法，顧名思義，就是獲取一句回答。
現(xiàn)在可以試一下：
print(bot.get_response('你好嗎？'))
在經(jīng)過(guò)短暫的等待之后，就能看到機(jī)器人的回答啦~
print(bot.get_response('你好嗎？'))
# 輸出：你好！
get_response返回的是一個(gè)Statement對(duì)象，它有兩個(gè)常用的屬性text和confindence，分別代表返回的語(yǔ)句的內(nèi)容和可信度(0到1)。
r = bot.get_response('你好嗎？')
print('{},confidence={}'.format(r.text, r.confidence))
# 輸出：你好！ ,confidence=1.0
這就是基本操作了。雖然也沒(méi)有進(jìn)階操作就對(duì)了(劃去
然后是一只無(wú)限對(duì)話的小程序：
from chatterbot import ChatBot
bot = ChatBot(
'Sakura',
storage_adapter='chatterbot.storage.MongoDatabaseAdapter'
)
def r(s):return bot.get_response(s).text
while True:
i = input('>>> ').strip()
if i != 'exit':
print(r(i))
else:
break
享受和機(jī)器人沙雕對(duì)話的樂(lè)趣吧！
CoolQ
現(xiàn)在我們已經(jīng)有了能用的機(jī)器人了，但是只有我們一個(gè)人和機(jī)器人對(duì)話沒(méi)有意思，接下來(lái)我們要把它部署到QQ上。
首先你要有一個(gè)QQ小號(hào)，當(dāng)然不怕嚇到朋友的同學(xué)也可以用自己的大號(hào)當(dāng)機(jī)器人。
我們使用的軟件是酷Q，一個(gè)專門用于架設(shè)QQ機(jī)器人的軟件?？酫 Air 版可以免費(fèi)使用，支持基本的接收發(fā)送文字消息等功能。
運(yùn)行酷Q并登錄之后，我們會(huì)在屏幕上看到一個(gè)懸浮窗：當(dāng)然頭像是你的賬號(hào)的頭像咯
右鍵懸浮窗，選擇「應(yīng)用-應(yīng)用管理」菜單，可以看到一個(gè)這樣的界面：
這里需要解釋一下酷Q運(yùn)行的原理了?？酫是依賴于安裝的各種「應(yīng)用」運(yùn)行的，每個(gè)應(yīng)用其實(shí)是一個(gè)動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)，酷Q通過(guò)調(diào)用動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)的對(duì)應(yīng)接口，執(zhí)行應(yīng)用的功能。但是問(wèn)題來(lái)了，Python 并不能編譯成動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)，該怎么辦呢？
大家注意到我的應(yīng)用列表中最后一個(gè)「HTTP API」了嗎？這就是解決方法。CoolQ HTTP API是一個(gè)將酷Q的接口封裝為HTTP接口或Socket接口的應(yīng)用，理論上，它可以解決一切編程語(yǔ)言連接酷Q的問(wèn)題。
在 CoolQ HTTP API 的 gtihub 倉(cāng)庫(kù)的 release 頁(yè)面可以找到最新版本的下載鏈接，下載完成之后，將 cpk 文件放入酷Q 目錄下的 app 文件夾中。
然后我們需要 Python 端的對(duì)應(yīng)接口。Aiocqhttp 就是 Python 上的 CoolQ HTTP API 接口。同樣，它可以用 pip 安裝：
pip3 install aiocqhttp
在連接 CoolQ HTTP API 時(shí)，我推薦使用反向 WebSocket 方式，雖然配置起來(lái)有點(diǎn)麻煩，但是能保證穩(wěn)定運(yùn)行。
首先配置 CoolQ HTTP API。在酷Q目錄\app\io.github.richardchien.coolqhttpapi\config下，找到一個(gè)文件名為QQ號(hào)的 json 文件，按照如下步驟進(jìn)行：增加如下兩行
"ws_reverse_url": "ws://127.0.0.1:7700/ws/",
"use_ws_reverse": true,
(如果端口號(hào)沖突，可以把這里的7700改為其他端口。)找到access_token行，設(shè)置為當(dāng)前賬號(hào)的QQ號(hào)，或者其他能唯一標(biāo)識(shí)這個(gè)賬號(hào)的信息。(如果不需要同時(shí)運(yùn)行多個(gè)機(jī)器人， 也可以隨便寫。)
看看這個(gè) json 里有沒(méi)有use_http 和use_ws這兩項(xiàng)，如果沒(méi)有，添加這兩項(xiàng)，并且把值改為false。這是為了on為了禁用用不到的功能。
如果有ws_reverse_event_url和`ws_reverse_api_url 這兩項(xiàng)，把他們刪除。這兩項(xiàng)分別表示 WebSocket 的事件接口和方法接口，其值可以由ws_reverse_url自動(dòng)配置，所以不需要填寫。
新版 CoolQ HTTP API 會(huì)在啟動(dòng)時(shí)彈出它自己的控制臺(tái)，如果嫌它太難看，方法是將show_log_console一項(xiàng)改為false。
如果在 Python 端需要執(zhí)行初始化代碼，請(qǐng)將 CoolQ HTTP API 升級(jí)到最新版本(v4.14及以上)，然后在配置文件中加入這樣一行："ws_reverse_use_universal_client": true。
每次修改配置文件之后，都需要重啟酷Q。
接下來(lái)就可以擼 Python 端的代碼了。
先上一個(gè)模板代碼：
from aiocqhttp import CQHttp
bot = CQHttp(access_token='你剛才設(shè)置的 access_token', enable_http_post=False)
@bot.on_message('private')
async def handle_msg(context):
await bot.send(context, '現(xiàn)在為您復(fù)讀：')
return {'reply': context['message']}
if __name__ == '__main__':
bot.run(host = '127.0.0.1', port = 7700)
不要忘了把a(bǔ)ccess_token改成剛才設(shè)置的內(nèi)容。
現(xiàn)在我們分析一下這段代碼：
bot = CQHttp(access_token='你剛才設(shè)置的 access_token', enable_http_post=False)
創(chuàng)建一個(gè)機(jī)器人實(shí)例，因?yàn)樵O(shè)置了enable_http_post=False，所以啟用的是反向 WebSocket 模式，這個(gè)模式下，只需要傳入 access_token 即可。
if __name__ == '__main__':
bot.run(host = '127.0.0.1', port = 7700)
在本地的 7700 端口開啟反向 WebSocket 服務(wù)。如果機(jī)器人的主程序有公網(wǎng)IP，那么還可以實(shí)現(xiàn)把任意一個(gè)酷Q連接到機(jī)器人(雖然我買不起公網(wǎng)IP，也沒(méi)試過(guò))。
@bot.on_message('private')
async def handle_msg(context):
await bot.send(context, '現(xiàn)在為您復(fù)讀：')
return {'reply': context['message']}
這就是機(jī)器人的邏輯代碼了。Aiocqhttp 把酷Q的各種事件封裝為裝飾器，最常用的就是@bot.on_message()，這個(gè)裝飾器可以帶一個(gè)字符串參數(shù)， private、group和discuss分別代表私聊消息、群消息、討論組消息；也可以不帶參數(shù) ，表示處理全部消息。除此之外，還有on_notice、on_request、on_meta_event裝飾器分別對(duì)應(yīng)其他三種事件。這三種裝飾器也可以帶參數(shù)，參數(shù)內(nèi)容為要處理的事件類型(notice_type、request_type或meta_event_type，具體取值見事件列表)。
處理消息的內(nèi)容寫在函數(shù)里。由于消息的收發(fā)是異步的，所以要使用async def xxx(context):的語(yǔ)法。函數(shù)名可以任意取，也可以創(chuàng)建多個(gè)不同函數(shù)名的函數(shù)來(lái)處理同一個(gè)消息(但是我并不確定按什么順序執(zhí)行)。
函數(shù)參數(shù)只有一個(gè)：context，類型為字典，代表 CoolQ HTTP API 傳來(lái)的事件參數(shù)。具體內(nèi)容的格式參看這里，比如對(duì)于接收消息的事件，context['message']就代表了消息內(nèi)容。
在函數(shù)里，可以通過(guò)await bot.xxx(...)的語(yǔ)法來(lái)調(diào)用 CoolQ HTTP API 提供的 API，在API列表中的API全部可以直接通過(guò)bot.API名字()調(diào)用，API參數(shù)通過(guò)命名參數(shù)提供，也就是類似于bot.send_private_msg(user_id=123456, message='hello')的形式。另外，Aiocqhttp 提供了一個(gè)發(fā)送消息的簡(jiǎn)單操作，調(diào)用形式為await bot.send(context, '消息內(nèi)容')。
處理事件的函數(shù)可以有一個(gè)返回值，也是一個(gè)字典，代表事件的響應(yīng)數(shù)據(jù)，就是事件列表中每 個(gè)事件下面的響應(yīng)數(shù)據(jù)列表，用于快速處理事件。最簡(jiǎn)單地，return {'reply':'消息內(nèi)容'}就會(huì)回復(fù)發(fā)來(lái)消息的人。在群聊中，如果不指定'at_sender':false，還會(huì)自動(dòng)@發(fā)消息的人。當(dāng)然，也可以沒(méi)有返回值。
上面的這一段代碼，就是一個(gè)復(fù)讀機(jī)機(jī)器人，會(huì)自動(dòng)復(fù)讀所有的私聊消息。
所以，人類的本質(zhì)是——人類的本質(zhì)是——
CoolQ x Chatterbot
現(xiàn)在，終于可以為我們的機(jī)器人注入靈魂了。把 Chatterbot 嵌入 CoolQ 機(jī)器人實(shí)際上并不是一件難事。
廢話不多說(shuō)，直接上代碼：
from aiocqhttp import CQHttp
from chatterbot import ChatBot
bot = CQHttp(access_token='你剛才設(shè)置的 access_token', enable_http_post=False)
chatterbot = ChatBot(
'Sakura',
storage_adapter='chatterbot.storage.MongoDatabaseAdapter'
)
def r(s):
return chatterbot.get_response(s)
@bot.on_message('private')
async def handle_msg(context):
rep = r(context['message'].strip())
if rep.confidence > 0.65:
return {'reply':rep.text}
if __name__ == '__main__':
bot.run(host = '127.0.0.1', port = 7700)
邏輯很簡(jiǎn)單，判斷回答的可信度是否大于0.65，如果是，作出回答。
當(dāng)然，可以在這段代碼的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步拓展，實(shí)現(xiàn)更加復(fù)雜的處理邏輯。
在下一篇文章里，我會(huì)介紹我在編寫自己的機(jī)器人時(shí)用到的一些處理邏輯和小技巧。(雖然也不知道下一篇文章會(huì)鴿幾個(gè)月)
下一篇文章：忘憂北萱草：用 Python 來(lái)做一個(gè)聊天機(jī)器人吧！(二)?zhuanlan.zhihu.com
(封面PID：72774437)
現(xiàn)已加入知乎專欄：用 Python 來(lái)做一個(gè)聊天機(jī)器人吧！?zhuanlan.zhihu.com
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的python制作聊天机器人原理_用 Python 来做一个聊天机器人吧！（一）的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。
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