定制个机器人帮你和 Ta 聊天
自动聊天示例
这是基于 200 万聊天记录训练出来的,你可以用自己和女朋友的记录训练了试试效果 :P
至于微信机器人怎么用,你可以 GitHub
搜搜看哈
聊天 1:
聊天 2:
项目说明
chatbot
是一个通过已知对话数据集快速生成回答的 Go 问答引擎。
为啥会有 chatbot
项目呢?
好多年前,当我们需要一个聊天机器人的时候,我是先用了 ChatterBot
,但是使用下来,我们的 1.2 亿对话语料训练后的模型回答一个问题需要 21 秒左右,实在没法接受。仔细看了 ChatterBot
源码之后,我用 Go 重新实现了一个,并用 go-zero 的 MapReduce 框架做了并行优化,结果我们一个回答平均耗时大概 18 毫秒。
国庆假期,我有点空闲时间,所以就把这个项目整理了开源出来,一是给大家一个实际的 go-zero 的 MapReduce 示例;二是也提供大家一个闲聊机器人的项目玩玩。
BTW:后续我可能会开源智能客服机器人的项目,可以关注我的 github:
代码目录和命令行使用说明
bot
问答引擎,可以自定义自己的匹配算法
cli
train
训练给定的问答数据并生成
.gob
文件-d
读取指定目录下所有json
和yaml
语料文件-i
读取指定的json
或yaml
语料文件,多个文件用逗号分割-o
指定输出的.gob
文件-m
定时打印内存使用情况ask
一个示例的问答命令行工具
-v
verbose-c
训练好的.gob
文件-t
数据几个可能的答案
数据格式
如果你有语料数据,可以自行整理用来训练。
数据格式可以通过 yaml
或者 json
文件提供,参考 https://github.com/kevwan/chatterbot-corpus
里的格式。大致如下:
致谢
go-zero - https://github.com/zeromicro/go-zero
go-zero
的 core/mr
包的 MapReduce
实现使 chatbot
的回答效率得到了巨大的提升!
ChatterBot - https://github.com/gunthercox/ChatterBot
最早我是使用 ChatterBot 的,但由于回答太慢,所有后来只能自己实现了,感谢 ChatterBot,非常棒的项目!
项目地址
https://github.com/kevwan/chatbot
欢迎使用并 star 支持!
版权声明: 本文为 InfoQ 作者【万俊峰Kevin】的原创文章。
原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/b78d39ae701398f0d4a630037】。
本文遵守【CC-BY 4.0】协议,转载请保留原文出处及本版权声明。
评论