【聊天机器人】一个LSTM单元让聊天机器人学会甄嬛体

一个LSTM单元让聊天机器人学会甄嬛体

这两天在网上看到一篇教程，名为《自己动手做聊天机器人——一个LSTM单元让聊天机器人学会甄嬛体》www.shareditor.com/blogshow/ （感谢原作者的倾囊相授），挺感兴趣的。于是跟着它从头到尾做了一遍。在这里记录一些自己的学习经过，欢迎有相同兴趣的小伙伴一起讨论、学习、进步。

完成这个过程，你需要：

1.下载《甄嬛传》txt文档(或者你想让聊天机器人学会其他风格，可以下载自己感兴趣的文本，上网搜一搜有很多的)。

2.提前安装好各种需要用到的Python工具包（实际过程中遇到什么需要什么再安装也是可以的，我使用的是Anaconda，安装各种包都很快速，而且它自带了很多平时要用到的包，建议大家使用它）。

3.遇到任何bug都不泄气，努力找到原因，并修正它的决心。

具备以上，我们可以开始了：

一、分词

分词是整个过程的第一步。我们下载好的文档是通过标点符号，将句子与句子之间进行分割的。而词语和词语之间没有分隔开。分词的目的就是为了将词语分割开（例如：我今天去上学——我 今天 去 上学）。分词的方法挺多的，大家可以选择自己熟悉的、用过的方法。我使用的是jieba分词。以下是分词前后对比图：

分词前 分词后

jieba分词的代码上网找一下有很多，而且都很简单。注意：在进行分词之前，要将原始的txt文档转码成utf-8编码，然后将文档中的回车符替换成空行。

二、生成词向量

生成词向量使用的是word2vec方法，word2vec代码在网上也有很多。这个方法将.txt文件作为输入，输出一个.model.bin文件，这个.model.bin文件就是词向量文件了。

三、训练模型

接下来将我们手中的数据进行训练：

导入各种包：

从.model.bin文件中加载词向量：

加载分词后的文本并存到一个序列里：

求距离某向量最近的词（通过计算词之间的余弦相似度）：

训练（使用一个LSTM单元）：

注：如果你想让机器人自动吐出甄嬛体，将最后几行中的“#”去掉就可以了。

四、运行结果

可以看到，经过500个epoch，程序以80%的余弦相似度预测出了下一个字。