聊天机器人学习总结(1)-chatterbot简介
安装前的准备
我用的是pycharm编译器，看网上推崇的最好创建一个虚拟环境，来将不同项目所需求的依赖分别放在独立的地方的一个工具，好处就是防止各个项目之间对同一个库不同版本依赖的问题。想了解其详情的可以点击.下面就直接贴代码.
1.使用 sudo pip install virtualenv 安装virtualenv
在Ubuntu中，可以尝试 sudo apt-get install python-virtualenv
2.virtualenv安装完毕后，通常会创建一个项目文件夹，并在其下创建一个venv文件夹
mkdir myproject
cd myproject
virtualenv venv
3.无论何时你想在某个项目上工作，只需要激活响应的环境 . venv/bin/activate
4.你现在已经激活了virtualenv，现在可以使用pip安装其他模块了
安装
chatterbot 安装有两种方式：
- 使用pip install chatterbot安装
- 直接在github chatterbot下载这个项目，其中examples文件夹中包含几个例子，可以根据例子加深自己的理解。
创建chatterbot实例
首先先粘贴一下代码，再根据代码来讲具体的内容，我的chatbot.py文件
from chatterbot import ChatBot
from chatterbot.trainers import ChatterBotCorpusTrainer
from chatterbot.trainers import ListTrainer
class SimpleChat():
def __init__(self):
self.chatbot = ChatBot('myBot',
storage_adapter="chatterbot.storage.MongoDatabaseAdapter",
logic_adapters=[
{
'import_path': 'chatterbot.logic.BestMatch'
},
{
'import_path': 'chatterbot.logic.LowConfidenceAdapter',
'threshold': 0.6,
'default_response': '正在学习中'
}
],
input_adapter="chatterbot.input.VariableInputTypeAdapter",
output_adapter="chatterbot.output.TerminalAdapter",
database_uri='mongodb://admin:admin@127.0.0.1:27017/admin?authMechanism=MONGODB-CR',
database='chatbot'
)
self.chatbot.set_trainer(ListTrainer)
self.chatbot.train("chatterbot.corpus.chinese")
def get_response(self, info):
#返回信息
return str(self.chatbot.get_response(info))
if __name__ == '__main__':
chat = SimpleChat()
res = chat.get_response('你好啊')
print(res)
首先先类中构造函数中创建了一个chatbot的实例
- 参数1 ‘myBot’意思是创建了一个名叫myBot的机器人,（后面的参数都不是必填的，其都有默认参数）
- storage_adapter 代表存储适配器
存储适配器提供了一个允许可以通过将storage_adaoter参数设置为要使用的存储适配器的导入路径来指定，其默认的是sqlite类型的。我在网上看到sqlite数据库在大数据的时候会花费很长时间，正好我们后台用的有mongodb，所以我采用的是mongodb类型(MongoDatabaseAdapter)的适配器。
mongodb有两个参数 database_uri 和 database, 当你连接的只是本地数据库，并且没有验证的时候，只用database(数据库名)就可以了，如果连接远程数据库获取需要验证时，就需要两个都要用。详细信息点这里
-
logic_adapters是逻辑适配器，其可以有好几个参数，并且可以一起使用。BestMatch 逻辑adater根据与输入语句最接近的匹配的已知响应返回响应。TimeLogicAdapter 返回当前时间。MathematicalEvaluation可以执行数学表达式，并且计算出来结果。LowConfidenceAdapter 当高信度响应未知时，返回具有高置信度的默认响应。SpecificResponseAdapter 返回具体的响应到一个特定的输入。详细信息可以点这里。
-
self.chatbot.train("chatterbot.corpus.chinese")这句话意思是支持中文聊天。这里需要注意一个地方：当时英文的时候，python2.7是可用的。当是中文的时候，需要python 3以上吧，反正我装的是3.6最新版的。
这个参数还可以这样写
deepThought.train("chatterbot.corpus.chinese")
deepThought.train([
你好啊，
我不好，
])
来实现训练语句，这些语句会保存到数据库
具体详情请 点击这里
- self.chatbot.set_trainer(ListTrainer)，允许使用列表表示会话的字符串列表来训练聊天机器人。
chatBot实例有一个方法可以获取响应值，chat.get_response('你好啊')，就会把我不好发送过来。
chatterbot还有许多参数可以自定义配置，这些东西我只是看了一下文档，还没有开始做，以后会补充到这个系列中来。这些东西可以在开发文档中找到。
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【java】首席工程师MR_W，feixue300@qq.com；
【测试】土镜问道，847071279@qq.com；
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【安全】保密，你懂的。
