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🔥 優(yōu)質(zhì)競(jìng)賽項(xiàng)目系列，今天要分享的是

基于深度學(xué)習(xí)的中文對(duì)話問答機(jī)器人

該項(xiàng)目較為新穎，適合作為競(jìng)賽課題方向，學(xué)長(zhǎng)非常推薦！

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1 項(xiàng)目架構(gòu)

整個(gè)項(xiàng)目分為 數(shù)據(jù)清洗 和 建立模型兩個(gè)部分。

（1）主要定義了seq2seq這樣一個(gè)模型。
首先是一個(gè)構(gòu)造函數(shù)，在構(gòu)造函數(shù)中定義了這個(gè)模型的參數(shù)。
以及構(gòu)成seq2seq的基本單元的LSTM單元是怎么構(gòu)建的。

（2）接著在把這個(gè)LSTM間單元構(gòu)建好之后，加入模型的損失函數(shù)。
我們這邊用的損失函數(shù)叫sampled_softmax_loss，這個(gè)實(shí)際上就是我們的采樣損失。做softmax的時(shí)候，我們是從這個(gè)6000多維里邊找512個(gè)出來做采樣。
損失函數(shù)做訓(xùn)練的時(shí)候需要，測(cè)試的時(shí)候不需要。訓(xùn)練的時(shí)候，y值是one_hot向量

（3）然后再把你定義好的整個(gè)的w[512*6000]、b[6000多維]，還有我們的這個(gè)cell本身，以及我們的這個(gè)損失函數(shù)一同代到我們這個(gè)seq2seq模型里邊。然后呢，這樣的話就構(gòu)成了我們這樣一個(gè)seq2seq模型。
函數(shù)是tf.contrib.legacy_seq2seq.embedding_attention_seq2seq()

（4）最后再將我們傳入的實(shí)參，也就是三個(gè)序列，經(jīng)過這個(gè)桶的篩選。然后放到這個(gè)模型去訓(xùn)練啊，那么這個(gè)模型就會(huì)被訓(xùn)練好。到后面，我們可以把我們這個(gè)模型保存在model里面去。模型參數(shù)195M。做桶的目的就是節(jié)約計(jì)算資源。

2 項(xiàng)目的主要過程

前提是一問一答，情景對(duì)話，不是多輪對(duì)話（比較難，但是熱門領(lǐng)域）

整個(gè)框架第一步：做語(yǔ)料

先拿到一個(gè)文件，命名為.conv（只要不命名那幾個(gè)特殊的，word等）。輸入目錄是db，輸出目錄是bucket_dbs，不存在則新建目錄。

測(cè)試的時(shí)候，先在控制臺(tái)輸入一句話，然后將這句話通過正反向字典Ids化，然后去桶里面找對(duì)應(yīng)的回答的每一個(gè)字，然后將輸出通過反向字典轉(zhuǎn)化為漢字。

2.1 數(shù)據(jù)清洗、預(yù)處理

讀取整個(gè)語(yǔ)料庫(kù)，去掉E、M和空格，還原成原始文本。創(chuàng)建conversion.db，conversion表，兩個(gè)字段。每取完1000組對(duì)話，插入依次數(shù)據(jù)庫(kù)，批量提交，通過cursor.commit.

2.2 分桶

從總的conversion.db中分桶，指定輸入目錄db, 輸出目錄bucket_dbs.

檢測(cè)文字有效性，循環(huán)遍歷，依次記錄問題答案，每積累到1000次，就寫入數(shù)據(jù)庫(kù)。

?

        for ask, answer in tqdm(ret, total=total):if is_valid(ask) and is_valid(answer):for i in range(len(buckets)):encoder_size, decoder_size = buckets[i]if len(ask) <= encoder_size and len(answer) < decoder_size:word_count.update(list(ask))word_count.update(list(answer))wait_insert.append((encoder_size, decoder_size, ask, answer))if len(wait_insert) > 10000000:wait_insert = _insert(wait_insert)break

將字典維度6865未，投影到100維，也就是每個(gè)字是由100維的向量組成的。后面的隱藏層的神經(jīng)元的個(gè)數(shù)是512，也就是維度。

句子長(zhǎng)度超過桶長(zhǎng)，就截?cái)嗷蛑苯觼G棄。

四個(gè)桶是在read_bucket_dbs()讀取的方法中創(chuàng)建的，讀桶文件的時(shí)候，實(shí)例化四個(gè)桶對(duì)象。

2.3 訓(xùn)練

先讀取json字典，加上pad等四個(gè)標(biāo)記。

lstm有兩層，attention在解碼器的第二層，因?yàn)榈诙硬攀莑stm的輸出，用兩層提取到的特征越好。

num_sampled=512, 分批softmax的樣本量（

訓(xùn)練和測(cè)試差不多，測(cè)試只前向傳播，不反向更新

3 項(xiàng)目的整體結(jié)構(gòu)

s2s.py：相當(dāng)于main函數(shù)，讓代碼運(yùn)行起來
里面有train()、test()、test_bleu()和create_model()四個(gè)方法，還有FLAGS成員變量，
相當(dāng)于靜態(tài)成員變量 public static final string

decode_conv.py和data_utils.py：是數(shù)據(jù)處理

s2s_model.py:
里面放的是模型
里面有init()、step()、get_batch_data()和get_batch()四個(gè)方法。構(gòu)造方法傳入構(gòu)造方法的參數(shù)，搭建S2SModel框架，然后sampled_loss()和seq2seq_f()兩個(gè)方法

data_utils.py:
讀取數(shù)據(jù)庫(kù)中的文件，并且構(gòu)造正反向字典。把語(yǔ)料分成四個(gè)桶，目的是節(jié)約計(jì)算資源。先轉(zhuǎn)換為db\conversation.db大的桶，再分成四個(gè)小的桶。buckets
= [ (5, 15), (10, 20), (15, 25), (20, 30)]
比如buckets[1]指的就是(10, 20)，buckets[1][0]指的就是10。
bucket_id指的就是0，1，2，3

dictionary.json：
是所有數(shù)字、字母、標(biāo)點(diǎn)符號(hào)、漢字的字典，加上生僻字，以及PAD、EOS、GO、UNK 共6865維度，輸入的時(shí)候會(huì)進(jìn)行詞嵌入word
embedding成512維，輸出時(shí)，再轉(zhuǎn)化為6865維。

model：
文件夾下裝的是訓(xùn)練好的模型。
也就是model3.data-00000-of-00001，這個(gè)里面裝的就是模型的參數(shù)
執(zhí)行model.saver.restore(sess, os.path.join(FLAGS.model_dir,
FLAGS.model_name))的時(shí)候，才是加載目錄本地的保存的模型參數(shù)的過程，上面建立的模型是個(gè)架子，
model = create_model(sess, True)，這里加載模型比較耗時(shí)，時(shí)間復(fù)雜度最高

dgk_shooter_min.conv:
是語(yǔ)料，形如： E
M 畹/華/吾/侄/
M 你/接/到/這/封/信/的/時(shí)/候/
decode_conv.py: 對(duì)語(yǔ)料數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理
config.json：是配置文件，自動(dòng)生成的

4 重要的API

4.1 LSTM cells部分：

?

    cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(size)cell = tf.contrib.rnn.DropoutWrapper(cell, output_keep_prob=dropout)cell = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell([cell] * num_layers)對(duì)上一行的cell去做Dropout的，在外面裹一層DropoutWrapper

構(gòu)建雙層lstm網(wǎng)絡(luò)，只是一個(gè)雙層的lstm，不是雙層的seq2seq

4.2 損失函數(shù)：

?

tf.nn.sampled_softmax_loss( weights=local_w_t,
b labels=labels, #真實(shí)序列值，每次一個(gè)
inputs=loiases=local_b,
cal_inputs, #預(yù)測(cè)出來的值，y^,每次一個(gè)
num_sampled=num_samples, #512
num_classes=self.target_vocab_size # 原始字典維度6865)

4.3 搭建seq2seq框架：

   tf.contrib.legacy_seq2seq.embedding_attention_seq2seq(encoder_inputs, # tensor of input seq 30decoder_inputs, # tensor of decoder seq 30tmp_cell, #自定義的cell,可以是GRU/LSTM, 設(shè)置multilayer等num_encoder_symbols=source_vocab_size,# 編碼階段字典的維度6865num_decoder_symbols=target_vocab_size, # 解碼階段字典的維度 6865embedding_size=size, # embedding 維度，512num_heads=20, #選20個(gè)也可以，精確度會(huì)高點(diǎn)，num_heads就是attention機(jī)制，選一個(gè)就是一個(gè)head去連，5個(gè)就是5個(gè)頭去連output_projection=output_projection,# 輸出層。不設(shè)定的話輸出維數(shù)可能很大(取決于詞表大小)，設(shè)定的話投影到一個(gè)低維向量feed_previous=do_decode,# 是否執(zhí)行的EOS，是否允許輸入中間cdtype=dtype)

4.4 測(cè)試部分：

?

self.outputs, self.losses = tf.contrib.legacy_seq2seq.model_with_buckets(
self.encoder_inputs,
self.decoder_inputs,
targets,
self.decoder_weights,
buckets,
lambda x, y: seq2seq_f(x, y, True),
softmax_loss_function=softmax_loss_function
)

4.5 評(píng)價(jià)NLP測(cè)試效果：

在nltk包里，有個(gè)接口叫bleu，可以評(píng)估測(cè)試結(jié)果，NITK是個(gè)框架

?

from nltk.translate.bleu_score import sentence_bleu
score = sentence_bleu(
references,#y值
list(ret),#y^
weights=(1.0,)#權(quán)重為1
)

4.6 梯度截?cái)?#xff0c;防止梯度爆炸

?

clipped_gradients, norm = tf.clip_by_global_norm(gradients,max_gradient_norm)
tf.clip_by_global_norm(t_list, clip_norm, use_norm=None, name=None)

通過權(quán)重梯度的總和的比率來截取多個(gè)張量的值。t_list是梯度張量， clip_norm是截取的比率,這個(gè)函數(shù)返回截取過的梯度張量和一個(gè)所有張量的全局范數(shù)

4.7 模型保存

?

tf.train.Saver(tf.global_variables(), write_version=tf.train.SaverDef.V2)

5 重點(diǎn)和難點(diǎn)

5.1 函數(shù)

?

def get_batch_data(self, bucket_dbs, bucket_id):
def get_batch(self, bucket_dbs, bucket_id, data):
def step(self,session,encoder_inputs,decoder_inputs,decoder_weights,bucket_id):

5.2 變量

?

batch_encoder_inputs, batch_decoder_inputs, batch_weights = [], [], []

6 相關(guān)參數(shù)

?

model = s2s_model.S2SModel(data_utils.dim,  # 6865，編碼器輸入的語(yǔ)料長(zhǎng)度data_utils.dim,  # 6865，解碼器輸出的語(yǔ)料長(zhǎng)度buckets,  # buckets就是那四個(gè)桶，data_utils.buckets，直接在data_utils寫的一個(gè)變量，就能直接被點(diǎn)出來FLAGS.size, # 隱層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)512FLAGS.dropout, # 隱層dropout率，dropout不是lstm中的，lstm的幾個(gè)門里面不需要dropout，沒有那么復(fù)雜。是隱層的dropoutFLAGS.num_layers, # lstm的層數(shù)，這里寫的是2FLAGS.max_gradient_norm, # 5，截?cái)嗵荻?#xff0c;防止梯度爆炸FLAGS.batch_size,  # 64，等下要重新賦值，預(yù)測(cè)就是1，訓(xùn)練就是64FLAGS.learning_rate,    # 0.003FLAGS.num_samples,  # 512，用作負(fù)采樣forward_only, #只傳一次dtype){"__author__": "qhduan@memect.co","buckets": [[5, 15],[10, 20],[20, 30],[40, 50]],"size": 512,/*s2s lstm單元出來之后的，連的隱層的number unit是512*/"depth": 4,"dropout": 0.8,"batch_size": 512,/*每次往里面放多少組對(duì)話對(duì)，這個(gè)是比較靈活的。如果找一句話之間的相關(guān)性，batch_size就是這句話里面的字有多少個(gè)，如果要找上下文之間的對(duì)話，batch_size就是多少組對(duì)話*/"random_state": 0,"learning_rate": 0.0003,/*總共循環(huán)20次*/"epoch": 20,"train_device": "/gpu:0","test_device": "/cpu:0"}

7 桶機(jī)制

7.1 處理數(shù)據(jù)集

語(yǔ)料庫(kù)長(zhǎng)度桶結(jié)構(gòu)
(5, 10): 5問題長(zhǎng)度,10回答長(zhǎng)度
每個(gè)桶中對(duì)話數(shù)量,一問一答為一次完整對(duì)話

Analysis
(1) 設(shè)定4個(gè)桶結(jié)構(gòu),即將問答分成4個(gè)部分,每個(gè)同種存放對(duì)應(yīng)的問答數(shù)據(jù)集[87, 69, 36,
8]四個(gè)桶中分別有87組對(duì)話,69組對(duì)話,36組對(duì)話,8組對(duì)話;
(2) 訓(xùn)練詞數(shù)據(jù)集符合桶長(zhǎng)度則輸入對(duì)應(yīng)值,不符合桶長(zhǎng)度,則為空;
(3) 對(duì)話數(shù)量占比:[0.435, 0.78, 0.96, 1.0];

7.2 詞向量處理seq2seq

獲取問答及答案權(quán)重

參數(shù)：

• data: 詞向量列表,如[[[4,4],[5,6,8]]]
• bucket_id: 桶編號(hào),值取自桶對(duì)話占比

步驟：

• 問題和答案的數(shù)據(jù)量:桶的話數(shù)buckets = [(5, 10), (10, 15), (20, 25), (40, 50)]
• 生成問題和答案的存儲(chǔ)器
• 從問答數(shù)據(jù)集中隨機(jī)選取問答
• 問題末尾添加PAD_ID并反向排序
• 答案添加GO_ID和PAD_ID
• 問題,答案,權(quán)重批量數(shù)據(jù)
• 批量問題
• 批量答案
• 答案權(quán)重即Attention機(jī)制
• 若答案為PAD則權(quán)重設(shè)置為0,因?yàn)槭翘砑拥腎D,其他的設(shè)置為1

Analysis

• (1) 對(duì)問題和答案的向量重新整理,符合桶尺寸則保持對(duì)話尺寸,若不符合桶設(shè)定尺寸,則進(jìn)行填充處理,
  問題使用PAD_ID填充,答案使用GO_ID和PAD_ID填充;

• (2) 對(duì)問題和答案向量填充整理后,使用Attention機(jī)制,對(duì)答案進(jìn)行權(quán)重分配,答案中的PAD_ID權(quán)重為0,其他對(duì)應(yīng)的為1;

• (3) get_batch()處理詞向量;返回問題、答案、答案權(quán)重?cái)?shù)據(jù);
  返回結(jié)果如上結(jié)果:encoder_inputs, decoder_inputs, answer_weights.

7.3 處理問答及答案權(quán)重

?

參數(shù):session: tensorflow 會(huì)話.encoder_inputs: 問題向量列表decoder_inputs: 回答向量列表answer_weights: 答案權(quán)重列表bucket_id: 桶編號(hào)which bucket of the model to use.forward_only: 前向或反向運(yùn)算標(biāo)志位
返回:一個(gè)由梯度范數(shù)組成的三重范數(shù)（如果不使用反向傳播,則為無）。平均困惑度和輸出

Analysis

• (1) 根據(jù)輸入的問答向量列表,分配語(yǔ)料桶,處理問答向量列表,并生成新的輸入字典(dict), input_feed = {};

• (2) 輸出字典(dict), ouput_feed = {},根據(jù)是否使用反向傳播獲得參數(shù),使用反向傳播,
  output_feed存儲(chǔ)更新的梯度范數(shù),損失,不使用反向傳播,則只存儲(chǔ)損失;

• (3) 最終的輸出為分兩種情況,使用反向傳播,返回梯度范數(shù),損失,如反向傳播不使用反向傳播,
  返回?fù)p失和輸出的向量(用于加載模型,測(cè)試效果),如前向傳播;

7.4 訓(xùn)練&保存模型

步驟：

• 檢查是否有已存在的訓(xùn)練模型

• 有模型則獲取模型輪數(shù),接著訓(xùn)練

• 沒有模型則從開始訓(xùn)練

• 一直訓(xùn)練，每過一段時(shí)間保存一次模型

• 如果模型沒有得到提升，減小learning rate

• 保存模型

• 使用測(cè)試數(shù)據(jù)評(píng)估模型

  global step: 500, learning rate: 0.5, loss: 2.574068747580052
  bucket id: 0, eval ppx: 14176.588030763274
  bucket id: 1, eval ppx: 3650.0026667220773
  bucket id: 2, eval ppx: 4458.454110999805
  bucket id: 3, eval ppx: 5290.083583183104
  

7.5 載入模型&測(cè)試

(1) 該聊天機(jī)器人使用bucket桶結(jié)構(gòu),即指定問答數(shù)據(jù)的長(zhǎng)度,匹配符合的桶,在桶中進(jìn)行存取數(shù)據(jù);
(2) 該seq2seq模型使用Tensorflow時(shí),未能建立獨(dú)立標(biāo)識(shí)的圖結(jié)構(gòu),在進(jìn)行后臺(tái)封裝過程中出現(xiàn)圖為空的現(xiàn)象;

?

從main函數(shù)進(jìn)入test()方法。先去內(nèi)存中加載訓(xùn)練好的模型model，這部分最耗時(shí)，改batch_size為1，傳入相關(guān)的參數(shù)。開始輸入一個(gè)句子，并將它讀進(jìn)來，讀進(jìn)來之后，按照桶將句子分，按照模型輸出，然后去查字典。接著在循環(huán)中輸入上句話，找對(duì)應(yīng)的桶。然后拿到的下句話的每個(gè)字，找概率最大的那個(gè)字的index的id輸出。get_batch_data(),獲取data [('天氣\n', '')]，也就是問答對(duì)，但是現(xiàn)在只有問，沒有答get_batch()獲取encoder_inputs=1*10，decoder_inputs=1*20 decoder_weights=1*20step()獲取預(yù)測(cè)值output_logits，

8 最后

🧿 更多資料, 項(xiàng)目分享：

https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate