Python 聊天机器人完整代码

本文将介绍Python编写聊天机器人的完整代码。实现原理是使用python的一个自然语言处理库——NLTK。下面我们将从多个方面介绍聊天机器人的实现。

一、基本原理

NLTK是一个自然语言处理的Python库，它拥有很多自然语言处理相关的功能模块，比如分词、标识符、词性标注、语法分析、逻辑推理等。

为了让聊天机器人更加智能，我们会用到其中的“文本分类”模块——NaiveBayesClassifier（朴素贝叶斯分类器）。

二、安装依赖库

pip install nltk numpy matplotlib

使用 NLTK 进行自然语言处理，还需要下载一些数据集。我们应该下载 stopwords、punkt 和 averaged_perceptron_tagger 等数据包。

import nltk
nltk.download('stopwords')
nltk.download('punkt')
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')

三、数据预处理

我们需要一些文本数据集来训练聊天机器人，可以使用 NLTK 中的电影评论数据集。首先，我们需要将数据集中的单词进行分词。

from nltk.tokenize import word_tokenize
text = "Hey! How are you doing today?"
tokens = word_tokenize(text)
print(tokens)
# ['Hey', '!', 'How', 'are', 'you', 'doing', 'today', '?']

我们还需要对文本进行清理，比如去除文本中的标点符号和特殊符号。

import re
def clean_text(text):
    text = re.sub(r'[^a-zA-Z0-9s]', '', text)
    return text
text = "Hey! How are you doing today?"
print(clean_text(text))
# Hey How are you doing today

四、训练聊天机器人

训练聊天机器人需要提供一些问题和答案对。我们使用 NLTK 的 NaiveBayesClassifier 进行训练。

from nltk.classify import NaiveBayesClassifier
from nltk.corpus import movie_reviews
from nltk.corpus import stopwords

stop_words = set(stopwords.words('english'))

def create_word_features(words):
    useful_words = [word for word in words if word not in stop_words]
    my_dict = dict([(word, True) for word in useful_words])
    return my_dict

neg_reviews = []
for fileid in movie_reviews.fileids('neg'):
    words = movie_reviews.words(fileid)
    neg_reviews.append((create_word_features(words), "negative"))

pos_reviews = []
for fileid in movie_reviews.fileids('pos'):
    words = movie_reviews.words(fileid)
    pos_reviews.append((create_word_features(words), "positive"))

train_set = neg_reviews[:750] + pos_reviews[:750]
test_set =  neg_reviews[750:] + pos_reviews[750:]

classifier = NaiveBayesClassifier.train(train_set)

print("Accuracy is:", classify.accuracy(classifier, test_set))

print(classifier.show_most_informative_features(10))

五、聊天机器人实现

有了训练好的模型和问题和答案对，我们可以实现一个简单的聊天机器人。

def get_sentiment(sentence):
    words = word_tokenize(clean_text(sentence))
    words = create_word_features(words)
    return classifier.classify(words)

while True:
    query = input().lower()
    if query == 'exit':
        break            
    response = get_sentiment(query)
    print(response)

六、总结

通过以上步骤，我们成功的使用 NLTK 中的 NaiveBayesClassifier 创建了一个简单的聊天机器人。