拥有自动学习的Python 机器人- ChatterBot

「聊天机器人」一直是许多企业、学界在专研的东西，它可以用于许多用途上，例如淘宝会有机器人客服人员，会透过机器人来帮助你解决问题，又或者是很多聊天室都会有聊天机器人这种东西，例如Line 当中有人制作出了「卡米狗」，透过与使用者聊天当中学习语具，并在对应的场合当中回应相对应的回答。

而ChatterBot是一个基于机器学习的聊天机器人引擎，使用Python作为主要基底语言，可以基于已知会话的集合生成回应，另外ChatterBot的语言独立设计允许它被训练以说任何语言。

在官方的GitHub 当中有一段范例：

user: Good morning! How are you doing?
bot: I am doing very well, thank you for asking.
user: You’re welcome.
bot: Do you like hats?

又或者说，曾经我有将ChatterBot结合到LineMessageAPI的范例当中：

范例

如果对于LineMessageAPI有兴趣的话，可以详情：Line Message API初战！

接下来我们开始来讲解该如何使用这套ChatterBot吧！首先我们必须要拥有Python，这边可能需要小小的注意一下说：

Python 3.x -> 可以支持中文。Python 2.x -> 可能没办法支持中文，会有编码上的问题。

再来你需要PyPi这套东西，然后透过它来下载：

pip install chatterbot

安装完成之后，我们就可以开始透过Python来使用ChatterBot了！

让我们来看看简单的使用范例吧：

# 引入 ChatBot
from chatterbot import ChatBot

# 建立一個 ChatBot 物件
chatbot = ChatBot(
    'Ron Obvious',
    trainer = 'chatterbot.trainers.ChatterBotCorpusTrainer'
)

# 基於英文的自動學習套件
chatbot.train("chatterbot.corpus.english")

# 與 ChatBot 對話，並且取得回應
chatbot.get_response("Hello, how are you today?")

当然除了英文语言库外，还拥有中文语言库(简体中文)。

chatbot.train("chatterbot.corpus.chinese")

当然也不止这些，我们可以透过载入基本语言库、问候语言库、对话语言库，来让我们的机器人更加的智慧：

# 載入(簡體)中文的基本語言庫
chatbot.train("chatterbot.corpus.chinese")

# 載入(簡體)中文的問候語言庫
chatbot.train("chatterbot.corpus.chinese.greetings")

# 載入(簡體)中文的對話語言庫
chatbot.train("chatterbot.corpus.chinese.conversations")

当然我们能够载入一些库，是不是代表说，在ChatterBot当中，有某个地方存放着这些库呢？我们打开ChatterBot专案底下的Corpus -> data资料夹，我们会发现有几些档案夹很熟悉呢！其中有一个档案夹叫做chinese，我们打开他后会发现：

基本对话的库
conversations.corpus.json
问候语句的库
greetings.corpus.json
详细问题的库

trivia.corpus.json
这三个档案表面上不晓得这是什么意思，我们就来实际打开来看看吧！首先是conversations.corpus.json：

{
  "conversations": [
      [
          "早安～",
          "午安～",
          "晚安～",
          "我想睡覺了",
          "我想去吃飯",
          "你好嗎",
          "我想去洗澡",
          "我媽叫我去吃飯"
      ],
      [
          "你好",
          "尼好",
          "你好嗎",
          "我還不錯",
          "那很好",
          "是啊",
          "我能幫你甚麼忙嗎",
          "我有個問題",
          "甚麼問題啊",
          "我可以抱抱嗎",
          "來ㄛ來抱ㄛ！",
          "好啊！",
          "<3"
      ],
      [   "什麼是愛",
          "就是你對我的感覺ㄛ <3"
      ],
      [
          "你愛我嗎？",
          "我知道我的主人很愛我喔！"
      ]
  ]
}

看起来就像是普通的对话语句，不过设计经验上，会建议如果要自己建立语言库的话，conversations 的语句当中，最好是连续的对话。

接下来我们看看greetings.corpus.json 档案的内容吧：




    
{
    "greetings": [
        [
            "安安",
            "尼好呀！"
        ],
        [
            "最近如何",
            "還好ㄅ"
        ],
        [
            "最近如何",
            "很棒"
        ],
        [
            "最近如何",
            "ＯＫㄅ"
        ],
        [
            "最近如何",
            "不好！"
        ],
        [
            "你還好嗎",
            "超級不好！"
        ],
        [
            "你還好嗎",
            "超級好！"
        ]
    ]
}

看起来就是简单的一问一答，不过这种状况只在聊天刚开始的时候才会发生，就是简单的问候句。

最后我们看看trivia.corpus.json 档案的内容吧！

{
    "trivia": [
        [
            "誰是作者？",
            "乾太大神！"
        ]
    ]
}

很典型的问答，所以如果你想设计的是一个客服机器人的话，那你trivia 当中的内容就会比较多哦！

如果你已经设计好你的Corpus(库) 的话，我们就来实机测试看看吧！

import sys
from chatterbot import ChatBot
from chatterbot.trainers import ChatterBotCorpusTrainer

class KantaiBOT:
    # 建立一個 ChatBot
    chatbot = ChatBot(
        # 這個 ChatBot 的名字叫做 KantaiBOT
        "KantaiBOT",
        storage_adapter = "chatterbot.storage.JsonFileStorageAdapter",
        # 設定訓練的資料庫輸出於根目錄，並命名為 KantaiBOT_DB.json
        database = "./KantaiBOT_DB.json"    
    )

    def __init__(self):
        self.chatbot.set_trainer(ChatterBotCorpusTrainer)
        self.chatbot.train("chatterbot.corpus.chinese")

    def getResponse(self, message=""):
        return self.chatbot.get_response(message)

if __name__ == "__main__":
    bot = KantaiBOT()
    print(bot.getResponse(sys.argv[1]))

使用时只要在终端机中下指令：

python KantaiBOT '你想說的內容'

机器人就会立即回应你了，这方法是为了衔接之前的LineBOT 来实作，你可以使用PHP、JSP、ASP.NET 或Node.js 都可以，去呼叫这支Python 程式码，去启动这个机器人，并且获取回应回传到Line Server 当中，就完成简易又能自动学习对话的机器人了！

来源：https://kantai235.github.io/2017/03/16/ChatterBotTeaching/

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