Чат-бот с глубоким обучением

Сегодня, в эпоху цифровых технологий, многие компании направляют свое внимание на автоматизацию рутиных бизнес-процессов и увеличение взаимодействия с клиентами за счет чат-ботов. Разработка чат-ботов с использованием глубокого обучения, на Python, является одним из наиболее быстрорастущих направлений в сфере искусственного интеллекта.

Глубокое обучение – это форма машинного обучения, которая моделирует высокоуровневые способности человеческого мозга, которые позволяют компьютерным программам обучаться самостоятельно на новых данных и классифицировать их без постоянного контроля человека. Глубокое обучение на сегодняшний день широко используется в различных областях, включая медицинское оборудование, автомобильную промышленность и до мониторинга социальных сетей.

Чат-боты являются одной из областей, где использование глубокого обучения может повысить качество и эффективность обеспечения обслуживания клиентов. Чат-боты позволяют пользователям общаться с компьютером, используя естественный язык. Они могут помочь людям найти информацию, заказать товар или услугу, а также решить различные проблемы и вопросы.

Python – один из языков программирования, который широко используется для разработки чат-ботов с использованием глубокого обучения. Python обеспечивает множество библиотек, которые значительно упрощают и ускоряют процесс разработки, например, TensorFlow, Keras, Theano и PyTorch.

Пример 1. Создание ответвления диалога на основе TensorFlow

TensorFlow – одна из наиболее популярных библиотек глубокого обучения, которая может использоваться для создания и обучения нейронных сетей. В данном примере мы создадим чат-бота для отвечания на популярные вопросы о курсах в ВУЗе.

1. Установите TensorFlow и Keras:

 

pip install tensorflow
pip install keras

 

2. Импортируйте необходимые библиотеки:

import tensorflow as tf
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout
from keras.optimizers import SGD

 

3. Создайте модель предсказания ответа на основе TensorFlow:

 

model = Sequential()
model.add(Dense(256, input_shape=(len(X[0]),), activation='relu'))
model.add(Dropout(0.3))
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(len(Y[0]), activation='softmax'))
sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd, metrics=['accuracy'])
model.fit(X, Y, epochs=200, batch_size=5, verbose=1)

 

4. Добавьте код для генерации ответа чат-бота на основе обученной модели:

 

def bag_of_words(s, words):
bag = [0 for _ in range(len(words))]
s_words = nltk.word_tokenize(s)
s_words = [stemmer.stem(word.lower()) for word in s_words]
for se in s_words:
for i, w in enumerate(words):
if w == se:
bag[i] = 1
return numpy.array(bag)

def chat():
print("Start talking with the bot (type quit to stop)!")
while True:
inp = input("You: ")
if inp.lower() == "quit":
break

results = model.predict(numpy.array([bag_of_words(inp, words)]))[0]
results_index = numpy.argmax(results)
tag = labels[results_index]
for tg in data["intents"]:
if tg['tag'] == tag:
responses = tg['responses']
print(random.choice(responses))

 

Пример 2. Создание чат-бота на основе Rasa

Rasa – это инструмент для создания чат-ботов с открытым исходным кодом на Python. Он предоставляет функциональность для создания, обучения и тестирования чат-ботов.

1. Установите Rasa:

pip install rasa

 

2. Создайте обучающий набор данных:

 

{
"rasa_nlu_data" : {
"common_examples" : [
{
"text": "hello",
"intent": "greet",
"entities": []
},
{
"text": "how are you",
"intent": "greet",
"entities": []
},
{
"text": "i need a cab",
"intent": "request_taxi",
"entities": []
},
{
"text": "book a flight to Beijing",
"intent": "book_flight",
"entities": [
{
"start": 14,
"end": 21,
"value": "Beijing",
"entity": "destination"
}
]
}
]
}
}

 

3. Обучите модель на основе обучающего набора данных:

 

python -m rasa_nlu.train -c config_spacy.yml --data data/examples/rasa/nlu/

 

4. Создайте файл конфигурации слотов:

{
"slot_types": {
"location": [
"San Francisco",
"New York",
"Seattle",
"Chicago",
"Los Angeles",
"Washington, D.C.",
"Atlanta",
"Miami",
"Dallas",
"Houston",
"Denver",
"Las Vegas",
"Toronto",
"Vancouver",
"Montreal",
"Calgary",
"Edmonton",
"Ottawa",
"Quebec City",
"Mexico City",
"São Paulo",
"Rio de Janeiro",
"Buenos Aires",
"Santiago",
"Lima",
"Bogotá",
"London",
"Paris",
"Berlin",
"Amsterdam",
"Madrid",
"Barcelona",
"Rome",
"Milan",
"Athens",
"Dubai",
"Tokyo",
"Seoul",
"Beijing",
"Shanghai",
"Hong Kong",
"Singapore",
"Sydney",
"Melbourne"
]
}
}

 

5. Обновите файл конфигурации сценария:

 

story: taxi_booking
steps:
- intent: request_taxi
- action: utter_request_location
- intent: inform
entities:
- location: San Francisco
- action: utter_request_time
- intent: inform
entities:
- time: today at 7 PM
- action: utter_confirmation
- action: utter_goodbye

 

6. Запустите Rasa и общайтесь с вашим чат-ботом:

rasa shell

 

При создании чат-ботов с использованием глубокого обучения на Python, необходимо учитывать ряд особенностей при работе с неструктурированными данными. Также, важно понимать, что разработка чат-бота – это постоянный процесс, который должен дорабатываться и улучшаться с течением времени. Но, используя готовые библиотеки и технологии глубокого обучения, разработчику становится значительно легче и быстрее достичь своих целей в данной области.