讓機器人替你聊天，還不被人看出破綻！如何訓(xùn)練一個克隆版的你？
聊天機器人到底是什么呢？說白了，就是計算機程序通過聽覺或文本方法進行對話。
當(dāng)今最流行的四個對話機器人是：蘋果的Siri、微軟Cortana、谷歌助理、亞馬遜的Alexa。他們能夠幫你查比分、打電話，當(dāng)然，偶爾他們也會出錯。
本文，我們主要會詳細(xì)介紹聊天機器人在文本方面的運作。
在這篇文章中，我們將看到如何使用深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練聊天機器人用我們所希望的方式在社交媒體上進行對話。
意圖&深度學(xué)習(xí)
如何訓(xùn)練一個高水平的聊天機器人呢？
高水平的工作聊天機器人是應(yīng)當(dāng)對任何給定的消息給予最佳反饋。這種最好的反應(yīng)應(yīng)該滿足以下要求：
回答對方問題
反饋相關(guān)信息
問后續(xù)問題或用現(xiàn)實方法繼續(xù)對話
這三個方面是機器人表現(xiàn)出來的內(nèi)容，而隱含其中沒有表現(xiàn)出來的則是一系列流程：理解發(fā)送者的意圖，確定反饋信息的類型（問一個后續(xù)問題，或者直接反應(yīng)等），并遵循正確的語法和詞法規(guī)則。
請注意，意圖二字至關(guān)重要。只有明確意圖，才能保證在后續(xù)流程的順利進行。對于意圖，讀者通過本篇文章，將會看到，深度學(xué)習(xí)是最有效的解決意圖問題的方法之一。
深度學(xué)習(xí)的方法
聊天機器人使用的深度學(xué)習(xí)模型幾乎都是Seq2Seq。2014年，IlyaSutskever,OriolVinyals,andQuocLe發(fā)表了《SequencetoSequenceLearningwithNeuralNetworks》一文。摘要顯示，盡管機器翻譯已經(jīng)做的很好，但Seq2Seq卻模型能更好的完成各種各樣的NLP的任務(wù)。
Seq2Seq模型由兩個主要部件組成，一個是編碼器RNN，另一個是解碼器RNN。從高層次上來說，編碼器的工作是將輸入文本信息生成固定的表示。解碼器則是接收這個表示，并生成一個可變長度的文本，以響應(yīng)它。
讓我們來看看它是如何在更詳細(xì)的層次上工作的。
正如我們所熟知的，編碼器RNN包含了許多隱藏的狀態(tài)向量，它們每個都表示從上一次時間步驟中獲取的信息。例如，在第3步序中的隱藏狀態(tài)向量是前三個單詞的函數(shù)。通過這個邏輯，編碼器RNN的最終隱藏狀態(tài)向量可以被認(rèn)為是對整個輸入文本的一種相當(dāng)精確的表示。
而解碼器RNN負(fù)責(zé)接收編碼器的最后隱藏狀態(tài)向量，并使用它來預(yù)測輸出應(yīng)答的單詞。讓我們看看第一個單元。該單元的工作是使用向量表示v，并決定其詞匯表中哪個單詞是最適合輸出響應(yīng)的。從數(shù)學(xué)上講，這就意味著我們計算詞匯中的每一個單詞的概率，并選擇值的極大似然。
第二單元是向量表示v的函數(shù)，也是先前單元的輸出。LSTM的目標(biāo)是估計以下條件概率。
讓我們來解構(gòu)這個方程式意味著什么。
左側(cè)指的是輸出序列的概率，這取決于給定輸入序列。
右側(cè)包含p（yt|v，y1，，yt），它是所有單詞的概率向量，條件是在前一步的向量表示和輸出的情況下。其中pi等價于西格瑪（或累計求和）的乘法。則右側(cè)可降為p（Y1|V）*p（y2|v，y1）*p（Y3|v，y1，y2）
在繼續(xù)之前，讓我們先做一個簡單的例子。
讓我們在第一張圖片中輸入文本：你明天有空嗎？
大多數(shù)人都會怎么回答呢？一般都會用yes、yeah、no開始。
在我們完成了網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練之后，概率p（Y1|V）將是一個類似于下面的分布。
再來看我們需要計算的第二個概率，p（y2|v，y1）表是一個函數(shù)，詞的分布y1以及向量的表示結(jié)果v，而pi將產(chǎn)生最終結(jié)果并作為我們的最終反應(yīng)。
Seq2Seq模型的最重要特性之一是它提供的多功能性。當(dāng)你想到傳統(tǒng)的ML方法（線性回歸，庫卡機器人驅(qū)動器維修，支持向量機）和深等深學(xué)習(xí)方法時，這些模型需要一個固定的大小輸入，并產(chǎn)生固定大小的輸出。
但是輸入的長度必須事先知道。這是對諸如機器翻譯、語音識別和問答等任務(wù)的一個很大的限制。這些任務(wù)我們都不知道輸入短語的大小，我們也希望能夠生成可變長度響應(yīng)，而不僅僅局限于一個特定的輸出表示。而Seq2Seq模型允許這樣的靈活性！
自2014以來，Seq2Seq模型已經(jīng)有了很多改進，你可以在這篇文章結(jié)尾相關(guān)論文部分中閱讀更多關(guān)于Seq2Seq的文章。
數(shù)據(jù)集的選擇
在考慮將機器學(xué)習(xí)應(yīng)用于任何類型的任務(wù)時，我們需要做的第一件事都是選擇數(shù)據(jù)集，并對我們需要的模型進行訓(xùn)練。對于序列模型，我們需要大量的會話日志。從高層次上講，這個編碼器-解碼器網(wǎng)絡(luò)需要能夠正確理解每個查詢（編碼器輸入）所期望的響應(yīng)類型（解碼器輸出）。
一些常見的數(shù)據(jù)集包括：康奈爾電影對話語料庫、ubuntu語料庫和微軟的社交媒體對話語料庫。
雖然大多數(shù)人都在訓(xùn)練聊天機器人來回答具體信息或提供某種服務(wù)，但我更感興趣的是更多的有趣的應(yīng)用程序。有了這篇文章，我想看看我是否可以用我自己的生活中的對話日志來訓(xùn)練一個Seq2Seq的模型來學(xué)習(xí)對信息的反應(yīng)。
獲取數(shù)據(jù)
我們需要創(chuàng)建一個大量的對話數(shù)據(jù)，在我的社交媒體上，我使用了Facebook、GoogleHangouts、SMS、Linkedin、Twitter、Tinder和Slack等著與人們保持聯(lián)系。
Facebook：這是大部分培訓(xùn)數(shù)據(jù)的來源。facebook有一個很酷的功能，讓你可以下載你所有的Facebook數(shù)據(jù)。包含所有的信息、照片、歷史信息。
Hangouts：您可以根據(jù)這個文章的指示來提取聊天數(shù)據(jù)
SMS：可以快速獲得所有之前的聊天記錄（sms備份+是一個不錯的應(yīng)用程序），但我很少使用短信。
Linkedin：Linkedin確實提供了一種工具，可以在這里獲取數(shù)據(jù)的歸檔。
Twitter：這其中沒有足夠的私人信息。
Tinder：這其中的對話不是數(shù)據(jù)集。
Slack：我的Slack剛剛開始使用，只有幾個私有消息，庫卡機器人，計劃手動復(fù)制。
創(chuàng)建數(shù)據(jù)集
數(shù)據(jù)集的創(chuàng)建是機器學(xué)習(xí)的一個重要組成部分，它涉及到數(shù)據(jù)集預(yù)處理。這些源數(shù)據(jù)存檔格式不同，并且包含我們不需要的部分（例如，fb數(shù)據(jù)的圖片部分）。
正如您所看到的，Hangouts數(shù)據(jù)的格式與facebook數(shù)據(jù)有一點不同，而linkedin的消息以csv格式進行。我們的目標(biāo)是使用所有這些數(shù)據(jù)集來創(chuàng)建一個統(tǒng)一的文件，命名為（FRIENDS_MESSAGE,YOUR_RESPONSE）
為了做到這一點，我編寫了一個python腳本，可以在這里查看。
此腳本將創(chuàng)建兩個不同的文件。其中一個是Numpy對象（conversationDictionary.npy）包含所有輸入輸出對。另一個是一個大的txt文件（conversationData.txt）包含這些輸入輸出對的句子形式，一個對應(yīng)一個。通常，我喜歡共享數(shù)據(jù)集，但是對于這個特定的數(shù)據(jù)集，我會保持私有，因為它有大量的私人對話。這是最后一個數(shù)據(jù)集的快照。
詞向量
LOL，WTF，這些都是在我們的會話數(shù)據(jù)文件中經(jīng)常出現(xiàn)的所有單詞。雖然它們在社交媒體領(lǐng)域很常見，但它們并不是在很多傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)集中。通常情況下，我在接近NLP任務(wù)時的第一個直覺是簡單地使用預(yù)先訓(xùn)練的向量，因為它們能在大型主體上進行大量迭代的訓(xùn)練。
然而，由于我們有這么多的單詞和縮寫，而不是在典型的預(yù)先訓(xùn)練的單詞向量列表中，因此，生成我們自己的單詞向量對于確保單詞正確表達是至關(guān)重要的。