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一、环境搭建

sys (python系统库）
pickle（将特有的类型与python的数据类型进行转换的库）
re （正则表达式库）
tqdm（可扩展的进度条）

activate nlp，pip install tqdm –upgrade

二、聊天机器人语料处理流程介绍

1、语料收集：聊天记录、电影对话、台词片段

2、语料清洗：

清洗的内容：多余的空格，不正规的符号，多余的字符、英文

清洗的方法：正则化，切分，好坏语句判断

3、句子向量的编码化：
原始的文本不能直接训练
将句子转换成向量
将向量转换成句子

4、语料问答对的构建

 5、语料模型的保存

三、、数据处理

数据集 dgk_shooter_min.conv

创建extract_conv.py文件

# -*- coding:utf-8 -*-

import re
import pickle
import sys
from tqdm import tqdm


#########句子的构造和判断#############

def make_split(line):
    # 数据处理，如果有这些字符用空替换
    # 如 你好？我是recky...  变为 你好我是recky
    if re.match(r'.*([，···?!\.,!？])$', ''.join(line)):
        return []
    # 用空格切分，逗号隔开
    return [', ']


# 判断句子是不是有用的句子
def good_line(line):
    # 判断包含大于2个的字母数字等，如果很多就不是好句子
    if len(re.findall(r'[a-zA-Z0-9]', ''.join(line))) > 2:
        return False
    return True


##########正则表达式###########
# 英文字符替换为中文字符 如 你好? 转换为 你好？
def regular(sen):
    # .连续出现3-100次，替换成...
    sen = re.sub(r'\.{3,100}', '···', sen)
    # ...连续出现2-100次，替换成...
    sen = re.sub(r'···{2,100}', '···', sen)
    sen = re.sub(r'[,]{1,100}', '，', sen)
    sen = re.sub(r'[\.]{1,100}', '。', sen)
    sen = re.sub(r'[\?]{1,100}', '？', sen)
    sen = re.sub(r'[!]{1,100}', '！', sen)

    return sen


# 主函数，句子最长20
def main(limit=20, x_limit=3, y_limit=6):
    ############# 句子编码化处理（字典定义及转换）看word_sequence文件#############
    from word_sequence import WordSequence

    print('extract lines')
    fp = open('dgk_shooter_min.conv', 'r', errors='ignore', encoding='utf-8')
    groups = []
    group = []

    for line in tqdm(fp):  # 进度条
        if line.startswith('M '):  # 数据是M开头的是句子
            line = line.replace('\n', '')  # 去掉回车
            if '/' in line:  # 有/就用/做切分
                line = line[2:].split('/')
            else:
                line = list(line[2:])
            line = line[:-1]

            group.append(list(regular(''.join(line))))
        else:
            if group:
                groups.append(group)
                group = []
    if group:
        groups.append(group)
        group = []

    print('extract group')

    ####################训练语料问答对的处理###################
    # 定义问答语句
    x_data = []
    y_data = []

    for group in tqdm(groups):
        # enumerate枚举group，返回标签i，句子line
        for i, line in enumerate(group):
            last_line = None  # 最后一句设置为空
            if i > 0:  # 说明里面至少2行，0，1行
                last_line = group[i - 1]  # 拿到最后一行
                if not good_line(last_line):  # 如果不是好的句子就丢弃
                    last_line = None
            next_line = None  # 下一行
            if i < len(group) - 1:
                next_line = group[i + 1]
                if not good_line(next_line):
                    next_line = None

            next_next_line = None  # 下下句
            if i < len(group) - 2:
                next_next_line = group[i + 2]
                if not good_line(next_next_line):
                    next_next_line = None
            # 拿到3行数据做赋值
            if next_line:  # 存在下一行
                x_data.append(line)  # 问句追加，x赋值第一行
                y_data.append(next_line)  # 答句y赋值第二行
            if last_line and next_line:  # 有第一行和下一行
                x_data.append(last_line + make_split(last_line) + line)  # 下一行+下一行make_split切分+当前行
                y_data.append(next_line)
            if next_line and next_next_line:
                x_data.append(line)
                y_data.append(next_line + make_split(next_line) + next_next_line)

    print(len(x_data), len(y_data))

    # 构建问答，zip是把数据整合为列表，最多20个字符
    for ask, answer in zip(x_data[:20], y_data[:20]):
        print(''.join(ask))
        print(''.join(answer))
        print('-' * 20)

    ###############数据模型打包处理##############
    # 生成pkl文件备用
    data = list(zip(x_data, y_data))
    data = [
        (x, y) for x, y in data if limit > len(x) >= x_limit and limit > len(y) >= y_limit
    ]

    x_data, y_data = zip(*data)
    ws_input = WordSequence()  # 句子编码化处理
    ws_input.fit(x_data + y_data)  # 训练数据
    print('dump')
    pickle.dump(
        (x_data, y_data), open('chatbot.pkl', 'wb'))
    pickle.dump(ws_input, open('ws.pkl', 'wb'))
    print('done')


if __name__ == '__main__':
    main()

创建word_sequence.py

# -*- coding:utf-8 -*-

import numpy as np


############## 句子编码化处理（字典定义及转换）#############
#训练就是把句子转换为向量
class WordSequence(object):
    # 定义标记，pad填充，用来补位，unk未知
    PAD_TAG = '<pad>'
    UNK_TAG = '<unk>'
    START_TAG = '<s>'
    END_TAG = '</S>'

    PAD = 0
    UNK = 1
    START = 2
    END = 3

    # 字典初始化
    def __init__(self):
        self.fited = False  # 是否训练
        self.dict = {WordSequence.PAD_TAG: WordSequence.PAD, WordSequence.UNK_TAG: WordSequence.UNK,
                     WordSequence.START_TAG: WordSequence.START, WordSequence.END_TAG: WordSequence.END}

    # 把字转化为index
    def to_index(self, word):
        assert self.fited, 'WordSequence尚未进行fit操作'
        # 在字典里。返回位置
        if word in self.dict:
            return self.dict[word]
        return WordSequence.UNK

    # 把index转化为字
    def to_word(self, index):
        assert self.fited, 'WordSequence尚未进行fit操作'
        for k, v in self.dict.items():
            if v == index:
                return k
        return WordSequence.UNK_TAG

    # 大小
    def size(self):
        assert self.fited, 'WordSequence尚未进行fit操作'
        return len(self.dict) + 1#字典长度进行补位

    def __len__(self):#重写系统方法
        return self.size()

    ##############句子编码化处理（训练字典）##############
    # sentences句子，最小出现次数，最大出现次数，最大特征数
    def fit(self, sentences, min_count=5, max_count=None, max_features=None):
        assert not self.fited, 'WordSequence只能fit一次'
        # 拟合的过程
        count = {}
        # 传进来的句子拿出来之后进行统计
        for sentence in sentences:
            arr = list(sentence)
            for a in arr:
                if a not in count:  # 没有被统计
                    count[a] = 0
                count[a] += 1  # 被统计了
        # 首先看是不是大于最小值
        if min_count is not None:
            # 大于最小值进行key value 的统计
            count = {k: v for k, v in count.items() if v >= min_count}
        # 小于最大值进行key value 的统计
        if max_count is not None:
            count = {k: v for k, v in count.items() if v <= max_count}

        self.dict = {WordSequence.PAD_TAG: WordSequence.PAD, WordSequence.UNK_TAG: WordSequence.UNK,
                     WordSequence.START_TAG: WordSequence.START, WordSequence.END_TAG: WordSequence.END}

        # isinstance是用来判断内容是不是已知的类型
        if isinstance(max_features, int):  # 判断是不是int类型
            # 统计count是list每个item排序
            count = sorted(list(count.items()), key=lambda x: x[1])
            # 最大特征数不为空且做统计的长度大于最大特征数
            if max_features is not None and len(count) > max_features:
                count = count[-int(max_features):]
            for w, _ in count:  # 把长度放入字典中，第w个=字典长度
                self.dict[w] = len(self.dict)
        else:  # 不是int类型，直接把长度放入字典中
            for w in sorted(count.keys()):  # key排序
                self.dict[w] = len(self.dict)  # 第w个=字典长度

        self.fited = True  # 标志

    ###############句子和向量之间的转换############
    # 句子转换为向量
    def transform(self, sentence, max_len=None):
        assert self.fited, 'WordSequence尚未进行fit操作'

        if max_len is not None:
            r = [self.PAD] * max_len  # 填充的位置*最大长度
        else:
            r = [self.PAD] * len(sentence)  # 填充的位置*句子长度

        for index, a in enumerate(sentence):  # 在枚举句子中
            if max_len is not None and index >= len(r):
                break
            r[index] = self.to_index(a)

        return np.array(r)  # 转换为numpy的array

    # 向量转换为句子
    def inverse_transform(self, indices, ignore_pad=False, ignore_unk=False, ignore_start=False, ignore_end=False):
        ret = []
        for i in indices:
            word = self.to_word(i)  # 转换完的字
            if word == WordSequence.PAD_TAG and ignore_pad:
                continue
            if word == WordSequence.UNK_TAG and ignore_unk:
                continue
            if word == WordSequence.START_TAG and ignore_start:
                continue
            if word == WordSequence.END_TAG and ignore_end:
                continue

            ret.append(word)

        return ret


def test():
    ws = WordSequence()
    ws.fit([['你', '好', '啊'], ['你', '好', '哦'], ])

    indice = ws.transform(['我', '们', '好'])
    print(indice)

    back = ws.inverse_transform(indice)
    print(back)


if __name__ == '__main__':
    test()