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摘 要：自然语言处理（NLP）中的语言对话一直是机器学习的“圣杯”，也是机器学习挑战图灵测试的主力。从人工智能的概念被提出开始，语言对话任务一直是业界研究的热点，本文通过NLP基础理论知识、Seq2Seq模型来介绍中文聊天机器人的原理，并使用TensorFlow 2.0的高阶API完成编程。
关键词：深度学习;Seq2Seq模型;机器人聊天;Tensorflow2.0
目前机器学习，尤其是深度学习，已经成功的解决了图像识别的问题。从IMAGENET大赛的近几年成绩看，识别类问题准确度已经接近100%。与此同时，机器学习在解决“语音到文字”（Speech to Text）以及“文字到语音” （Text to Speech）方面也有了飞跃。聊天机器人的研究可以追溯到上个世纪五十年代，阿兰图灵提出了一个图灵测试来回答“机器能思考吗”的问题，随后掀起了人工智能研究的热潮。聊天机器人可应用于多个人机交互场景，比如问答系统、谈判、电子商务、辅导等。最近，随着移动终端数量的急剧增加，它也可以用于手机终端的虚拟助理，如Apple的Siri、微软的Cortana、Facebook的Messenger，Google助手等，让用户更容易地从终端上获取信息和服务。
一、机器人聊天基础理论知识简介
（一）语言模型
语言模型其实是一个打分模型，通过对一句话进行打分来判断这句话是否符合人类的自然语言习惯。语言模型的发展历史久远，经历了统计语言模型、n-gram语言模型和神经网络语言模型三个阶段。
统计语言模型是统计每个词出现的频次来形成词频字典，然后根据输入计算下一个输出词的概率，最后形成输出语句的。统计语言模型输出语句的概率是依据贝叶斯公式进行链式分解计算得到的，计算公式如下：p（w1，w2，w3，…，wn）=p（w1）p（w2|w1）p（w3|w1w2）…p（wn|w1w2w3…wn），这样的计算求解方法虽然直观、明了，但存在着致命的缺陷。我们细想一下就会发现，如果字典中有1000个词，当处理一个句子长度为3的语句时，则需要计算输出语句概率P的数量是10003;当句子长度为10时，需要计算输出语句概率P的数量是100010。在计算完输出语句的概率之后，需要选择P值输出语句作为最终的生成语句。以上计算过程在通用算力下几乎是不可能完成的。
由上我们发现，利用统计语言模型计算输出语句概率的数量大到无法计算，是由依据贝叶斯公式通过链式法则进行展开后全量连乘所引起的，那么解决这个问题的方法只有一个，就是缩短连乘的长度，其理论依据是马尔可夫假设。简单来说，所谓的马尔可夫假设就是指当前的状态只与过去有限时间内的状态有关。基于马尔可夫假设的语言模型称为n-gram，这里的n表示马尔可夫链的长度，表示当前状态与前n-1个时间点事件有关。当n=1时，表示一个词出现的概率与其周围的词出现的概率是相互独立的，称为unigram。在unigram中，假设字典大小为1000，我们所需计算的输出语句概率P的数量为1000。依此类推，当n=2时，表示一个词出现的概率只与其前一个词出现的概率有关，称为bigram。在bigram中，假设字典大小为1000，我们所需计算的输出语句概率P的数量为1000×1000。当n=3时，表示一个词出现的概率只与其前两个词出现的概率有关，称为trigram。在trigram中，假设字典大小为1000，我们所需计算的输出语句概率P的数量为1000×1000×1000。一般我们选择 trigram，因为如果n过大的话，则同样会出现统计语言模型遇到的问题。
神经网络语言模型是Begio等人在2003年发表的A Neural Probabilistic Language Model论文中提出的方法，其在n-gram语言模型的基础上进行了改进。神经网络语言模型采用one-hot（独热编码）表示每个词的分布情况，将输入语句进行编码转换后输入神经网 络，经过tanh非线性变换和softmax归一化后得到一个总和为1的向量，在向量中最大元素的下标作为输出词的字典编码，通过字典编码查询字典得到最终的输出词。
（二）循环神经网络
循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是神经网络专家Jordan、Pineda.Williams、Elman等人于20世纪80年代末提出的一种神经网络结构模型，这种网络的特征是在神经元之间既有内部的反馈连接又有前馈连接。当前主流的NLP应用都集中在RNN领域。
RNN的提出是神经网络语言模型领域一次非常大的突破，但人们在应用的过程中发现RNN存在两个致命的缺陷：梯度消失和梯度爆炸。
二、Seq2Seq模型介绍
Seq2Seq的全称是Sequence to Sequence，它是基于Encoder- Decoder框架的RNN的变种。Seq2Seq引入了Encoder-Decoder框架，提高了神經网络对长文本信息的提取能力，取得了比单纯使用LSTM 更好的效果。目前Seq2Seq在各种自然语言处理的任务中得到大量的应用，最常用的是语言翻译和语言生成。Seq2Seq中有两个非常重要的概念需要我们掌握，其中一个是Encoder-Decoder框架;另一个是 Attention机制。
（一）Encoder-Decoder框架
Encoder-Decoder是处理输入、输出长短不一的多对多文本预测问题的框架，其提供了有效的文本特征提取、输出预测的机制。Encoder-Decoder框架包含两部分内容，分别是Encoder（编码器）和Decoder（解码器）。
（1）编码器
编码器的作用是对输入的文本信息进行有效的编码后将其作为解 码器的输入数据。编码器的目标是对输入的文本信息进行特征提取，尽量准确高效地表征该文本的特征信息。 （2）解碼器
解码器的作用是从上下文的文本信息中获取尽可能多的特征，然后输出预测文本。根据对文本信息的获取方式不同，解码器一般分为4种结构，分别是直译式解码、循环式解码、增强循环式解码和注意力机制解码。
（二）Attention机制
Attention机制有效地解决了输入长序列信息时真实含义获取难的问题，在进行长序列处理的任务中，影响当前时刻状态的信息可能隐藏在前面的时刻里，根据马尔可夫假设这些信息有可能就会被忽略掉。神经网络模型没有办法很好地准确获取倒装时序的语言信息，要解决这个问题就需要经过训练自动建立起句子间的关联关系，这就是Attention机制。
三、基于seq2seq项目工程结构设计
整个项目工程结构分为两部分：文件夹和代码文件，在编程实践中建议采用文件夹和代码文件的方式来设计项目工程结构。所谓的文件夹和代码文件的方式是指把所有的Python代码文件放在根目录下，其他需要存放的静态文件、训练数据文件和模型文件等都放在文件夹中。本项目分为5个部分：配置工具（getConfig.py）、数据预处理器（data_util.py）、神经网络模型（seq2seqModel.py）、执行器（execute.py）和应用程序（app.py）。配置工具提供了通过配置文件来全局配置神经网络超参数的功能;数据预处理器提供了数据加载功能;神经网络模型实现了Seq2Seq神经网络;执行器提供了训练模型保存、模型预测等功能;应用程序是一个基于Flask用于人机交互的简单Web应用程序。在文件夹中，model_data存放训练导出的模型文件;train_data存放训练数据;templates存放HTML渲染模板;static存放JS等静态文件。具体功能如下所述。
（一）工具类实现
在实际的编程中，往往需要对参数进行频繁的调整，因此我们定义一个工具类来读取配置文件中的配置参数，这样当需要调参时，只需对配置文件中的参数进行调整即可。
（二）data_util实现
data_util对原始语料数据根据其格式特点进行初步处理，比如将问句和答句分开、对语料进行分词等。
（三）seq2seqModel实现
seq2seqModel是本文的核心内容，我们按照Encoder-Decoder框架构建一个完整的Seq2Seq模型。
（四）执行器实现
执行器提供创建模型、保存训练模型、加载模型和预测的功能，在编程实践中分别定义了create_model函数、train函数和预测函数用于实现以上功能。
（五）Web应用实现
Web应用的主要功能包括完成页面交互、图片格式判断、图片上传以及预测结果的返回展示。这里我们使用Flask这个轻量级Web应用框架来实现简单的页面交互和预测结果展示功能。
四、结论
本文介绍了seq2seq的结构、应用及基本实现。seq2seq属于encoder-decoder结构的一种，其基本思想就是利用两个RNN，一个RNN作为encoder，另一个RNN作为decoder。encoder负责将输入序列压缩成指定长度的向量，这个向量就可以看成是这个序列的语义，这个过程称为编码，而decoder则负责根据语义向量生成指定的序列，这个过程也称为解码。本文为应用seq2seq框架的技术人员提供了一个较为详细的使用价值。
【参考文献】
[1] 张鹤凝等.基于seq2seq模型的心理咨询对话系统的研究[J]，信息记录材料，2021（3）.
[2] 张宇等.融入注意力机制的深度学习动作识别方法[J]，电讯技术，2021（4）.
[3] 闫涛. 深度学习算法实践 [M]. 电子工业出版社出版社，2020.
[4] 王宇石等.一种基于卷积神经网络的违禁品探测系统及部署方法[J]，科技创新与应用，2020（7）.
关键词：深度学习;Seq2Seq模型;机器人聊天;Tensorflow2.0
目前机器学习，尤其是深度学习，已经成功的解决了图像识别的问题。从IMAGENET大赛的近几年成绩看，识别类问题准确度已经接近100%。与此同时，机器学习在解决“语音到文字”（Speech to Text）以及“文字到语音” （Text to Speech）方面也有了飞跃。聊天机器人的研究可以追溯到上个世纪五十年代，阿兰图灵提出了一个图灵测试来回答“机器能思考吗”的问题，随后掀起了人工智能研究的热潮。聊天机器人可应用于多个人机交互场景，比如问答系统、谈判、电子商务、辅导等。最近，随着移动终端数量的急剧增加，它也可以用于手机终端的虚拟助理，如Apple的Siri、微软的Cortana、Facebook的Messenger，Google助手等，让用户更容易地从终端上获取信息和服务。
一、机器人聊天基础理论知识简介
（一）语言模型
语言模型其实是一个打分模型，通过对一句话进行打分来判断这句话是否符合人类的自然语言习惯。语言模型的发展历史久远，经历了统计语言模型、n-gram语言模型和神经网络语言模型三个阶段。
统计语言模型是统计每个词出现的频次来形成词频字典，然后根据输入计算下一个输出词的概率，最后形成输出语句的。统计语言模型输出语句的概率是依据贝叶斯公式进行链式分解计算得到的，计算公式如下：p（w1，w2，w3，…，wn）=p（w1）p（w2|w1）p（w3|w1w2）…p（wn|w1w2w3…wn），这样的计算求解方法虽然直观、明了，但存在着致命的缺陷。我们细想一下就会发现，如果字典中有1000个词，当处理一个句子长度为3的语句时，则需要计算输出语句概率P的数量是10003;当句子长度为10时，需要计算输出语句概率P的数量是100010。在计算完输出语句的概率之后，需要选择P值输出语句作为最终的生成语句。以上计算过程在通用算力下几乎是不可能完成的。
由上我们发现，利用统计语言模型计算输出语句概率的数量大到无法计算，是由依据贝叶斯公式通过链式法则进行展开后全量连乘所引起的，那么解决这个问题的方法只有一个，就是缩短连乘的长度，其理论依据是马尔可夫假设。简单来说，所谓的马尔可夫假设就是指当前的状态只与过去有限时间内的状态有关。基于马尔可夫假设的语言模型称为n-gram，这里的n表示马尔可夫链的长度，表示当前状态与前n-1个时间点事件有关。当n=1时，表示一个词出现的概率与其周围的词出现的概率是相互独立的，称为unigram。在unigram中，假设字典大小为1000，我们所需计算的输出语句概率P的数量为1000。依此类推，当n=2时，表示一个词出现的概率只与其前一个词出现的概率有关，称为bigram。在bigram中，假设字典大小为1000，我们所需计算的输出语句概率P的数量为1000×1000。当n=3时，表示一个词出现的概率只与其前两个词出现的概率有关，称为trigram。在trigram中，假设字典大小为1000，我们所需计算的输出语句概率P的数量为1000×1000×1000。一般我们选择 trigram，因为如果n过大的话，则同样会出现统计语言模型遇到的问题。
神经网络语言模型是Begio等人在2003年发表的A Neural Probabilistic Language Model论文中提出的方法，其在n-gram语言模型的基础上进行了改进。神经网络语言模型采用one-hot（独热编码）表示每个词的分布情况，将输入语句进行编码转换后输入神经网 络，经过tanh非线性变换和softmax归一化后得到一个总和为1的向量，在向量中最大元素的下标作为输出词的字典编码，通过字典编码查询字典得到最终的输出词。
（二）循环神经网络
循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是神经网络专家Jordan、Pineda.Williams、Elman等人于20世纪80年代末提出的一种神经网络结构模型，这种网络的特征是在神经元之间既有内部的反馈连接又有前馈连接。当前主流的NLP应用都集中在RNN领域。
RNN的提出是神经网络语言模型领域一次非常大的突破，但人们在应用的过程中发现RNN存在两个致命的缺陷：梯度消失和梯度爆炸。
二、Seq2Seq模型介绍
Seq2Seq的全称是Sequence to Sequence，它是基于Encoder- Decoder框架的RNN的变种。Seq2Seq引入了Encoder-Decoder框架，提高了神經网络对长文本信息的提取能力，取得了比单纯使用LSTM 更好的效果。目前Seq2Seq在各种自然语言处理的任务中得到大量的应用，最常用的是语言翻译和语言生成。Seq2Seq中有两个非常重要的概念需要我们掌握，其中一个是Encoder-Decoder框架;另一个是 Attention机制。
（一）Encoder-Decoder框架
Encoder-Decoder是处理输入、输出长短不一的多对多文本预测问题的框架，其提供了有效的文本特征提取、输出预测的机制。Encoder-Decoder框架包含两部分内容，分别是Encoder（编码器）和Decoder（解码器）。
（1）编码器
编码器的作用是对输入的文本信息进行有效的编码后将其作为解 码器的输入数据。编码器的目标是对输入的文本信息进行特征提取，尽量准确高效地表征该文本的特征信息。 （2）解碼器
解码器的作用是从上下文的文本信息中获取尽可能多的特征，然后输出预测文本。根据对文本信息的获取方式不同，解码器一般分为4种结构，分别是直译式解码、循环式解码、增强循环式解码和注意力机制解码。
（二）Attention机制
Attention机制有效地解决了输入长序列信息时真实含义获取难的问题，在进行长序列处理的任务中，影响当前时刻状态的信息可能隐藏在前面的时刻里，根据马尔可夫假设这些信息有可能就会被忽略掉。神经网络模型没有办法很好地准确获取倒装时序的语言信息，要解决这个问题就需要经过训练自动建立起句子间的关联关系，这就是Attention机制。
三、基于seq2seq项目工程结构设计
整个项目工程结构分为两部分：文件夹和代码文件，在编程实践中建议采用文件夹和代码文件的方式来设计项目工程结构。所谓的文件夹和代码文件的方式是指把所有的Python代码文件放在根目录下，其他需要存放的静态文件、训练数据文件和模型文件等都放在文件夹中。本项目分为5个部分：配置工具（getConfig.py）、数据预处理器（data_util.py）、神经网络模型（seq2seqModel.py）、执行器（execute.py）和应用程序（app.py）。配置工具提供了通过配置文件来全局配置神经网络超参数的功能;数据预处理器提供了数据加载功能;神经网络模型实现了Seq2Seq神经网络;执行器提供了训练模型保存、模型预测等功能;应用程序是一个基于Flask用于人机交互的简单Web应用程序。在文件夹中，model_data存放训练导出的模型文件;train_data存放训练数据;templates存放HTML渲染模板;static存放JS等静态文件。具体功能如下所述。
（一）工具类实现
在实际的编程中，往往需要对参数进行频繁的调整，因此我们定义一个工具类来读取配置文件中的配置参数，这样当需要调参时，只需对配置文件中的参数进行调整即可。
（二）data_util实现
data_util对原始语料数据根据其格式特点进行初步处理，比如将问句和答句分开、对语料进行分词等。
（三）seq2seqModel实现
seq2seqModel是本文的核心内容，我们按照Encoder-Decoder框架构建一个完整的Seq2Seq模型。
（四）执行器实现
执行器提供创建模型、保存训练模型、加载模型和预测的功能，在编程实践中分别定义了create_model函数、train函数和预测函数用于实现以上功能。
（五）Web应用实现
Web应用的主要功能包括完成页面交互、图片格式判断、图片上传以及预测结果的返回展示。这里我们使用Flask这个轻量级Web应用框架来实现简单的页面交互和预测结果展示功能。
四、结论
本文介绍了seq2seq的结构、应用及基本实现。seq2seq属于encoder-decoder结构的一种，其基本思想就是利用两个RNN，一个RNN作为encoder，另一个RNN作为decoder。encoder负责将输入序列压缩成指定长度的向量，这个向量就可以看成是这个序列的语义，这个过程称为编码，而decoder则负责根据语义向量生成指定的序列，这个过程也称为解码。本文为应用seq2seq框架的技术人员提供了一个较为详细的使用价值。
【参考文献】
[1] 张鹤凝等.基于seq2seq模型的心理咨询对话系统的研究[J]，信息记录材料，2021（3）.
[2] 张宇等.融入注意力机制的深度学习动作识别方法[J]，电讯技术，2021（4）.
[3] 闫涛. 深度学习算法实践 [M]. 电子工业出版社出版社，2020.
[4] 王宇石等.一种基于卷积神经网络的违禁品探测系统及部署方法[J]，科技创新与应用，2020（7）.