开源chatbot（开源chat）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于开源chatbot的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、常见的RPA工具有哪些?

• 2、专访小源科技CEO段雨洛：场景决定5G消息成败

• 3、如何利用深度学习技术训练聊天机器人语言模型

• 4、如何为python聊天机器人设计页面

一、常见的RPA工具有哪些?

1、UiPath

UiPath是我在与不同咨询公司以及同行交流中知名度最高的。

有无限期的个人免费版本，和60天企业免费试用版本。

免费的线上课程，互动性强。有视频，讲义，练习题和答案，学完每一课有考试。不仅针对想成为RPA developer的人群有设计对应的课程，如果想做RPA项目经理，RPA分析学完之后拿到证书。

完整的生态系统，有自己的论坛供大家提问交流，有其他人或者团队已经开发好的代码分享。平台还提供完整的数据表提供KPI和一些关键的metrics。支持用户提交任务给RPA组评估其自动化的可行性。

2、Automation Anywhere (AA）

和UiPath是劲敌。两者是在RPA领域里占市场份额最大的商业化公司。

提供无限期的个人免费试用版本。

对于小型企业来说，基础配置的价格比UiPath的同类型要友好很多。

提供软件学习的课程。

3. TagUI

免费的开源工具。

适用于Windows，macOS 和 Linux。支持网页，鼠标/键盘，OCR，图像识别的自动化。详细的关于TagUI介绍请点用户指南。

可通过Python API来使用TagUI。

可以通过API/Python/R来与不同的深度学习模型结合！聊过的Data Scientist当中就有人在进行这方面的实操。

4. Olive

这家公司是专门针对医疗行业提供RPA服务。其商业模式是给在医疗行业中的企业或医院安装他们的bot然后我们通过发放固定工资的形式支付这些bots所提供的服务。所有的维护费管理费均包括在了“工资”里。也就是现在逐渐流行起来的AI-as-a-Service(AIaaS) model。

5. Microsoft Power Automate 

对于使用Microsoft 365一系列办公产品的企业来说无疑是一大利器。操作十分友好。有许多模板可以直接使用。SharePoint里面的approval process就是运用Power Automate实行的。

从设置邮件提醒到把邮件内容存到Excel表格与SharePoint同步等都可以创建流程来实行。目前正在尝试把一些人工进行的办公流程转为RPA。价格相对于前面一些列举的收费产品来说要亲民许多。

二、专访小源科技CEO段雨洛：场景决定5G消息成败

10月14日，2020年中国国际信息通信展览会5G消息生态发展论坛将在北京国家会议中心隆重召开。作为5G消息深耕者，小源 科技 受邀参加论坛。距离论坛召开仅剩3天时间，通信世界全媒体特别专访了小源 科技 创始人/CEO段雨洛，听听小源 科技 是如何为5G消息落地添砖加瓦。

自2020年4月8日三大运营商发布《5G消息白皮书》，5G消息就成为了行业热议的话题。5G“新基建”加速，5G消息作为首个大规模落地的5G应用，具有巨大的企业服务应用前景。一条更加宽阔的通信赛道由此诞生。

“蓝海”市场 5G消息成大势所趋

“随着社交平台功能丰富化、企业服 务线上化、办公无纸化等不断发展，企业服务成为人们日常生活中的重要部分。企业如何更好地为民众提供服务，成为单位企业方、个人用户方的共同需求。而短消息基于运营商通道，具有实名制的先天优势，一直被视为企业服务的重要平台。这推动了短消息产业升级，也是5G消息全面铺开的契机。”段雨洛说。

在段雨洛看来，5G消息作为5G“新基建”下首个大规模落地的5G应用，具有巨大的企业级应用市场前景，对个人用户和企业单位都具有巨大价值。

使用5G消息，人与人之间可以直接通过手机号码进行沟通，无需加好友即可发送视频、图片、语音、定位、文件等多媒 体消息，还支持咨询、搜索、浏览、下单等动作，非常适合不想加好友但又要发消息的C2C(个人对个人)交流场景，不下载APP也可以享受企业服务，符合轻服务的大趋势。

5G消息的交互过程涉及视频、图片、语音、智能对话、消息运营等多方面内容，因此，5G消息产业链将不仅包括监管部门、运营商、终端厂商，还包括具备视频制作、内容服务、图像识别、机器人交互、语音识别、语义解析、数据服务、运营平台等方面能力的平台服务商、 内容提供商等。段雨洛表示:“5G消息是大势所趋，将给产业链各端带 来‘ 连锁反应 ’，一个不同于传统短信的巨大新生态正在形成。”

据了解，小源 科技 作为GSMA会员、5G消息深耕者，自2017年起大力投入RCS技术研发，已具备RCS协议栈开源、SDK等底层技术开发以及Chatbot设计开发运营实施能力，独创智慧消息综合管理CSP平台和iMOS平台，能为客户提供2G、4G、5G消息综合解决方案。

“随着产业链各方的共同努力，5G消息的智能终端普及率迅速提高，我们应抓住这个即将到来的新机会、新突破口，建立用户对5G消息的信任与使用习惯，让5G消息融入大众生活，成为未来人人必备的企业服务平台。”段雨洛表示。

场景决定成败 全力驱动应用落地

作为5G时代和人工智能时代的产物，5G消息在企业和用户服务效果上进了一大步。5G消息将消息场景进行细分，以对话形式提供服务，能够为用户快速匹配服务场景下的业务，各行业场景可达数十万种。比如，用户可以轻松完成银行金融业务的注册、申请 、查询等 ;可以根据智能助手引导提交资料，完成保险申报; 可以及时收到电商活动通知，参加活动、领券、选购、付款，不用下载安装APP;可以直接选片、选场、选座，不经过第三方平台买电影票。

其实，很多企业商家长期发送的服务类、通知类短信都是用户日常需要的，比如账单、交易变动、验证码等等，商家可以在这些短信场景中搭载用户所需的服务。当用户收到这些短信时，可以直接点击消息界面内的按钮，进入商城页面选购并支付，免去了退出短信再打开App的过程，操作步骤越少，用户服务体验就越好，影响转化率损失的环节也就越少，是企业服务转化的高效平台。

“如今信息越来越多，用户越来越‘懒’，对精准化服务的要求越来越高。而基于场景的服务推荐，则能够达到最高匹配度。因此，能否实现精准场景服务，将是决定5G消息成为企业服务平台的成败关键。”段雨洛说道。

小源 科技 作为业务场景AI服务提供商，拥有在4G消息（智慧短信）上的多年运营经验，服务企业3万余家，掌握了10万+业务服务场景，基于丰富的经验积累，企业客户无需从0开始构建消息场景，即可实现从4G消息向“5G消息+4G消息”转变。

小源 科技 已经研发出了多个可落地的场景应用。据了解，国家电网发出的第一条5G消息，就离不开北京移动与小源 科技 的大力支持。同时，小源还助力兴业证券打造证券行业标杆案例，参加了浙江移动5G消息创业大赛。

小源 科技 在5G消息生态中发挥着积极作用，不仅免费开源5G消息引擎，成为了北京、广东、湖南等各省中国移动运营商指定的CSP合作伙伴，共同加速5G消息落地，还协助短工委在珠海举办通信行业权威座谈会，与行业企业共同探讨5G消息生态发展。

迎接产业链挑战，抓住新机遇

5G消息作为新生事物，不可避免需要面对产品普适性、商业化过程中的各种挑战，比如垃圾短信、收费模式、功能更新、使用安全等各种问题。对于这些问题，段雨洛做出如下回答。

第一是垃圾短信。 垃圾短信如果带图、带视频，用户的抵触情绪会更大。工信部拟出台针对商业短信治理措施的规范:用户未同意接收不得发送，用户表示拒绝的应当停止。治理决心不可谓不大，可以确定后续5G消息将会更规范有序。

第二是收费模式。 用户层面应该是流量计费模式，而三大运营商发展5G消息的决心非常大，所以甚至可能直接免流量费，这也将极大促进用户使用。在企业层面，目前还没有收费模式出台，但极有可能是佣金、抽成或者收流量费等方式。

第三是功能更新。 5G消息基于RCS UP标准，自主性比较大。但毕竟基于通信通道，这和APP不同，一些大的功能更新肯定离不开三大运营商通道、各手机厂商终端的共同配合。如何统一决策与行动、保持全部机型同步更新也是非常重要的。

第四是使用安全。 目前还没有详细的安全说明出来，用户和商家都怀着忐忑心情，甚至不敢尝试。但在工信部和三大运营商监管之下，5G消息只有在安全方面做足了技术准备，才能进行后续的行业场景研发，所以大家也不必过于担心。

据悉，小源 科技 目前正在积极进行规划部署，率先推进头部客户实现4G消息到5G消息的价值升级，目前已与运营商合作开发出了政务、医疗、电力、保险、银行、证券、电商、商超、餐饮 娱乐 等行业的应用方案。相信到年底会有首批企业入驻5G消息平台，5G消息将面向千行百业开放，成为真正意义上的5G首个落地应用，在覆盖规模上实现突破性进展。

“面对挑战，产业链各方更需要齐心协力，共同渡过从零到一的冷启动阶段。因此，小源 科技 一直倡导行业规范，积极推进5G消息行业应用方案的研发、管理平台的开发、企业实际应用等，加速5G消息的发展。我们也非常欢迎更多合作伙伴带着自己的意向客户来共同探讨合作。”段雨洛最后说道。

10月14日

聚焦产业，吸纳新知，共话未来

5G消息生态发展论坛，不见不散

三、如何利用深度学习技术训练聊天机器人语言模型

数据预处理

模型能聊的内容也取决于选取的语料。如果已经具备了原始聊天数据，可以用SQL通过关键字查询一些对话，也就是从大库里选取出一个小库来训练。从一些论文上，很多算法都是在数据预处理层面的，比如Mechanism-Aware Neural Machine for Dialogue Response Generation就介绍了，从大库中抽取小库，然后再进行融合，训练出有特色的对话来。

对于英语，需要了解NLTK，NLTK提供了加载语料，语料标准化，语料分类，PoS词性标注，语意抽取等功能。

另一个功能强大的工具库是CoreNLP，作为 Stanford开源出来的工具，特色是实体标注，语意抽取，支持多种语言。

下面主要介绍两个内容：

中文分词

现在有很多中文分词的SDK，分词的算法也比较多，也有很多文章对不同SDK的性能做比较。做中文分词的示例代码如下。

# coding:utf8

'''  

Segmenter with Chinese  

'''

import jieba  

import langid

def segment_chinese_sentence(sentence):

'''

Return segmented sentence.

'''

seg_list = jieba.cut(sentence, cut_all=False)

seg_sentence = u" ".join(seg_list)

return seg_sentence.strip().encode('utf8')

def process_sentence(sentence):

'''

Only process Chinese Sentence.

'''

if langid.classify(sentence)[0] == 'zh':

return segment_chinese_sentence(sentence)

return sentence

if __name__ == "__main__":

print(process_sentence('飞雪连天射白鹿'))

print(process_sentence('I have a pen.'))

以上使用了langid先判断语句是否是中文，然后使用jieba进行分词。

在功能上，jieba分词支持全切分模式，精确模式和搜索引擎模式。

全切分：输出所有分词。

精确：概率上的最佳分词。

所有引擎模式：对精确切分后的长句再进行分词。

jieba分词的实现

主要是分成下面三步：

1、加载字典，在内存中建立字典空间。

字典的构造是每行一个词，空格，词频，空格，词性。

上诉书 3 n

上诉人 3 n

上诉期 3 b

上诉状 4 n

上课 650 v

建立字典空间的是使用python的dict，采用前缀数组的方式。

使用前缀数组的原因是树结构只有一层 - word:freq，效率高，节省空间。比如单词"dog", 字典中将这样存储：

{

"d": 0,

"do": 0,

"dog": 1 # value为词频

}

字典空间的主要用途是对输入句子建立有向无环图，然后根据算法进行切分。算法的取舍主要是根据模式 - 全切，精确还是搜索。

2、对输入的语句分词，首先是建立一个有向无环图。 

有向无环图, Directed acyclic graph (音 /ˈdæɡ/)。

【图 3-2】 DAG

DAG对于后面计算最大概率路径和使用HNN模型识别新词有直接关系。

3、按照模式，对有向无环图进行遍历，比如，在精确模式下，便利就是求最大权重和的路径，权重来自于在字典中定义的词频。对于没有出现在词典中的词，连续的单个字符也许会构成新词。然后用HMM模型和Viterbi算法识别新词。

精确模型切词：使用动态规划对最大概率路径进行求解。

最大概率路径：求route = (w1, w2, w3 ,.., wn)，使得Σweight(wi)最大。Wi为该词的词频。

更多的细节还需要读一下jieba的源码。

自定义字典

jieba分词默认的字典是:1998人民日报的切分语料还有一个msr的切分语料和一些txt小说。开发者可以自行添加字典，只要符合字典构建的格式就行。

jieba分词同时提供接口添加词汇。

Word embedding

使用机器学习训练的语言模型，网络算法是使用数字进行计算，在输入进行编码，在输出进行解码。word embedding就是编解码的手段。

【图 3-3】 word embedding, Ref. #7

word embedding是文本的数值化表示方法。表示法包括one-hot，bag of words，N-gram，分布式表示，共现矩阵等。

Word2vec

近年来，word2vec被广泛采用。Word2vec输入文章或者其他语料，输出语料中词汇建设的词向量空间。详细可参考word2vec数学原理解析。

使用word2vec

安装完成后，得到word2vec命令行工具。

word2vec -train "data/review.txt"

-output "data/review.model"

-cbow 1

-size 100

-window 8

-negative 25

-hs 0

-sample 1e-4

-threads 20

-binary 1

-iter 15

-train "data/review.txt" 表示在指定的语料库上训练模型

-cbow 1 表示用cbow模型，设成0表示用skip-gram模型

-size 100 词向量的维度为100

-window 8 训练窗口的大小为8 即考虑一个单词的前八个和后八个单词

-negative 25 -hs 0 是使用negative sample还是HS算法

-sample 1e-4 采用阈值

-threads 20 线程数

-binary 1 输出model保存成2进制

-iter 15 迭代次数

在训练完成后，就得到一个model，用该model可以查询每个词的词向量，在词和词之间求距离，将不同词放在数学公式中计算输出相关性的词。比如：

vector("法国") - vector("巴黎) + vector("英国") = vector("伦敦")"  

对于训练不同的语料库，可以单独的训练词向量模型，可以利用已经训练好的模型。

其它训练词向量空间工具推荐：Glove。

Seq2Seq

2014年，Sequence to Sequence Learning with Neural Networks提出了使用深度学习技术，基于RNN和LSTM网络训练翻译系统，取得了突破，这一方法便应用在更广泛的领域，比如问答系统，图像字幕，语音识别，撰写诗词等。Seq2Seq完成了【encoder + decoder -> target】的映射，在上面的论文中，清晰的介绍了实现方式。

【图 3-4】 Seq2Seq, Ref. #1

也有很多文章解读它的原理。在使用Seq2Seq的过程中，虽然也研究了它的结构，但我还不认为能理解和解释它。下面谈两点感受：

a. RNN保存了语言顺序的特点，这和CNN在处理带有形状的模型时如出一辙，就是数学模型的设计符合物理模型。

【图 3-5】 RNN, Ref. #6

b. LSTM Cell的复杂度对应了自然语言处理的复杂度。

【图 3-6】 LSTM, Ref. #6

理由是，有人将LSTM Cell尝试了多种其它方案传递状态，结果也很好。

【图 3-7】 GRU, Ref. #6

LSTM的一个替代方案：GRU。只要RNN的Cell足够复杂，它就能工作的很好。

使用DeepQA2训练语言模型

准备工作，下载项目：

git clone https://github.com/Samurais/DeepQA2.git  

cd DeepQA2  

open README.md # 根据README.md安装依赖包

DeepQA2将工作分成三个过程：

数据预处理：从语料库到数据字典。

训练模型：从数据字典到语言模型。

提供服务：从语言模型到RESt API。

预处理

DeepQA2使用Cornell Movie Dialogs Corpus作为demo语料库。

原始数据就是movie_lines.txt 和movie_conversations.txt。这两个文件的组织形式参考README.txt

deepqa2/dataset/preprocesser.py是将这两个文件处理成数据字典的模块。

train_max_length_enco就是问题的长度，train_max_length_deco就是答案的长度。在语料库中，大于该长度的部分会被截断。

程序运行后，会生成dataset-cornell-20.pkl文件，它加载到python中是一个字典：

word2id存储了{word: id}，其中word是一个单词，id是int数字，代表这个单词的id。

id2word存储了{id: word}。

trainingSamples存储了问答的对话对。

比如 [[[1,2,3],[4,5,6]], [[7,8,9], [10, 11, 12]]]

1，2，3 ... 12 都是word id。

[1,2,3] 和 [4,5,6] 构成一个问答。 [7,8,9] 和 [10, 11, 12] 构成一个问答。

开始训练

cp config.sample.ini config.ini # modify keys  

python deepqa2/train.py  

config.ini是配置文件, 根据config.sample.ini进行修改。训练的时间由epoch，learning rate, maxlength和对话对的数量而定。

deepqa2/train.py大约100行，完成数据字典加载、初始化tensorflow的session，saver，writer、初始化神经元模型、根据epoch进行迭代，保存模型到磁盘。

session是网络图，由placeholder, variable, cell, layer, output 组成。

saver是保存model的，也可以用来恢复model。model就是实例化variable的session。

writer是查看loss fn或者其他开发者感兴趣的数据的收集器。writer的结果会被saver保存，然后使用tensorboard查看。

Model

Model的构建要考虑输入，状态，softmax，输出。

定义损耗函数，使用AdamOptimizer进行迭代。

最后，参考一下训练的loop部分。

每次训练，model会被存储在 save路径下，文件夹的命名根据机器的hostname，时间戳生成。

提供服务

在TensorFlow中，提供了标准的serving模块 - tensorflow serving。但研究了很久，还专门看了一遍 《C++ Essentials》，还没有将它搞定，社区也普遍抱怨tensorflow serving不好学，不好用。训练结束后，使用下面的脚本启动服务，DeepQA2的serve部分还是调用TensorFlow的python api。

cd DeepQA2/save/deeplearning.cobra.vulcan.20170127.175256/deepqa2/serve  

cp db.sample.sqlite3 db.sqlite3  

python manage.py runserver 0.0.0.0:8000  

测试

POST /api/v1/question HTTP/1.1  

Host: 127.0.0.1:8000  

Content-Type: application/json  

Authorization: Basic YWRtaW46cGFzc3dvcmQxMjM=  

Cache-Control: no-cache

{"message": "good to know"}

response  

{

"rc": 0,

"msg": "hello"

}

serve的核心代码在serve/api/chatbotmanager.py中。

使用脚本

scripts/start_training.sh 启动训练

scripts/start_tensorboard.sh 启动Tensorboard

scripts/start_serving.sh 启动服务

对模型的评价

目前代码具有很高的维护性，这也是从DeepQA项目进行重构的原因，更清晰的数据预处理、训练和服务。有新的变更可以添加到deepqa2/models中，然后在train.py和chatbotmanager.py变更一下。

有待改进的地方

a. 新建models/rnn2.py, 使用dropout。目前DeepQA中已经使用了Drop.

b. tensorflow rc0.12.x中已经提供了seq2seq network，可以更新成tf版本.

c. 融合训练，目前model只有一个库，应该是设计一个新的模型，支持一个大库和小库，不同权重进行，就如Mechanism-Aware Neural Machine for Dialogue Response Generation的介绍。

d. 代码支持多机多GPU运行。

e. 目前训练的结果都是QA对，对于一个问题，可以有多个答案。

f. 目前没有一个方法进行accuracy测试，一个思路是在训练中就提供干扰项，因为当前只有正确的答案，如果提供错误的答案（而且越多越好），就可以使用recall_at_k方法进行测试。

机器人家上了解到的，希望对你有用

四、如何为python聊天机器人设计页面

为 Python 聊天机器人设计页面的方式有很多，下面提供一种基本的方式，你可以根据自己的需求和技术水平进行适当的更改和调整：

1. 选择一个 Web 框架：常用的 Web 框架有 Flask 和 Django，它们都提供了强大的 Web 开发功能和模板引擎，使得页面设计和开发更加高效。选择一个最适合你的框架并进行安装和设置。

2. 设计页面布局和样式：可以使用 HTML 和 CSS 实现页面布局和样式设计，也可以选择开源的 CSS 框架，如 Bootstrap、Materialize 等，它们提供了更加美观和易用的页面组件和样式。

3. 与 Python 后端进行通信：可以使用 AJAX 或 WebSocket 等技术与 Python 后端进行通信，发送消息和接收响应，实现聊天机器人的交互和功能。

4. 集成聊天机器人 API：可以选择开源的聊天机器人 API，如 ChatterBot、Dialogflow 等，在 Python 后端中调用这些 API 实现聊天机器人的自然语言处理和对话管理。同时，也可以使用自己的聊天机器人模型和算法进行集成和进一步优化。

5. 测试和部署：在完成页面设计和集成聊天机器人 API 后，进行测试和部署，确保其正常工作和高可用性。部署方案可以选择云服务平台，如 AWS、Azure、Google Cloud 等，或使用自己的服务器进行部署。

总之，为 Python 聊天机器人设计页面需要进行多方面的工作，包括前端页面设计、后端 API 集成、测试和部署等。需要具备一定的 Web 开发和 Python 编程经验，同时也需要了解聊天机器人相关的自然语言处理和对话管理技术。

以上就是关于开源chatbot相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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