【Tensorflow+自然语言处理+LSTM】搭建智能聊天客服机器人实战（附源码、数据集和演示 超详细）

07-21 1619阅读

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一、自然语言处理与智能

自然语言处理技术是智能客服应用的基础，在自然语言处理过程中，首先需要进行分词处理，这个过程通常基于统计学理论，分词的精细化可以提升智能客服的语言处理能力，统计分词和马尔可夫模型是常用的方法，但在非常用词汇的识别精度方面稍显逊色，而精度高低直接影响分词结果的准确性，多样性分词有助于发现形式上的不合理性

自然语言处理技术是智能客服中的重要的环节，也是决定智能客服应用质量好坏和问题处理效率高低的关键因素，创建智能客服通常系统先进行大量学习来充实语言知识库，并结合各种典型案例提升系统的处理能力。智能客服系统重点关注三部分：

1：知识库完善

2：服务满意度

3：处理未知场景的自我学习能力

与传统人工客服相比 智能客服应用一般具有以下优势

可以提供24小时无间断在线服务。

具备持续自主学习能力 。

处理速度快，处理效率高，

可以应对短时大容量服务请求。

成本优势。

从用户问题到答复输出涉及的流程基本框架如下图

【Tensorflow+自然语言处理+LSTM】搭建智能聊天客服机器人实战（附源码、数据集和演示 超详细）

 二、智能应用开发库如下

 Gensim 

 NLTK 

SpaCy 

TensorFlow TensorFlow是一个基于数据流编程（dataflow programming）的系统，被广泛应用于图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景的实现，提供基于Python语言的四种版本：CPU版本（tensorflow）、GPU加速版本（tensorflow-gpu）以及每日编译版本（tf-nightly、tf-nightly-gpu）。

 Theano

Keras

三、充实智能客服的情感

智能客服系统既依赖于专业性数据，也与自然处理理解等人工智能技术紧密相关，在解决用户业务诉求的过程中，难免用到用户咨询以及无法解决的问题等状况，因此提升其情感分析能力，具备多维度服务能力，对提高客户整体满意度有十分重要的积极意义，智能客服，人工客服和用户之间的关系可以简要概括如下图

【Tensorflow+自然语言处理+LSTM】搭建智能聊天客服机器人实战（附源码、数据集和演示 超详细）

智能客服处理流程如下图

【Tensorflow+自然语言处理+LSTM】搭建智能聊天客服机器人实战（附源码、数据集和演示 超详细） 四、聊天客服机器人实战

开发环境简介：

我们将使用深度学习技术构建一个聊天机器人，在包含聊天意图类别、用户输入和客服响应的数据集上进行训练。基于循环神经网络（LSTM）模型来分类用户的输入消息所属类别，然后从响应列表中基于随机算法提供响应输出。该实例在执行环境Tensorflow(2.6.0)和Python（3.6.5）中运行成功，其他需要的库为NLTK和Keras。

数据集和模型简介：

所需数据和模型说明如下：

chatbot.json ：预定义消息分类、输入消息和客服响应的数据文件。

wordtoken.pkl ： pickle 文件，存储包含词汇列表的Python 对象。

category.pkl ：pickle 文件，包含消息类别列表。

model.h5 ：经过训练的模型，包含模型以及神经元权重相关信息。

数据结构

本实例数据基于JSON（JavaScript Object Notation），JSON是一种轻量级的数据交换格式，完全独立于语言，机器容易解析和生成。JSON 建立在两种结构上：

1）名称:值（name:value）的集合。在计算机语言中称为对象、记录、结构、字典、哈希表、键控列表或关联数组。

（2）值有序列表。通常实现方式为数组、向量、列表或序列，属于通用数据结构，可与通用编程语言互换。

效果展示

语料库如下

【Tensorflow+自然语言处理+LSTM】搭建智能聊天客服机器人实战（附源码、数据集和演示 超详细）

 训练过程如下

【Tensorflow+自然语言处理+LSTM】搭建智能聊天客服机器人实战（附源码、数据集和演示 超详细） 

用户在图形界面输入问题 客服机器人会给出相应回答 

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【Tensorflow+自然语言处理+LSTM】搭建智能聊天客服机器人实战（附源码、数据集和演示 超详细）

 当用户提出了语料库之外的问题 客服便会显示以下回答

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 五、代码

项目结构如下 

【Tensorflow+自然语言处理+LSTM】搭建智能聊天客服机器人实战（附源码、数据集和演示 超详细）

部分代码如下  需要全部代码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~

test文件

#导入库
import nltk
import pickle as pk
import numpy as np
import json as js
import random
from tensorflow import keras
from tensorflow.python.keras.models import load_model
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
wordlem = WordNetLemmatizer()
from tkinter import * 
from tkinter import  Text  
from tkinter import  Button  
import tkinter
nltk.download('punkt')
nltk.download('wordnet')
#加载训练模型
load = load_model('data/model.h5')
#加载数据和中间结果
chatbot = js.loads(open('data/chatbot.json').read())
wordlist = pk.load(open('data/wordlist.pkl','rb'))
category = pk.load(open('data/category.pkl','rb'))
def tokenization(text):
    #分词
    word_tokens = nltk.word_tokenize(text)
    # 词形还原
    #for i in sw:
    word_tokens =  [wordlem.lemmatize(i.lower()) for i in word_tokens] 
    return word_tokens
#词袋模型
def bow(text, wordlist):
    #分词
    tokens = tokenization(text)
    bow = [0]*len(wordlist)  
    for token in tokens:
        for i,flag in enumerate(wordlist):
            if flag == token: 
                #查找匹配成功则标识为1
                bow[i] = 1
                print ("词袋模型匹配结果: %s" % flag)
    return(np.array(bow))
#预测结果
def predict(text, load):
    #设置阈值，过滤阈值以下内容
    err_level = 0.20
    outlist = []
    bow_outcome= bow(text,wordlist)
    result = load.predict(np.array([bow_outcome]))[0]
 
    #根据概率结果排序
    outcome = [[i,j] for i,j in enumerate(result) if j>err_level]
    outcome.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
    for j in outcome:
        outlist.append({"k": category[j[0]], "probability": str(j[1])})
    return outlist
#设置应答信息
    
def getResponse(pred, intents_json):
    ptype = pred[0]['k']
    print("用户提问类型：",ptype)
    ctype = intents_json['chatbot']
    for type in  ctype:
        if(type['category']== ptype):
            result = random.choice(type['output'])
            print("提供给用户的响应信息：",result)
            break
    return result    
#预测消息响应
def chatbot_Response(query):
    pred = predict(query, load)
    outcome = getResponse(pred, chatbot)
    return outcome

#设置用户和智能客服之间的消息交互
def chatbotInteract():
    query = txt.get("1.0",'end-1c').strip()
    txt.delete("0.0",END)
    chatwnd.tag_config('question', background="white", foreground="black")
    chatwnd.tag_config('answer', background="white", foreground="blue")
    chatwnd.config(state=NORMAL)
    chatwnd.insert(END, "用户问题：\n" + query + '\n\n','question')
    outcome = chatbot_Response(query)
    chatwnd.insert(END, "客服回答：\n" + outcome + '\n\n','answer')   
        
    chatwnd.config(state=NORMAL)
    chatwnd.yview(END)
 
#设置智能客服应用界面风格
tk_window = tkinter.Tk(screenName=None, baseName=None)
tk_window.title("智能客服")
tk_window.geometry("500x600")
tk_window.resizable(False, False)
#设置文本框
chatwnd = Text(tk_window, borderwidth=2, cursor=None,state=NORMAL, background="white", height="12", width="70", font="Arial",wrap=WORD)
#设置滚动条
srb = Scrollbar(tk_window, command=chatwnd.yview, activebackground=None,background="white",borderwidth=2,highlightcolor="purple",cursor="arrow",
jump=0,orient=VERTICAL,width=16,elementborderwidth=1)
srb.pack( side = RIGHT, fill = Y )
chatwnd['yscrollcommand'] = srb.set
#设置信息输入框风格
txt = Text(tk_window, borderwidth=0, cursor=None,background="white",width="25", height="8", font="Arial",wrap=WORD)
#设置发送消息按钮风格
msgBtn = Button(tk_window, font=("kaiti",14), text="咨询", width=12, height=8,highlightcolor=None,image=None,justify=CENTER,state=ACTIVE,
                    borderwidth=0, background="Blue", activebackground="#524e78",fg ='white',relief=RAISED,
                    command= chatbotInteract )

#显示组件内容
srb.place(x=404,y=12, height=398)
chatwnd.place(relx=0.0, rely=0.35, relwidth=0.8, relheight=0.66, anchor='w')
msgBtn.place(bordermode=OUTSIDE,x=175, y=540, height=50)
txt.place(x=2, y=411, height=100, width=400)
tk_window.mainloop()

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