基于注意力机制的神经网络构建聊天机器人

### 基于注意力机制的神经网络构建聊天机器人 #### 1. 文本翻译与序列到序列模型 在理论上，若要让模型真正理解每个单词的上下文和含义，需要英语和德语中每个单词的多个示例。例如，训练集中 30000 个英语句子仅包含 6000 个独特的单词，而英语使用者的平均词汇量在 20000 到 30000 个单词之间，这表明要训练出一个完美运行的模型，需要大量的示例句子。这或许就是最准确的翻译工具往往掌握在拥有大量语言数据的公司（如谷歌）手中的原因。 序列到序列模型由编码器和解码器组成，可用于将句子从一种语言翻译成另一种语言。不过，这种模型已不再是最先进的技术。近年来，将序列到序列模型与注意力模型相结合，能够实现最先进的性能。 #### 2. 聊天机器人的工作原理 聊天机器人的基本交互方式与序列到序列模型进行句子翻译类似。当我们与聊天机器人对话时，输入的句子成为模型的输入，输出则是聊天机器人的回复。因此，训练聊天机器人的重点在于教会它如何做出回应，而非解读输入的句子。 #### 3. 注意力机制在神经网络中的理论 在之前的序列到序列模型中，编码器从输入句子中获取一个隐藏状态，该状态是句子的一种表示，解码器再利用这个隐藏状态进行翻译步骤。然而，对整个隐藏状态进行解码并非完成任务的最有效方式。因为隐藏状态代表了整个输入句子，但在某些任务（如预测句子中的下一个单词）中，我们只需考虑与预测相关的部分，而非整个输入句子。 通过在序列到序列神经网络中引入注意力机制，我们可以让模型只关注输入中与预测相关的部分，从而使模型更加高效和准确。 例如，对于句子 “I will be traveling to Paris, the capital city of France, on the 2nd of March. My flight leaves from London Heathrow airport and will take approximately one hour.”，当训练模型预测 “The capital city of France is ____.” 中的下一个单词时，我们期望模型能输出 “Paris”。若使用基本的序列到序列模型，会将整个输入转换为隐藏状态，模型再从中提取相关信息，这会包含关于航班的无关信息。实际上，我们只需查看输入句子的一小部分就能找到完成句子所需的相关信息。 注意力机制主要有两种类型：局部注意力和全局注意力。 ##### 3.1 局部注意力 在局部注意力中，模型仅查看编码器的少数隐藏状态。例如，在进行句子翻译任务并计算翻译中的第二个单词时，模型可能只关注与输入句子中第二个单词相关的编码器隐藏状态，即第二个隐藏状态（h2），可能还会关注其前一个隐藏状态（h1）。 具体步骤如下： 1. 从最终隐藏状态 hn 计算对齐位置 pt，这能告诉我们为了做出预测需要查看哪些隐藏状态。 2. 计算局部权重，并将其应用于隐藏状态，以确定上下文向量。这些权重可能会让我们更多地关注最相关的隐藏状态（h2），而较少关注前一个隐藏状态（h1）。 3. 将上下文向量传递给解码器进行预测。与无注意力机制的序列到序列模型不同，这里只考虑模型认为对预测必要的相关隐藏状态。 ##### 3.2 全局注意力 全局注意力模型的工作方式与局部注意力类似，但它会查看模型的所有隐藏状态。这使得模型能够关注输入句子中任何它认为相关的部分，而不受局部注意力方法所确定的局部区域的限制。可以将全局注意力框架理解为学习一个掩码，只允许与预测相关的隐藏状态通过。 当决定关注哪些隐藏状态后，我们可以使用多种方法将它们组合起来，如拼接或取加权点积。 #### 4. 构建聊天机器人的步骤 ##### 4.1 获取数据集 为了训练聊天机器人，需要一个包含对话的数据集，理想情况下是两个人类用户之间的实际聊天记录，但这类数据包含私人信息，在公共领域很难获取。因此，我们使用电影脚本数据集。 电影脚本由两个或多个角色之间的对话组成，虽然数据格式并非我们所需，但可以轻松将其转换为输入 - 输出对。例如，对于一段简单的对话： | 序号 | 内容 | | ---- | ---- | | 1 | Hello Bethan. | | 2 | Hello Tom, how are you? | | 3 | I'm great thanks, what are you doing this evening? | | 4 | I haven't got anything planned. | | 5 | Would you like to come to dinner with me? | 可以将其转换为输入 - 输出对，输入是脚本中的一行（呼叫），预期输出是脚本中的下一行（响应），一个包含 n 行的脚本可以转换为 n - 1 对输入/输出。 ##### 4.2 处理数据集 示例中提供的数据集已进行格式化，每行代表一个输入/输出对。我们可以按以下步骤处理数据： ```python import os import unicodedata import re corpus = "movie_corpus" corpus_name = "movie_corpus" datafile = os.path.join(corpus, "formatted_movie_lines.txt") with open(datafile, 'rb') as file: lines = file.readlines() for line in lines[:3]: print(str(line) + '\n') ``` 在处理数据集时，需要注意每行的呼叫和响应部分由制表符分隔符（/t）分隔，每行由换行符分隔符（/n）分隔。 ##### 4.3 创建词汇表 我们可以创建一个词汇表类来包含所需的所有元素： ```python PAD_token = 0 SOS_token = 1 EOS_token = 2 class Vocabulary: def __init__(self, name): self.name = name self.trimmed = False self.word2index = {} self.word2count = {} self.index2word = {PAD_token: " ```