【自然语言处理(NLP)】聊天机器人模块实现

时间:2022-10-20 18:01:20

【自然语言处理(NLP)】聊天机器人模块实现


作者简介:在校大学生一枚,华为云享专家,阿里云专家博主,腾云先锋(TDP)成员,云曦智划项目总负责人,全国高等学校计算机教学与产业实践资源建设专家委员会(TIPCC)志愿者,以及编程爱好者,期待和大家一起学习,一起进步~ . 博客主页ぃ灵彧が的学习日志 . 本文专栏人工智能 . 专栏寄语:若你决定灿烂,山无遮,海无拦 . 【自然语言处理(NLP)】聊天机器人模块实现

(文章目录)


前言

(一)、任务描述

使用PaddleNLP内置的生成式API的功能和用法,并使用PaddleNLP内置的plato-mini模型和配置的生成式API实现一个简单的闲聊机器人。


(二)、环境配置

本示例基于飞桨开源框架2.0版本。

import paddle
import paddle.nn.functional as F
import re
import numpy as np

print(paddle.__version__)

# cpu/gpu环境选择,在 paddle.set_device() 输入对应运行设备。
# device = paddle.set_device('gpu')

输出结果如下图1所示: 【自然语言处理(NLP)】聊天机器人模块实现


一、下载并更新相关包

AI Studio平台已经默认安装了PaddleNLP,但仍然需要使用如下的指令进行版本的更新,否则后续程序的运行会报错。

!pip install --upgrade paddlenlp -i https://pypi.org/simple
!pip install --upgrade pip
!pip install --upgrade sentencepiece

二、使用生成API实现闲聊机器人

下面我们来学习如何使用UnifiedTransformer模型及其内嵌的生成式API实现一个闲聊机器人。


(一)、数据处理

from paddlenlp.transformers import UnifiedTransformerTokenizer

# 设置想要使用的模型名称
model_name = 'plato-mini'
tokenizer = UnifiedTransformerTokenizer.from_pretrained(model_name)

user_input = ['你好啊,你今年多大了']

#调用dialogue_encode方法生成模型输入
encoded_input = tokenizer.dialogue_encode(
    user_input,
    add_start_token_as_response = True,
    return_tensors = True,
    is_split_into_words=False
)

print(encoded_input.keys())
# dict_keys(['input_ids','token_type_ids','position_ids','attention_mask'])


(二)、使用PaddleNLP一键加载预训练模型

PaddleNLP目前为UnifiedTransformer提供了三个中文预训练模型:

  • unified_transformer-12L-cn,该预训练模型是在大规模中文对话数据集上训练得到的。

  • unified_transformer-12L-cn-luge,该预训练模型是unified_transformer-12L-cn在千言对话数据集上进行微调得到的;

  • plato-mini,该模型使用了十亿级别的中文闲聊对话数据进行预训练。


from paddlenlp.transformers import UnifiedTransformerLMHeadModel

model = UnifiedTransformerLMHeadModel.from_pretrained(model_name)


(三) 、使用生成API输出模型预测结果

下一步我们将处理好的输入作为参数传递给generate()函数,并配置解码策略,这里我们使用的是TopK加sampling的解码策略,即从概率最大的k个结果中按概率进行采样。


ids.scores=model.generate(
    input_ids = encoded_input['input_ids'],
    token_type_ids = encoded_input['token_type_ids'],
    position_ids = encoded_input['position_ids'],
    attention_mask = encoder_input['attention_mask'],
    max_length =64,
    min_length = 1,
    decode_strategy = 'sampling',
    top_k = 5,
    num_return_sequences = 20
)
print(ids)
print(scores)

部分输出结果如下图所示:

【自然语言处理(NLP)】聊天机器人模块实现


四、将词典ID转为对应的汉字

#将词典ID转为对应的汉字
response = []
for sequence_ids in ids.numpy().tolist():
    sequence_ids = sequence_ids[:sequence_ids.index(tokenizer.sep_token_id)]
    text = tokenizer.convert_ids_to_string(sequence_ids,keep_space=False)
    response.append(text)
print(response)

因此,当我们在问机器人:“你好啊,你今年多大了”,可以得到的回复结果如下:

【自然语言处理(NLP)】聊天机器人模块实现


总结

本系列文章内容为根据清华社出版的《自然语言处理实践》所作的相关笔记和感悟,其中代码均为基于百度飞桨开发,若有任何侵权和不妥之处,请私信于我,定积极配合处理,看到必回!!!

最后,引用本次活动的一句话,来作为文章的结语~( ̄▽ ̄~)~:

【**学习的最大理由是想摆脱平庸,早一天就多一份人生的精彩;迟一天就多一天平庸的困扰。**】

【自然语言处理(NLP)】聊天机器人模块实现