Isu penyelenggaraan konteks dalam chatbots

Isu penyelenggaraan konteks dalam chatbots memerlukan contoh kod khusus

Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, chatbots telah digunakan secara meluas dalam pelbagai bidang. Chatbots menggunakan teknologi pemprosesan bahasa semula jadi untuk mengadakan perbualan dengan pengguna dan menyediakan maklumat dan perkhidmatan yang berkaitan. Walau bagaimanapun, isu penting dalam chatbots ialah cara mengekalkan konteks perbualan untuk lebih memahami niat pengguna dan dapat menjawab soalan pengguna dengan tepat.

Dalam peraturan tradisional atau chatbot berasaskan templat, penyelenggaraan konteks biasanya dicapai dengan menyimpan rekod perbualan sejarah pengguna. Walau bagaimanapun, kaedah ini sukar untuk menangani senario dialog yang kompleks, terutamanya untuk dialog jangka panjang dan pengumpulan konteks. Untuk menyelesaikan masalah ini, beberapa penyelidik telah mencadangkan beberapa kaedah berdasarkan pembelajaran mesin, seperti menggunakan rangkaian neural berulang (RNN) atau transformer untuk memodelkan maklumat kontekstual.

Berikut ialah contoh mudah untuk menggambarkan cara mencapai penyelenggaraan konteks dalam chatbot. Katakan kita ingin membangunkan robot pertanyaan cuaca yang boleh menanyakan maklumat cuaca bandar berdasarkan nama bandar yang disediakan oleh pengguna.

Pertama, kita perlu menyediakan set data yang mengandungi beberapa nama bandar dan maklumat cuaca yang sepadan. Sebagai contoh, kami boleh menyimpan data ini dalam fail csv bernama "weather_data.csv". Setiap baris mengandungi nama bandar dan maklumat cuaca yang sepadan, seperti "Beijing, hari yang cerah".

Seterusnya, kita boleh menulis bot sembang ringkas menggunakan Python dan menggunakan Rangkaian Neural Berulang (RNN) untuk mencapai penyelenggaraan konteks.

Pertama, kita perlu mengimport perpustakaan yang diperlukan:

import pandas as pd
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM, Embedding
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

Kemudian, kita boleh memuatkan set data dan melakukan prapemprosesan:

data = pd.read_csv('weather_data.csv')
city_names = data['city'].tolist()
weather_conditions = data['weather'].tolist()

# 使用Tokenizer对城市名称进行编码
tokenizer = Tokenizer()
tokenizer.fit_on_texts(city_names)
city_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(city_names)

# 构建输入和输出序列
input_sequences = []
output_sequences = []
for i in range(len(city_sequences)):
    input_sequences.append(city_sequences[i][:-1])
    output_sequences.append(city_sequences[i][1:])

# 对输入和输出序列进行填充
max_sequence_length = max([len(seq) for seq in input_sequences])
input_sequences = pad_sequences(input_sequences, maxlen=max_sequence_length, padding='post')
output_sequences = pad_sequences(output_sequences, maxlen=max_sequence_length, padding='post')

# 构建训练样本和测试样本
train_size = int(0.8 * len(city_names))
train_input = input_sequences[:train_size]
train_output = output_sequences[:train_size]
test_input = input_sequences[train_size:]
test_output = output_sequences[train_size:]

# 构建词汇表
vocab_size = len(tokenizer.word_index) + 1

Next Kita boleh mentakrifkan model rangkaian saraf berulang (RNN) mudah dan melatihnya:

model = tf.keras.Sequential([
    Embedding(vocab_size, 128, input_length=max_sequence_length-1),
    LSTM(128),
    Dense(vocab_size, activation='softmax')
])

model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.fit(train_input, train_output, epochs=10, verbose=1)

# 评估模型性能
_, train_accuracy = model.evaluate(train_input, train_output, verbose=0)
_, test_accuracy = model.evaluate(test_input, test_output, verbose=0)

print("Train Accuracy: %.2f%%" % (train_accuracy * 100))
print("Test Accuracy: %.2f%%" % (test_accuracy * 100))

Akhirnya, kita boleh menggunakan model terlatih untuk membuat ramalan. Pengguna boleh memasukkan nama bandar dan chatbot akan mengeluarkan maklumat cuaca untuk bandar tersebut:

def predict_weather(city_name):
    input_sequence = tokenizer.texts_to_sequences([city_name])
    input_sequence = pad_sequences(input_sequence, maxlen=max_sequence_length-1, padding='post')
    predicted_sequence = model.predict(input_sequence)
    predicted_word_index = np.argmax(predicted_sequence, axis=-1)
    predicted_word = tokenizer.index_word[predicted_word_index[0][0]]
    weather_info = data.loc[data['city'] == predicted_word, 'weather'].values[0]
    return weather_info

# 用户输入城市名称
city_name = input("请输入城市名称：")
weather_info = predict_weather(city_name)
print("该城市的天气信息是：%s" % weather_info)

Dengan contoh kod di atas, kita boleh melihat cara menggunakan Rangkaian Neural Berulang (RNN) untuk melaksanakan konteks dalam chatbot mengekalkan. Chatbot boleh membuat ramalan berdasarkan input dan output pengguna maklumat cuaca yang sepadan. Apabila pengguna bertanya tentang cuaca di beberapa bandar, robot boleh menjawab soalan berdasarkan konteks perbualan sebelumnya dan memberikan jawapan yang tepat.

Sudah tentu, contoh di atas hanyalah demonstrasi mudah, dan lebih banyak pengoptimuman dan penambahbaikan mungkin diperlukan dalam aplikasi sebenar. Walau bagaimanapun, dengan contoh ini, kita boleh mendapatkan pemahaman awal tentang masalah penyelenggaraan konteks dalam chatbots dan menyelesaikannya dengan menggunakan teknik pembelajaran mesin.

Atas ialah kandungan terperinci Isu penyelenggaraan konteks dalam chatbots. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!