马尔科夫链聊天机器人是如何工作的？

Question

马尔科夫链聊天机器人是如何工作的？

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我打算使用马尔可夫链之类的东西创建一个聊天机器人，但我不确定如何使其正常工作。据我所知，您可以从给定单词和后续单词的数据中创建表格。在训练机器人时是否可能附加任何概率或计数器？这是个好主意吗？

问题的第二部分涉及关键字。假设我已经能够从用户输入中识别关键字，那么我该如何生成使用该关键字的句子呢？我并不总是想以关键字开头，那么我应该如何为马尔可夫链进行初始设置呢？

- Jordan

1

二维表格数据对于人工智能来说并不是很有用，而图形则更加有益。要获取接下来的单词，贝叶斯网络是最佳解决方案。要形成句子，需要语言处理，而基本逻辑（如马尔可夫链）无法完成此任务。 - AbiusX

2

你不能用马尔可夫链做吗？虽然有一些机器人使用了马尔可夫链，但它们只是把句子拼在一起，我想它们并不总是有意义的。 - Jordan

@AbiusX：你说的“只是找出最可能的句子”是什么意思？类似贝叶斯网络的东西会给我带来什么，而马尔可夫链没有？我该处理什么？马尔可夫链不就有点像贝叶斯网络吗？我的意思是，你仍然在处理概率和类似有向图的东西，只不过它存储在表格中。在每个单词处，你仍然会根据给定的概率选择下一个要跟随的单词，对吧？有什么区别？而且，我可以先使用马尔可夫链，然后添加其他逻辑吗？有什么建议吗？谢谢！ - Jordan

1

@Jordan：AI是一个广泛的话题。我曾经用贝叶斯网络、语义网和一些创意做了一个聊天机器人，听起来不错。如果你对AI不太了解，就坚持创意吧。贝叶斯网络会让你的机器人说出像“are you peruel?”这样的话，虽然不是正确的句子，但让你感觉它很聪明！（在单词的字母选择上应用贝叶斯网络，可以制造新单词，这就是CAPTCHA算法所做的，你在CAPTCHA图像中看到的是无意义但漂亮的单词） - AbiusX

@Jordan：马尔可夫链可以帮助你在一维事物集合中进行选择，贝叶斯网络则可以帮助你在二维事物集合中进行选择（两个因素）。在你的情况下，使用马尔可夫链即可。 - AbiusX

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3个回答

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机器人从您的输入中选择一个随机单词，并通过选择另一个已被视为其保留单词的后继单词来生成响应。然后，它通过依次找到该单词的后继者并进行迭代来重复此过程，直到认为已经说够了为止。它通过在训练文本中停在标点符号之前的单词来停止，并返回输入模式以让您做出回应，如此循环。

虽然不是非常逼真，但我在此挑战任何人在71行代码内完成更好的工作！！这对于任何初学Python的人来说都是一个很好的挑战，我只希望我能将挑战开放给比访问此博客的少数访客更广泛的受众。编写一个始终保证语法正确的机器人肯定更接近几百行，我简化了很多，只是试图想出最简单的规则，让计算机尝试有话可说。

它的响应至少可以说是印象主义！此外，您必须用单引号表达您的话。

我使用《战争与和平》作为我的“语料库”，这需要几个小时的训练运行时间。如果您不耐烦，请使用较短的文件...

这是训练器

#lukebot-trainer.py
import pickle
b=open('war&peace.txt')
text=[]
for line in b:
    for word in line.split():
        text.append (word)
b.close()
textset=list(set(text))
follow={}
for l in range(len(textset)):
    working=[]
    check=textset[l]
    for w in range(len(text)-1):
        if check==text[w] and text[w][-1] not in '(),.?!':
            working.append(str(text[w+1]))
    follow[check]=working
a=open('lexicon-luke','wb')
pickle.dump(follow,a,2)
a.close()

以下是机器人：

#lukebot.py
import pickle,random
a=open('lexicon-luke','rb')
successorlist=pickle.load(a)
a.close()
def nextword(a):
    if a in successorlist:
        return random.choice(successorlist[a])
    else:
        return 'the'
speech=''
while speech!='quit':
    speech=raw_input('>')
    s=random.choice(speech.split())
    response=''
    while True:
        neword=nextword(s)
        response+=' '+neword
        s=neword
        if neword[-1] in ',?!.':
            break
    print response

你会在它说出某些部分有意义的话时感到一种神秘的感觉。

- user3513316

0

你可以这样做：创建一个一阶马尔可夫链生成器，使用单词而不是字母。每当有人发布内容时，他所发布的内容将被添加到机器人数据库中。此外，机器人会保存他何时进入聊天室以及某个人发布第一篇帖子的时间（以10秒的倍数），然后他将保存同一人等待再次发布的时间量（以10秒的倍数）... 这第二部分将用于查看该人何时发布帖子，因此他加入聊天并在基于“一个人加入聊天后多少个10秒钟之后发布”的表格上经过一定时间后，他将继续使用相同的表格发布帖子，并思考“在使用X秒钟思考和编写后发布的帖子之后，他使用的时间量是多少”。

- guestrt

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可以查看英文原文，
原文链接

- Nocker · Accepted Answer

我几年前用Python为IRC创建了一个Markov链聊天机器人，可以分享一下我是如何做的。生成的文本不一定有意义，但阅读起来可能非常有趣。我们可以分步骤来看。假设你有一个固定的输入文本文件（可以使用聊天文本或歌词或想象），那么你可以通过以下步骤来构建字典：

1. 循环遍历文本并制作字典，即键值容器。将所有成对的单词作为键，其后跟随的单词作为值。例如：如果你有一个文本"a b c a b k"，你从"a b"作为键开始，"c"作为值，然后是"b c"和"a"作为值......值应该是一个列表或任何收集0..多个'项'的集合，因为对于给定的一组单词，你可以有多个值。在上面的例子中，你会发现两次 "a b"，第一次后面跟着 "c"，最后跟着 "k"。因此，你最终会得到一个类似这样的字典/哈希表：{'a b': ['c','k'], 'b c': ['a'], 'c a': ['b']} 2. 现在，你已经拥有了需要构建奇妙文本的结构。你可以选择随机选择一个键或一个固定位置来开始！所以，给定我们拥有的结构，我们可以从保存“a b”开始，然后随机从值中取一个单词，即c或k。这样，在循环中，第一次保存"a b k"（如果"k"是随机选择的值），然后继续向右移动一个步骤，在我们的例子中是 "b k"，如果你有一个随机值对于那个键，则将其保存，否则跳出循环（或者你可以决定其他事情，比如重新开始）。当循环完成时，你就可以打印你保存的文本字符串了。

输入越大，你的键（一组单词）就会有更多的值，因此你将拥有一个更聪明的机器人，因此你可以通过添加更多文本（也许是聊天）来“训练”你的机器人。如果你有一本书作为输入，你可以构造一些漂亮的随机句子。请注意，你不必只选一个跟在一对单词后面的单词作为值，你也可以选2个或10个。区别在于，如果使用“更长”的建筑块，你的文本将显得更准确。从一对单词作为键开始，选择其后跟的单词作为值。

因此，你可以基本上有两步，首先制作一个结构，你随机选择一个键来开始，然后拿取该键并打印该键的一个随机值，并继续进行，直到没有值或某些其他条件。如果你想要，你可以从你的键-值结构中用聊天输入"播种"一对单词，以便有一个开端。如何开始你的链取决于你的想象力。

真实单词示例:

"hi my name is Al and i live in a box that i like very much and i can live in there as long as i want"

"hi my" -> ["name"]

"my name" -> ["is"]

"name is" -> ["Al"]

"is Al" -> ["and"]

........

"and i" -> ["live", "can"]

........

"i can" -> ["live"]

......

现在构建一个循环：选取一个随机的键，比如说“hi my”，并随机选择一个值，这里只有一个值，所以是“name”（将“hi my name”保存）。现在向右移动一步，以“my name”作为下一个键并选择一个随机值……“is”（将“hi my name is”保存）。现在继续移动并选取“name is”……“Al”（将“hi my name is AL”保存）。现在选取“is Al”……“and”（将“hi my name is Al and”保存）。

当你到达“and i”时，你会随机选择一个值，比如说“can”，那么就形成了“i can”的单词等等。当你达到停止条件或者没有值时，在我们的例子中打印出构建好的字符串：“hi my name is Al and i can live in there as long as i want”。

如果你有更多的值，你可以跳转到任何键。值越多，组合就越多，文本就越随机、趣味性就越强。