基于深度学习、强化学习、对话引擎的多场景对话机器人
项目说明 • 项目结构 • 项目演示 • 各模块详细介绍 • 使用说明 • Update News • FAQ • 参考 • Blog
Made by Xu • 🌐 https://www.chatbotcn.com
Chatbot_CN 是一个基于第三代对话系统的多轮对话机器人项目，旨在于开发一个结合规则系统、深度学习、强化学习、知识图谱、多轮对话策略管理的 聊天机器人，目前随着时间的慢慢发展，从最初的一个 Chatbot_CN 项目，发展成了一个 Chatbot_* 的多个项目。目前已经包含了在多轮任务型对话的场景中，基于话术（Story）、知识图谱（K-G）、端到端对话（E2E）。目的是为了实现一个可以快速切换场景、对话灵活的任务型机器人。 同时，Chatbot_CN 不仅仅是一个对话系统，而是一套针对客服场景下的完整人工智能解决方案。对话是解决方案的核心和最重要一环，但不仅限于对话，还包括智能决策，智能调度，智能预测，智能推荐等
目前Chatbot_CN 已经拆分成了13个子项目，涵盖了对话数据收集处理、基本算法模型、对话引擎、对话质量评估，第三方平台快速接入、数据回流、模型优化等等。主要可以分为：
1、数据层：对话业务数据，开源多轮对话数据等
2、算法层：句法分析、细粒度情感分析、实体抽取、query纠错等
3、能力层：自然语言理解、对话管理、对话策略、策略优化、对话工厂
4、应用层：网页端、钉钉群机器人、微信公众号、第三方平台（如拼夕夕）等
5、硬件接入：可接入作为智能语音助手，目前已经加入语音助手模块，可接入树莓派、单片机等硬件
项目的大致流程如下图：
注：
1、图中的虚线部分为文本机器人部分
2、具体的项目结构请参考项目结构和各模块详细说明。
3、Chatbot_CN 系列项目还存在不少细节问题，正在慢慢完善中。
| Chatbot_CN | 总体项目介绍，包含文档（这里不包含代码） |
| Chatbot_KG | 知识图谱模块、关系网络、实体连接、知识推理等 |
| Chatbot_S2S | 训练端到端的对话模型，目前这个模块只为了项目的完整，作用不大，不过这个是一个研究方向 |
| Chatbot_Utils | 机器人的基本算法组件，比如query纠错、实体识别等，他是机器人的基础 |
| Chatbot_RASA | 机器人的核心对话引擎，基于RASA开源框架 |
| Chatbot_DM | 对话管理模块，包含对话策略，策略优化等，引入强化学习 |
| Chatbot_NLU | 自然语言理解模块（基于RASA），包含意图识别、slot提取、情感分类 |
| Chatbot_Skills | 对话技能管理，实现对话场景的快速配置、管理、切换 |
| Chatbot_Doc | NLP和对话系统的一些文献、收集的文章等等 |
| Chatbot_Data | 机器人的一些语料收集 |
| Chatbot_Crawler | 爬虫 |
| Chatbot_Retrieval | 基于检索的对话模型，他在机器人无法处理用户意图时发挥重要作用 |
| Chatbot_Evaluate | 对话质量评估、评价、对话诊断、数据回流模块，对话模型优化 |
| Chatbot_Help | 一个将机器人接入第三方平台的工具、如钉钉群、微信公众号等，可快速实现工程化 |
| Chatbot_Recommendation | 对话系统与推荐系统结合，目前正在规划中、暂未开始 |
| Chatbot_Web | 机器人的简单pc端页面交互，可以实现快速体验机器人效果 |
| Chatbot_Voice | 聊天机器人的语音交互模块 |
| Chatbot_Analytics | 聊天机器人的数据分析模块 |
如果想了解更多详细的细节说明，请参考以下网站(详细文档)：
该模块为基本算法组件，同时也提供了restful API接口，其中包括的功能有：
1、文本纠错，可以纠正用户query的错别字等，同时还可以纠正部分由于ASR和OCR识别出的错误，用到的主要技术为：字音字形特征提取、微调bert mlm
2、实体识别，可以识别出用户query中提及的实体信息，如：人名、机构名、快递公司、时间、地址等等
3、句法分析，基于转移的句法分析
4、指代消解。
5、其他功能后续继续更新
检索式单论对话问答（FAQ），主要用到的技术为词权重、倒排索引、bert finetune。实现原理为Q-Q相似度匹配。该模块主要可以解决两类问题：
1、FAQ
2、在多轮对话过程中，意图未匹配情况下检索出最佳答案
任务型多轮对话的技能管理模块，当我们的机器人"学习"到了多种技能的时候，在对话的过程中可能会出现技能的交叉，即在任务A还没完成的时候跳转到任务B。
Chatbot_Skills旨在完成多种任务的平滑切换和机器人的技能初始化配置。
将推荐系统和任务型对话结合
在启动服务之前，你需要比较熟悉整个项目的架构，项目的各模块依赖关系如下图：
* 2019.10 添加 Chatbot_RASA 子项目
* 2019.10 添加 Chatbot_NLU 子项目
* 2019.10 添加 Chatbot_DM 子项目
* 2019.11 添加 Chatbot_Retrieval 子项目
* 2019.12 添加 Chatbot_Utils 子项目
* 2019.12 添加 Chatbot_Help 子项目
* 2020.1 移除项目里的Chatbot_Web模块，添加 Chatbot_Web 子项目，从2020.1.20日开始， Chatbot_CN 不再做工程项目使用，只是该项目的说明
* 2020.1 将机器人接入钉钉群，实现用户交互
* 2020.3 添加对话技能管理模块
* 2020.4 添加爬虫模块（基于scrapy框架）
* 2020.5 添加语音助手模块 Chatbot_Voice
* 2020.5 在对话模型中加入 【AutoDL + 模型压缩 + MLflow】技术
* 2020.6 引入Botfront，此项目可以代替以前的Chatbot_Web项目，同时Botfront还可以对模型、意图等进行管理
* 2020.6 开始制定对RASA整体进行二次开发（DeepChatbot），DeepChatbot在rasa的基础上引入更多内容，包括集成AutoDL、模型加速（教师-学生模型等）、
增加了机器人训练数据的读取方式、DST优化、更加丰富的接口等等
* 2020.7 增加了机器人分析模块
1、目前这个工程比较完备了，但是很多细节需要完善，也正在积极开发维护，如果你有什么新的idea，欢迎联系我： 997562867
2、如果你也是一个NLPER，或者对对话系统的开发感兴趣，欢迎加入群聊 聊天机器人开发实战，一起讨论技术： 群号： 718607564
3、欢迎关注知乎专栏`聊天机器人开发实战`
4、有不少人反应整个系统的代码不能启动、Chatbot_CN怎么没有代码，我还是希望读者可以把上述文档好好看一下，对整个机器人的运行流程有个整体的
思路。
5、目前正在做产品级重构
1、RASA demo
2、bert as service
3、Botfront
4、RasaTalk
5、Dashbot