chatbot_simbert
检索类型的微信聊天机器人/问答系统，通过API异步通信，实现在微信上交互，可以查询天气、重复问句识别等情况；本项目包括模型和工程化部署一体化。用到SimBert等模型。
描述
各位可以根据自己的需求部署或修改：
问答库如果是任务型的，就是一个任务型聊天机器人，如果闲聊的问答库，那就是闲聊型聊天机器人；
后续也可以添加意图，用来用意图识别的匹配；也可以添加个知识图谱的API...
总之可以添加的模块很多，扩展性非常强大。
品尝方式（使用说明）
准备：
环境准备：安装requirement中的依赖包
下载模型，并放置在code/1.retrieve_match/3.simbert_match/config路径下：
simbert模型：https://github.com/ZhuiyiTechnology/pretrained-models
启动：
1、 启动code/2.API_serve/KG_service.py
2、 启动code/3.wx_project/chat_bot.py（需要扫码登录）
开始邀请朋友和你聊天吧
如果自己有前端展示，不想通过微信来交互，可以启动QAserver，用这个API和你自己的前端做交互即可。
实现思路
整体工程如下，主要有三块：前端、后端、前后端交互；
1、前端直接用微信展示，比较简单，不需要我们做什么；
2、后端采用检索匹配模型的方式，结合粗排和精排；
3、前后端的交互用sanic实现异步通信。
模型部分实现的主要流程如下，初始时有个问答库：
1、先用BM25和Bool检索把问句query和问答库做字词上的粗排，返回topN；
2、将query和粗排得到的topN用SimBert向量化，再将两者做consine相似度计算得到最相似的top1。
意图识别
在此想特地说下意图识别的方式：
常用方式：通过模型实现意图中domain分类，intent分类，以及slot槽的命名实体识别；
大体思路就是识别了用户想要做什么，然后识别出他要做的事情的对象，比如说用户想要“查天气”，所以意图就是查天气，然后我们就需要了解到用户想查的“城市”和“日期”两个槽，我们需要填充这两个槽。
这里我们最先要弄好的是两个分类模型
作者在研究的时候发现一个更好的实现意图识别的方式：通过匹配相似句达到意图识别
实现方式：
1、在问答库中添加某个意图可能的问法
2、通过SimBert精准匹配意图，匹配上则进入该意图的对话管理
优势：
私认为这种方式具有很高的准确性，以及扩展性
1、准确性：如上文所说，常用的意图需要做分类，而分类模型需要有数据支撑才能有比较好的效果；
用匹配的方式，通过相似句子评分，能够很精确的匹配到意图；
2、扩展性：常用的意图分类方式，在新增意图时需要重新训练分类模型；但是如果是匹配的话，无需重新训练分类模型，只需要在库中新增该意图的问法即可！！！非常方便！！！
交流
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