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一个自动回复FAQ问题的聊天机器人。目前使用了简单词汇对比、词性权重、词向量3种相似度计算模式。输入符合格式的FAQ文本文件即可立刻使用。欢迎把无法正确区分的问题和FAQ文件发送到评论区。

Python 100.00%

faqrobot's Introduction

FAQrobot

程序版本和依赖库

使用 python3 运行
jieba 分词使用的库
gensim 词向量使用的库，如果使用词向量vec模式，则需要载入

依赖的文件

如果使用词向量vec模式，需要下载3个文件：Word60.model，Word60.model.syn0.npy，Word60.model.syn1neg.npy
下载地址：http://pan.baidu.com/s/1kURNutT 密码：1tq1

FAQ知识库文件

FAQ文件包含想要告知用户的问答内容。
FAQ文件必须是UTF-8的无bom格式的文本文件。

注释：注释文字由#开头。（整个一行都是注释内容）

问答块格式如下：
【问题】问题标题（可以有1或多个，至少有1个。必须由"【问题】"开头。）
答案内容（可以有多行，必须紧跟着上面的【问题】，多行答案中间不能有空白的行。）
多个问答块之间可以用空白行分割

程序默认使用的是减肥问答FAQ文件。你可以载入自己编辑的FAQ文件。

主程序FAQrobot.py

直接运行该文件，即可对减肥问题进行问答。你可以载入自己的FAQ文件，请保证FAQ文件格式正确。
robot.answer(inputtxt,'simple_POS') 可得出输入问题的返回答案。
simType参数有如下模式：
simple：简单的对比相同词汇数量，得到句子相似度
simple_POS：简单的对比相同词汇数量,并对词性乘以不同的权重，得到句子相似度
vec：用词向量计算相似度,并对词性乘以不同的权重，得到句子相似度
all：调试模式，把以上几种模式的结果都显示出来，方便对比和调试

inputtxt 可输入的特殊文本命令：
-zsk 显示当前知识库
-s -1 查看上一个问句的结果和中间参数
-q -1 重复提问，把当一个问句当做输入
-reload 重新载入QA知识库

faqrobot's People

Contributors

Stargazers

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faqrobot's Issues

基于nlp搞点大的，一起嘛？

你好，能看到这里的，肯定都是nlp同行了，我也一直在做NLP这块。
最近一段时间，想基于NLP ，从FAQ入手，搞点大的事儿，如有感兴趣的，
加微信[ybfl1321]一块了解下，备注下来自[github]。

希望可以一起搞点大事儿。。

utils.py 中 similarity 函数的词重叠率计算问题

你好，utils.py 中 79~81 行的代码：

    if method == 'simple':
        # 词重叠率
        return len(set(a) & set(a)) / len(set(a))

这里是不是应该为： len(set(a) & set(b)) / len(set(a))

问答知识库开始载入
正在载入词向量
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
File "/home/ree/workspace/easy-exprossion/modules/DL/FAQrobot/similarity.py", line 100, in init
self.reload()
File "/home/ree/workspace/easy-exprossion/modules/DL/FAQrobot/similarity.py", line 134, in reload
self.vecModel = Word2Vec.load(pp('./pack/Word60.model'))
File "/home/lsz/.virtualenvs/python3.5/lib/python3.5/site-packages/gensim/models/word2vec.py", line 1396, in load
model = super(Word2Vec, cls).load(*args, **kwargs)
File "/home/lsz/.virtualenvs/python3.5/lib/python3.5/site-packages/gensim/utils.py", line 272, in load
obj._load_specials(fname, mmap, compress, subname)
File "/home/lsz/.virtualenvs/python3.5/lib/python3.5/site-packages/gensim/models/word2vec.py", line 1420, in _load_specials
super(Word2Vec, self)._load_specials(*args, **kwargs)
File "/home/lsz/.virtualenvs/python3.5/lib/python3.5/site-packages/gensim/utils.py", line 302, in _load_specials
val = np.load(subname(fname, attrib), mmap_mode=mmap)
File "/home/lsz/.virtualenvs/python3.5/lib/python3.5/site-packages/numpy/lib/npyio.py", line 419, in load
pickle_kwargs=pickle_kwargs)
File "/home/lsz/.virtualenvs/python3.5/lib/python3.5/site-packages/numpy/lib/format.py", line 681, in read_array
array.shape = shape
ValueError: cannot reshape array of size 27787244 into shape (574288,60)