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第二篇传送门：

本篇文章以这个为主线进行。

数据预处理

模型能聊的内容也取决于选取的语料。如果已经具备了原始聊天数据，可以用SQL通过关键字查询一些对话，也就是从大库里选取出一个小库来训练。从一些论文上，很多算法都是在数据预处理层面的，比如就介绍了，从大库中抽取小库，然后再进行融合，训练出有特色的对话来。

【图 3-1】 语料预处理, Ref. #7

对于英语，需要了解，NLTK提供了加载语料，语料标准化，语料分类，PoS词性标注，语意抽取等功能。

另一个功能强大的工具库是，作为 Stanford开源出来的工具，特色是实体标注，语意抽取，支持多种语言。

下面主要介绍两个内容：

中文分词

现在有很多，分词的算法也比较多，也有很多文章对不同SDK的性能做比较。做中文分词的示例代码如下。

# coding:utf8

'''  

Segmenter with Chinese  

'''

import jieba  

import langid

def segment_chinese_sentence(sentence):  

   '''

   Return segmented sentence.

   '''

   seg_list = jieba.cut(sentence, cut_all=False)

   seg_sentence = u" ".join(seg_list)

   return seg_sentence.strip().encode('utf8')

def process_sentence(sentence):  

   '''

   Only process Chinese Sentence.

   '''

   if langid.classify(sentence)[0] == 'zh':

       return segment_chinese_sentence(sentence)

   return sentence

if __name__ == "__main__":  

   print(process_sentence('飞雪连天射白鹿'))

   print(process_sentence('I have a pen.'))

以上使用了langid先判断语句是否是中文，然后使用进行分词。

在功能上，jieba分词支持全切分模式，精确模式和搜索引擎模式。

全切分：输出所有分词。

精确：概率上的最佳分词。

所有引擎模式：对精确切分后的长句再进行分词。

jieba分词的实现

主要是分成下面三步：

1、加载字典，在内存中建立字典空间。

字典的构造是每行一个词，空格，词频，空格，词性。

上诉书 3 n

上诉人 3 n

上诉期 3 b

上诉状 4 n

上课 650 v

建立字典空间的是使用python的dict，采用前缀数组的方式。

使用前缀数组的原因是树结构只有一层 - word:freq，效率高，节省空间。比如单词"dog", 字典中将这样存储：

{

 "d": 0,

 "do": 0,

 "dog": 1 # value为词频

}

字典空间的主要用途是对输入句子建立有向无环图，然后根据算法进行切分。算法的取舍主要是根据模式 - 全切，精确还是搜索。

2、对输入的语句分词，首先是建立一个有向无环图。 

有向无环图,  (音 /ˈdæɡ/)。

【图 3-2】 DAG

DAG对于后面计算最大概率路径和使用HNN模型识别新词有直接关系。

3、按照模式，对有向无环图进行遍历，比如，在精确模式下，便利就是求最大权重和的路径，权重来自于在字典中定义的词频。对于没有出现在词典中的词，连续的单个字符也许会构成新词。然后用HMM模型和Viterbi算法识别新词。

精确模型切词：使用对最大概率路径进行求解。

最大概率路径：求route = (w1, w2, w3 ,.., wn)，使得Σweight(wi)最大。Wi为该词的词频。

更多的细节还需要读一下jieba的。

自定义字典

jieba分词默认的字典是:1998人民日报的切分语料还有一个msr的切分语料和一些txt小说。开发者可以自行添加字典，只要符合字典构建的格式就行。

jieba分词同时提供接口添加词汇。

Word embedding

使用训练的语言模型，网络算法是使用数字进行计算，在输入进行编码，在输出进行解码。word embedding就是编解码的手段。

【图 3-3】 word embedding, Ref. #7

word embedding是文本的数值化表示方法。表示法包括one-hot，bag of words，N-gram，分布式表示，共现矩阵等。

Word2vec

近年来，被广泛采用。Word2vec输入文章或者其他语料，输出语料中词汇建设的词向量空间。详细可参考。

• 使用word2vec

完成后，得到word2vec命令行工具。

word2vec -train "data/review.txt" \  

 -output "data/review.model" \

 -cbow 1 \

 -size 100 \

 -window 8 \

 -negative 25 \

 -hs 0 \

 -sample 1e-4 \

 -threads 20 \

 -binary 1 \

 -iter 15

-train "data/review.txt" 表示在指定的语料库上训练模型

-cbow 1 表示用cbow模型，设成0表示用skip-gram模型

-size 100 词向量的维度为100

-window 8 训练窗口的大小为8 即考虑一个单词的前八个和后八个单词

-negative 25 -hs 0 是使用negative sample还是HS算法

-sample 1e-4 采用阈值

-threads 20 线程数

-binary 1 输出model保存成2进制

-iter 15 迭代次数

在训练完成后，就得到一个model，用该model可以查询每个词的词向量，在词和词之间求距离，将不同词放在数学公式中计算输出相关性的词。比如：

vector("法国") - vector("巴黎) + vector("英国") = vector("伦敦")"  

对于训练不同的语料库，可以单独的训练词向量模型，可以利用已经训练好的模型。

其它训练词向量空间工具推荐：。

Seq2Seq

2014年，提出了使用深度学习技术，基于RNN和LSTM网络训练翻译系统，取得了突破，这一方法便应用在更广泛的领域，比如问答系统，图像字幕，，撰写诗词等。Seq2Seq完成了【encoder + decoder -> target】的映射，在上面的论文中，清晰的介绍了实现方式。

【图 3-4】 Seq2Seq, Ref. #1

也有很多文章解读它的原理。在使用Seq2Seq的过程中，虽然也研究了它的结构，但我还不认为能理解和解释它。下面谈两点感受：

a. RNN保存了语言顺序的特点，这和CNN在处理带有形状的模型时如出一辙，就是数学模型的设计符合物理模型。

【图 3-5】 RNN, Ref. #6

b. LSTM Cell的复杂度对应了自然语言处理的复杂度。

【图 3-6】 LSTM, Ref. #6

理由是，有人将LSTM Cell尝试了多种其它方案传递状态，结果也很好。

【图 3-7】 GRU, Ref. #6

LSTM的一个替代方案：GRU。只要RNN的Cell足够复杂，它就能工作的很好。

使用DeepQA2训练语言模型

准备工作，下载项目：

git clone https://github.com/Samurais/DeepQA2.git  

cd DeepQA2  

open README.md # 根据README.md安装依赖包  

DeepQA2将工作分成三个过程：

• 数据预处理：从语料库到数据字典。

• 训练模型：从数据字典到语言模型。

• 提供服务：从语言模型到RESt API。

预处理

DeepQA2使用作为demo语料库。

原始数据就是 和。这两个文件的组织形式参考

deepqa2/dataset/preproser.py是将这两个文件处理成数据字典的模块。

train_max_length_enco就是问题的长度，train_max_length_deco就是答案的长度。在语料库中，大于该长度的部分会被截断。

程序运行后，会生成dataset-cornell-20.pkl文件，它加载到python中是一个字典：

word2id存储了{word: id}，其中word是一个单词，id是int数字，代表这个单词的id。

id2word存储了{id: word}。

trainingSamples存储了问答的对话对。

比如 [[[1,2,3],[4,5,6]], [[7,8,9], [10, 11, 12]]]

1，2，3 ... 12 都是word id。

[1,2,3] 和 [4,5,6] 构成一个问答。 [7,8,9] 和 [10, 11, 12] 构成一个问答。

开始训练

cp config.sample.ini config.ini # modify keys  

python deepqa2/train.py  

config.ini是配置文件, 根据config.sample.ini进行修改。训练的时间由epoch，learning rate, maxlength和对话对的数量而定。

deepqa2/train.py大约100行，完成数据字典加载、初始化的session，saver，writer、初始化神经元模型、根据epoch进行迭代，保存模型到磁盘。

session是网络图，由placeholder, variable, cell, layer, output 组成。

saver是保存model的，也可以用来恢复model。model就是实例化variable的session。

writer是查看loss fn或者其他开发者感兴趣的数据的收集器。writer的结果会被saver保存，然后使用tensorboard查看。

【图 3-8】 TensorBoard

Model

Model的构建要考虑输入，状态，softmax，输出。

定义损耗函数，使用AdamOptimizer进行迭代。

最后，参考一下训练的loop部分。

每次训练，model会被存储在 save路径下，文件夹的命名根据机器的hostname，时间戳生成。

提供服务

在TensorFlow中，提供了标准的serving模块 - tensorflow serving。但研究了很久，还专门看了一遍 《C++ Essentials》，还没有将它搞定，社区也普遍抱怨tensorflow serving不好学，不好用。训练结束后，使用下面的脚本启动服务，DeepQA2的serve部分还是调用TensorFlow的python api。

cd DeepQA2/save/deeplearning.cobra.vulcan.20170127.175256/deepqa2/serve  

cp db.sample.sqlite3 db.sqlite3  

python manage.py runserver 0.0.0.0:8000  

测试

POST /api/v1/question HTTP/1.1  

Host: 127.0.0.1:8000  

Content-Type: application/json  

Authorization: Basic YWRtaW46cGFzc3dvcmQxMjM=  

Cache-Control: no-cache

{"message": "good to know"}

response  

{

 "rc": 0,

 "msg": "hello"

}

serve的核心代码在中。

使用脚本

 启动训练

 启动Tensorboard

 启动服务

对模型的评价

目前代码具有很高的维护性，这也是从DeepQA项目进行重构的原因，更清晰的数据预处理、训练和服务。有新的变更可以添加到deepqa2/models中，然后在train.py和chatbotmanager.py变更一下。

有待改进的地方

a. 新建models/rnn2.py, 使用dropout。目前DeepQA中已经使用了Drop.

b. tensorflow rc0.12.x中已经提供了seq2seq network，可以更新成tf版本.

c. 融合训练，目前model只有一个库，应该是设计一个新的模型，支持一个大库和小库，不同权重进行，就如的介绍。

d. 代码支持多机多GPU运行。

e. 目前训练的结果都是QA对，对于一个问题，可以有多个答案。

f. 目前没有一个方法进行accuracy测试，一个思路是在训练中就提供干扰项，因为当前只有正确的答案，如果提供错误的答案（而且越多越好），就可以使用recall_at_k方法进行测试。

最后

欢迎联系我，尤其是业内人士，给予指正，一起优化。

本系列完结。

References

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