中文聊天机器人PyTorch实现项目教程

1. 项目目录结构及介绍

Chinese-Chatbot-PyTorch-Implementation/
│
├── checkpoints/
│   └── chatbot_0509_1437/  # 已经训练好的模型
│
├── clean_chat_corpus/
│   └── qingyun.tsv  # 语料库
│
├── QA_data/
│   ├── QA.db  # 知识库
│   ├── QA_test.py  # 使用知识库时调用
│   └── stop_words.txt  # 停用词
│
├── utils/
│   ├── beamsearch.py  # 未完工
│   ├── greedysearch.py  # 贪婪搜索，用于测试
│   └── __init__.py
│
├── .gitignore
├── config.py  # 模型配置参数
├── corpus.pth  # 已经过处理的数据集
├── dataload.py  # dataloader
├── datapreprocess.py  # 数据预处理
├── LICENSE
├── main.py
├── model.py
├── README.md
├── requirements.txt
└── train_eval.py  # 训练和验证，测试

目录结构介绍

• checkpoints/: 存放已经训练好的模型文件。
• clean_chat_corpus/: 存放未处理的对话数据集。
• QA_data/: 存放知识库相关文件，包括知识库数据库、测试脚本和停用词。
• utils/: 存放辅助工具文件，如搜索算法等。
• config.py: 模型配置参数文件。
• corpus.pth: 已经过处理的数据集文件。
• dataload.py: 数据加载器文件。
• datapreprocess.py: 数据预处理文件。
• main.py: 项目启动文件。
• model.py: 模型定义文件。
• requirements.txt: 项目依赖库文件。
• train_eval.py: 训练和验证，测试文件。

2. 项目启动文件介绍

main.py

main.py 是项目的启动文件，负责启动聊天机器人并进行交互。

主要功能

• 聊天功能: 通过命令行与聊天机器人进行交互。
• 知识库使用: 可以选择是否使用知识库进行回答。

使用方法

# 使用知识库
python main.py chat --use_QA_first=True

# 不使用知识库
python main.py chat --use_QA_first=False

# 使用默认参数
python main.py chat

3. 项目的配置文件介绍

config.py

config.py 文件包含了模型的配置参数，用户可以根据需要调整这些参数。

主要配置参数

• model_ckpt: 模型检查点路径。
• use_QA_first: 是否优先使用知识库进行回答。
• batch_size: 批处理大小。
• num_workers: 数据加载时的进程数。
• shuffle: 是否打乱数据。
• drop_last: 是否丢弃最后一个不足一个batch的数据。

示例

# config.py
model_ckpt = 'checkpoints/chatbot_0509_1437'
use_QA_first = True
batch_size = 32
num_workers = 4
shuffle = True
drop_last = True

通过调整这些参数，用户可以优化模型的训练和使用效果。