聊天機器人（Chatbot）是一種人工智能軟體，利用它你可以通過網站、手機App或電話等途徑和使用者進行自然語言對話。聊天機器人可以在不同的行業中應用于不同的場景。NLTK是進行自然語言處理（NLP）的領先的Python開發包 — 另一個常用的NLP開發包是 Spacy — 在這個教程中，我們将使用NLTK開發庫建立一個簡單的聊天機器人。
1、導入開發包及資料
首先導入必要的開發包：
然後将資料集導入Pandas資料幀：
上面的資料包含1592個樣本，每個樣本為兩個字段，分别表示查詢及響應文本。可以看到資料集裡有空值，是因為樣本資料是分組的，每組的不同查詢文本都對應相同的相應文本。我們可以使用
ffill()
進行處理：
2、處理步驟
首先執行第一步，文本規範化處理。我們将所有的資料轉化為小寫，删除特殊符号，提取詞幹。這部分代碼我們使用函數
step1
進行封裝：
可以看到文本已經幹淨多了。分詞指的是将文本字元串切分為詞條：
pos_tag
函數傳回每個詞條在文本中的作用：
我們現在将建立一個函數來整合上面這些環節的代碼：
讓我們用這個函數處理資料集：
下一步是單詞嵌入表示，兩次詞義相近的詞，其嵌入表示的距離也相近。有兩種模型可以用于這個處理環節：詞袋模型和tf-idf模型。
3、詞袋模型
詞袋模型是描述文本中出現的單詞的一種表示方法。例如，假設我們的詞典中包含單詞{Playing, is, love}，我們希望矢量化文本“Playing football is love”，那麼得到的矢量就是： (1, 0, 1, 1)。
上圖表格中的第一行，顯示了資料集的第一個樣本的BOW模型，隻有1和0。
停止詞指的是那些經常出現的單詞，是以這些單詞對于特定的文本來說意義就不大，我們可以把這些單詞從詞典中排除出去。下面是預定義的停止詞：
考慮下面的示例，我們嘗試擷取查詢對應的響應：
上面的代碼中，我們可以看到對于查詢‘Will you help me and tell me about yourself more’ ，我們進行文本規範化處理然後轉化為詞袋表示。下面我們将使用餘弦相似算法來找出相關的相應文本。
4、餘弦相似性
餘弦相似性是衡量兩個矢量相似性的一種名額。其計算方法是用兩個矢量的點積除以兩個矢量的模的乘積：
Cosine Similarity (a, b) = Dot product(a, b) / ||a|| * ||b|| 計算代碼如下：
可以看到194#樣本的相似性最高，讓我們輸出其查詢文本看看是否相關：
的确是相關的！
5、TF-IDF模型
tf指的是詞頻，表示單詞在目前文檔中出現的頻率，idf指的是逆文檔頻率，表示單詞在文檔集中出現的頻率倒數。這裡我們說的文檔表示一個樣本，文檔集表示所有的樣本。
上面是使用tf-idf處理得到的值。現在使用餘弦相似算法來找出相關的響應。
4#樣本的相似度最高，讓我們顯示出來看一下：
使用tf-idf我們得到一個不同的響應，不過看起來也很好！
現在讓我們組織一下代碼：
看看其他響應：
Coooooooooooool！
6、總結
我們也可以實作詞袋版本的對話。我們建立的模型沒有使用任何人工智能，但是效果還是不錯的。完整的代碼可以在
這裡擷取。
原文連結：
NLTK聊天機器人實作原理及代碼下載下傳 - 彙智網，轉載請标明出處