基于深度学习、强化学习、对话引擎的多场景对话机器人
项目说明 • 项目结构 • 项目演示 • 各模块详细介绍 • 使用说明 • Update News • FAQ • 参考 • Blog
Made by Xu • 🌐 https://www.chatbotcn.com
Chatbot_CN 是一个基于第三代对话系统的多轮对话机器人项目，旨在于开发一个结合规则系统、深度学习、强化学习、知识图谱、多轮对话策略管理的 聊天机器人，目前随着时间的慢慢发展，从最初的一个 Chatbot_CN 项目，发展成了一个 Chatbot_* 的多个项目。目前已经包含了在多轮任务型对话的场景中，基于话术（Story）、知识图谱（K-G）、端到端对话（E2E）。目的是为了实现一个可以快速切换场景、对话灵活的任务型机器人。 同时，Chatbot_CN 不仅仅是一个对话系统，而是一套针对客服场景下的完整人工智能解决方案。对话是解决方案的核心和最重要一环，但不仅限于对话，还包括智能决策，智能调度，智能预测，智能推荐等
目前Chatbot_CN 已经拆分成了13个子项目，涵盖了对话数据收集处理、基本算法模型、对话引擎、对话质量评估，第三方平台快速接入、数据回流、模型优化等等。主要可以分为：
1、数据层：对话业务数据，开源多轮对话数据等
2、算法层：句法分析、细粒度情感分析、实体抽取、query纠错等
3、能力层：自然语言理解、对话管理、对话策略、策略优化、对话工厂
4、应用层：网页端、钉钉群机器人、微信公众号、第三方平台（如拼多多）等
具体的项目结构请参考项目结构和各模块详细说明。
Chatbot_CN 系列项目还存在不少细节问题，正在慢慢完善中。
| Chatbot_CN | 总体项目介绍，包含文档（这里不包含代码） |
| Chatbot_KG | 知识图谱模块、关系网络、实体连接、知识推理等 |
| Chatbot_S2S | 训练端到端的对话模型，目前这个模块只为了项目的完整，作用不大，不过这个是一个研究方向 |
| Chatbot_Utils | 机器人的基本算法组件，比如query纠错、实体识别等，他是机器人的基础 |
| Chatbot_RASA | 机器人的核心对话引擎，基于RASA开源框架 |
| Chatbot_DM | 对话管理模块，包含对话策略，策略优化等，引入强化学习 |
| Chatbot_NLU | 自然语言理解模块（基于RASA），包含意图识别、slot提取、情感分类 |
| Chatbot_Skills | 对话技能管理，实现对话场景的快速配置、管理、切换 |
| Chatbot_Doc | NLP和对话系统的一些文献、收集的文章等等 |
| Chatbot_Data | 机器人的一些语料收集 |
| Chatbot_Crawler | 爬虫 |
| Chatbot_Retrieval | 基于检索的对话模型，他在机器人无法处理用户意图时发挥重要作用 |
| Chatbot_Evaluate | 对话质量评估、评价、对话诊断、数据回流模块，对话模型优化 |
| Chatbot_Help | 一个将机器人接入第三方平台的工具、如钉钉群、微信公众号等，可快速实现工程化 |
| Chatbot_Recommendation | 对话系统与推荐系统结合，目前正在规划中、暂未开始 |
| Chatbot_Web | 机器人的简单pc端页面交互，可以实现快速体验机器人效果 |
如果想了解更多详细的细节说明，请参考以下网站(详细文档)：
在启动服务之前，你需要比较熟悉整个项目的架构，
* 2019.10 添加 Chatbot_RASA 子项目
* 2019.10 添加 Chatbot_NLU 子项目
* 2019.10 添加 Chatbot_DM 子项目
* 2019.11 添加 Chatbot_Retrieval 子项目
* 2019.12 添加 Chatbot_Utils 子项目
* 2019.12 添加 Chatbot_Help 子项目
* 2020.1 移除项目里的Chatbot_Web模块，添加 Chatbot_Web 子项目，从2020.1.20日开始， Chatbot_CN 不再做工程项目使用，只是该项目的说明
* 2020.1 将机器人接入钉钉群，实现用户交互
* 2020.3 添加对话技能管理模块
* 2020.4 添加爬虫模块（基于scrapy框架）
1、目前这个工程比较完备了，但是很多细节需要完善，也正在积极开发维护，如果你有什么新的idea，欢迎联系我： 997562867
2、如果你也是一个NLPER，或者对对话系统的开发感兴趣，欢迎加入群聊 聊天机器人开发实战，一起讨论技术： 群号： 718607564
3、
1、RASA demo
2、