Бот для telegram с состоянием в СУБД и классификацией текста

в 11:25, , рубрики: telegram, telegram bots, машинное обучение, чат-бот

Т.к. мой классификатор из прошлого поста таки работает (впрочем, параметры «из коробки» не всегда удачны, потому я вынес возможность слегка настроить Conv1d-слои и скрытый слой) — я решил прикрутить его к боту. Да, запоздал я на этот хайп :-). Кстати, заранее уточню, что прикрутить русский я пока таки не пробовал, хотя это не должно стать проблемой — в nltk поддерживаются нужные фичи, обучение word2vec концептуально не отличается от английского, да и предобученные модели вроде бы имеются.

Ну и сходу возникают вопросы:

  • под какие платформы его пилить — пока решил остановиться на telegram. В теории — конструкция позволяет легко дописать обертки для других платформ (как будто он кому-то понадобится :-) )
  • как описывать «сценарий». Навелосипедил свою структуру с классами и сущностями поверх YAML
  • ну и неплохо бы хранить ботов/состояние в какой-нибудь БД

Требования

Понадобятся:

К чёрту подробности, давай пример

Код на python

import logging
from robotframework_telegram import RobotFrameworkTelegram
from config import config


if __name__ == '__main__':
    bots = RobotFrameworkTelegram({
        'DATABASE_URI': 'URI',
        'KEEP_WORD_VECTORS': 3,
        'ROBOT_CONFIGURATIONS': 'robot_configurations',
        'KEEP_ROBOTS': 5,
        'OUTPUT_HANDLERS': {},
        'TOKENS': [
            # Your tokens here
        ],
        'NO_ANSWER_MESSAGE': 'Sorry, I can't answer now.',
        'NO_INSTANCE_MESSAGE': 'Sorry, robot not instantiated yet. ' + 
                               'You'll get answer after instantiation - it can take few minutes',
        'TELEGRAM_WORKERS_PER_BOT': 1,
        'WORKER_COUNT': 2,
        'WORKER_SLEEP_TIME': 0.2,
        'LOGGER': logging,
    })
    bots.start_polling()

За данными (структура и дамп postgres-й БД, word2vec, конфиг обученного бота) — сюда.

Описание сценария

В моём случае сценарий бота может быть описан как дерево (ну, на самом деле — с учётом «goto» — скорее граф), узел которого может содержать условия:

  • о классе пользовательского текста
  • о используемых типах сущностей

Кроме дерева в сценарии указаны:

  • данные для обучения классификатора
  • типы сущностей (условное {«city»: [«Moscow»,«Tokeyo»,«Ottava»]})
  • их синонимы (не менее условное {«Moscow»: [«Default city»]})
  • (опционально) дополнительные параметры классификатора. Например, в случае моего «погодного» примера конфигурация сети, которая будет выстроена по стандартным параметрам — лютейший оверкилл, потому я снизил количество размеров фильтров и нейронов выходного слоя

Например

куча yaml

script:
  text: Hello. I'm weather robot. How can I help you?
  name: main
  children:
    -
      name: city_conditions
      text: "Conditions in {%print $city%} is next."
      conditions:
        class: conditions
        entity_variables:
          city: $city
    -
      name: city_temperature
      text: "Temperature in {%print $city%} is next."
      conditions:
        class: temperature
        entity_variables:
          city: $city
    -
      name: conditions
      text: Okay, type city name.
      conditions:
        class: conditions
      children:
        -
          name: conditions_city_selected
          text: "{%goto city_conditions%}"
          conditions:
            entity_variables:
              city: $city
    -
      name: temperature
      text: Okay, type city name.
      conditions:
        class: temperature
      children:
        -
          name: temperature_city_selected
          text: "{%goto city_temperature%}"
          conditions:
            entity_variables:
              city: $city
entities:
  city:
    - Moscow
    - Tokyo
    - Ottava
synonyms:
  Moscow:
    - default city
    - DC
classes:
  temperature:
    - How hot is it today?
    - Is it hot outside?
    - Will it be uncomfortably hot?
    - Will it be sweltering?
    - How cold is it today?
    - Is it cold outside?
    - Will it be uncomfortably cold?
    - Will it be frigid?
    - What is the expected high for today?
    - What is the expected temperature?
    - Will high temperatures be dangerous?
    - Is it dangerously cold?
    - When will the heat subside?
    - Is it hot?
    - Is it cold?
    - How cold is it now?
    - Will we have a cold day today?
    - When will the cold subside?
    - What highs are we expecting?
    - What lows are we expecting?
    - Is it warm?
    - Is it chilly?
    - What's the current temp in Celsius?
    - What is the temperature in Fahrenheit?
  conditions:
    - Is it windy?
    - Will it rain today?
    - What are the chances for rain?
    - Will we get snow?
    - Are we expecting sunny conditions?
    - Is it overcast?
    - Will it be cloudy?
    - How much rain will fall today?
    - How much snow are we expecting?
    - Is it windy outside?
    - How much snow do we expect?
    - Is the forecast calling for snow today?
    - Will we see some sun?
    - When will the rain subside?
    - Is it cloudy?
    - Is it sunny now?
    - Will it rain?
    - Will we have much snow?
    - Are the winds dangerous?
    - What is the expected snowfall today?
    - Will it be dry?
    - Will it be breezy?
    - Will it be humid?
    - What is today's expected humidity?
    - Will the blizzard hit us?
    - Is it drizzling?
classifier_params:
  filter_sizes: [1]
  hidden_size: 100
  nb_filter: 150
min_class_confidence: 0.8

Переключение из 1 состояния в другое (а заодно — извлечение сущностей) в другое происходит так:

  • классифицируем ввод. Извлекаем класс с наибольшим «сходством». Дописываем его имя перед пользовательским текстом. Например — «How cold in Moscow now?» преобразуется в «temperature How cold in Moscow now?»
  • получаем дочерние узлы текущего узла (по умолчанию — main)
  • для каждого потомка (по порядку):
    • если он накладывает ограничения на класс — проверяем вхождение в класс, если не входит — переходим к следующему потомку
    • если есть типы сущностей, упоминания которых нужно сохранить — проверяем вхождения всех возможных сущностей (и их синонимов) этого типа и сохраняем в словаре под соответствующим именем. Если найдены не все типы — переходим к следующему потомку. В процессе по «шаблону» {«city»: "$city"} из «what temperature expected in Moscow and Ottava» извлечется {"$city": [«Moscow», «Ottava»]}

Под капотом, часть 1

Ужасный код на bitbucket. Для начала — выделил такие сущности

  • Классификатор. С ним, вероятно, вроде всё понятно
  • Сценарий. Содержит полные сведения о сценарии — дерево, список классов, список типов сущностей, список их эквивалентных наименований, etc. robot/script.py
  • Узел дерева сценария. Содержит данные о 1 узле — шаблон текста, условия (включая класс и сущности), дочерние элементы. robot/script.py
  • Состояние робота. Включает название текущего узла и выделенные из пользовательского ввода переменные. robot/robot_state.py
  • Обработчик вывода. Может применяться, например для вывода значения переменной (print), перехода к другому узлу (goto). robot/output_processing.py
  • Робот. Собственно, соединяет классификатор, сценарий и обработчик вывода. На входе имеет своё прошло состояние и текст, на выходе — новое состояние. robot/robot.py

Теперь возможно такое:

script = Script.load(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "script.yaml"))
text_processor = TextProcessor("english",
                                       [["turn", "on"], ["turn", "off"]],
                                       Word2Vec.load_word2vec_format(
                                           os.path.join(os.path.dirname(__file__), "100d.txt")
                                       ))
robot = Robot(script, text_processor)
state, output = robot.output()
self.assertEqual(output, "Hello. I'm weather robot. How can I help you?")
self.assertIsNotNone(state)
self.assertEqual(state.stage, "main")
self.assertEqual(state.variables, {})
state, output = robot.answer(state, "How cold it'll be in Moscow today?")
self.assertIsNotNone(state)
self.assertEqual(state.stage, "city_temperature")
self.assertEqual(state.variables, {"$city": ["Moscow"]})
self.assertEqual(output, "Temperature in Moscow is next.")

Уже можно пытаться что-нибудь запустить, но я пошёл дальше.

Обёртка вокруг robot и sqlalchemy. Пока без telegram

Ещё более ужасный код на bitbucket. Опять делим сущности:

  • язык. Содержит имя для nltk и набор исключений для вырезания стопслов. robotframework/models/language.py
  • предметная область. Содержит ссылку на язык и word2vec, который обучен на текстах нужной предметной области на этом языке (будет загружен в память при первом обращении и выгружен в случае, если уже загружено более заданного количества word2vec-в). robotframework/models/domain.py
  • робот. Содержит ссылку на предметную область, сценарий и ссылку на конфиг классификатора (опять же — классификатор будет создан по первому обращению. Если же классификатор не обучен — он будет предварительно обучен и сохранён. Выгрузится по превышении соответствующего параметра). robotframework/models/robot.py
  • пользователь. Всё что от него надо здесь — быть однозначно идентифицируемым. robotframework/models/user.py
  • диалог. Просто ссылается на юзера и робота. robotframework/models/conversation.py
  • запись диалога. Содержит свой источник (робот/пользователь), текст и состояние робота. robotframework/models/conversation_item.py
  • приложение — синглтон с всяческой технической функциональностью. Сейчас — инициализирует sqlalchemy

Как-то так:
Бот для telegram с состоянием в СУБД и классификацией текста - 1

Пример кода:

from robotframework import *
from sqlalchemy import select

app = Application({
    'DATABASE_URI': '',
    'KEEP_WORD_VECTORS': 4
})
robot = Robot.filter(lambda query: query.where(Robot.id == 1))[0]
user = User.filter(lambda query: query.where(User.id == 1))[0]
conversation = robot.converse(user)
#print(robot.instance)
items = lambda: print([str(item) for item in conversation.items])
items()
conversation.output()
conversation.answer('How hot it'll be in Moscow today?')
conversation.answer('Okay, turn off')
items()

Ну и в результате

[]
["Hello. I'm weather robot. How can I help you?", "How hot it'll be in Moscow today", "Temperature in Moscow is next", ""]

Последняя запись пуста, т.к. в сценарии нет узла по которому можно перейти в этом случае.

В конфигурации — следующие опции

{
  'DATABASE_URI' : '', # URI для подлючения sqlalchemy к СУБД
  'KEEP_WORD_VECTORS': 3, # одновременно хранится не более заданного числа "словарей" word2vec, иначе будет выгружен тот, к которому (относительно) давно не было обращений
  'KEEP_ROBOTS': 3, # число хранимых одновременно роботов
  'ROBOT_CONFIGURATIONS': 'robot_configurations', # директория, где хранятся конфигурации обученных роботов,
  'OUTPUT_HANDLERS': {} 
}

Теперь у нас вроде бы есть все средства для более или менее адекватного хранения роботов, их состояний и вспомогательных данных. И — возможность прикручивать их к различным мессенджерам (да и не только), прикрутив соответсвующую обёртку.

Telegram

Перед просмотром кода рекомендуется запастись успокоительными. Обёртка добавляет к моделям ещё пару полей (telegram_chat_id в Conversation, telegram_bot_id в Robot). Ну и многопоточность во все поля.

Вот пример:

import logging
from robotframework_telegram import RobotFrameworkTelegram
from config import config


if __name__ == '__main__':
    bots = RobotFrameworkTelegram({
        'DATABASE_URI': 'URI',
        'KEEP_WORD_VECTORS': 3,
        'ROBOT_CONFIGURATIONS': 'robot_configurations',
        'KEEP_ROBOTS': 5,
        'OUTPUT_HANDLERS': {},
        'TOKENS': [
            # Your tokens here
        ],
        'NO_ANSWER_MESSAGE': 'Sorry, I can't answer now.',
        'NO_INSTANCE_MESSAGE': 'Sorry, robot not instantiated yet. ' + 
                               'You'll get answer after instantiation - it can take few minutes',
        'TELEGRAM_WORKERS_PER_BOT': 1,
        'WORKER_COUNT': 2,
        'WORKER_SLEEP_TIME': 0.2,
        'LOGGER': logging,
    })
    bots.start_polling()

И диалог полученный при тесте


[7:14:55 AM] #:
/start
[7:14:56 AM] robotframework_demo_weather:
Sorry, robot not instantiated yet. You'll get answer after instantiation - it can take few minuutes
 Hello. I'm weather robot. How can I help you?
[7:16:07 AM] #:
It's cold?
[7:16:08 AM] robotframework_demo_weather:
Okay, type city name.
[7:16:11 AM] #:
Moscow
[7:16:11 AM] robotframework_demo_weather:
Temperature in Moscow is next.

[7:40:25 AM] #:
/start
[7:40:26 AM] robotframework_demo_weather:
Hello. I'm weather robot. How can I help you?
[7:40:48 AM] #:
What is your destination, robot? Seems like you mustn't answer
[7:40:48 AM] robotframework_demo_weather:
Sorry, I can't answer now.

Автор: alex4321

Источник

Поделиться

* - обязательные к заполнению поля