ChatterBot是一个基于机器学习的聊天机器人引擎，构建在python上，主要特点是可以自可以从已有的对话中进行学习。
安装调试最简单的聊天机器人
安装
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pip install chatterbot
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基本使用
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#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
from chatterbot import ChatBot
from chatterbot.trainers import ChatterBotCorpusTrainer
chatbot = ChatBot("myBot")
chatbot.set_trainer(ChatterBotCorpusTrainer)
# 使用英文语料库训练它
chatbot.train("chatterbot.corpus.english")
# 开始对话
while True:
print(chatbot.get_response(input(">")))
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默认情况下, ChatterBot 使用JsonDatabaseAdapter作为storage adapter,使用ClosestMatchAdapter作为logic adapter, 使用VariableInputTypeAdapter作为input adapter。
storage adapter
ChatterBot创建之后，会建立一个类族适配器（adapter classes），在该适配器下该ChatterBot可以连接到不同类型的数据集。本文所采用的是JsonDatabaseAdapter，该Storage adapter是以json格式存储数据的。注意： JsonDatabaseAdapter 并不适用于海量数据，如果数据集过大该方法的性能将受到很大局限。
创建ChatterBot的时候可以在入参中指定JsonDatabaseAdapter，如下面的参数所示：
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bot = ChatBot(
"Norman"
storage_adapter="chatterbot.adapters.storage.JsonDatabaseAdapter",
database="./database.json"
)
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其中的database参数是用以指定所创建的chat bot所使用数据集的位置。上述的定义吗，我们可以看出该chat bot所使用的数据集是database.json，如果该database.json不存在的话，则会自动创建。注意：JsonDatabaseAdapter是ChatterBot的默认adapter，可以缺省。
输入和输出adapters
在创建ChatBot的时候可以指定输入和输出终端adapter。输入终端adapter用以读取终端的输入，输入终端adapter则是打印出chat bot的应答信息。
使用如下：
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bot = ChatBot(
"Norman"
storage_adapter="chatterbot.adapters.storage.JsonDatabaseAdapter",
input_adapter="chatterbot.adapters.input.TerminalAdapter",
output_adapter="chatterbot.adapters.output.TerminalAdapter",
database="./database.json"
)
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Logic adapters
在新建ChatBot的时候可以指定logic_adapters的值，该参数是一序列的logic adapter。在ChatBot中一个logic adapter就是一个类，这个类是用于接收输入的语句和反馈该输入的语句。
在logic adapter的使用数量上并不受限。下面的例子中可以看出，使用的是两个logic adapter。其中TimeLogicAdapter是返回当前时间，MathematicalEvaluation adapter则是用以计算问题的。
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bot = ChatBot(
"Norman"
storage_adapter="chatterbot.adapters.storage.JsonDatabaseAdapter",
input_adapter="chatterbot.adapters.input.TerminalAdapter",
output_adapter="chatterbot.adapters.output.TerminalAdapter",
logic_adapters=[
"chatterbot.adapters.logic.MathematicalEvaluation",
"chatterbot.adapters.logic.TimeLogicAdapter"
],
database="./database.json"
)
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创建自己的adapters参考默认使用的ClosestMatchAdapter、VariableInputTypeAdapter。如果需要语音输入，则可以调用百度语音接口。
让机器人支持中文
Chatterbot提供一个公用模块进行数据集的训练，目前该模块集成7种语种的训练，包括英语，葡萄牙语、西班牙语、法语、印尼语、意大利语和中文。训练集存放在\Lib\site-packages\chatterbot\corpus\data目录下：
使用中文语料库进行训练(注意，这里只支持Python 3，否则会报编码错误)，报错内容为：UnicodeDecodeError: ‘ascii’ codec can’t decode byte 0xe4 in position 0: ordinal not in range(128)
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#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
from chatterbot import ChatBot
from chatterbot.trainers import ChatterBotCorpusTrainer
chatbot = ChatBot("myBot")
chatbot.set_trainer(ChatterBotCorpusTrainer)
# 使用英文语料库训练它
chatbot.train("chatterbot.corpus.chinese")
# 开始对话
while True:
print(chatbot.get_response(input(">")))
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ChatterBot也支持训练数据集的子集，如只想要训练英文问候语和对话，则只要将该两个子集导入进行训练即可：
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chatterbot.train(
"chatterbot.corpus.english.greetings",
"chatterbot.corpus.english.conversations"
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里面虽然包含各种语言，但是训练集的数据非常的小，如需更好的表现，需要自己添加更多的数据。
手动训练机器人
ChatterBot 内置training class，也可以根据自己的需要自行创建，通过调用train()函数之前先调用set_trainer() 来进行设置。使用方法如下：
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#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
from chatterbot import ChatBot
from chatterbot.trainers import ListTrainer
my_bot = ChatBot("Training demo")
my_bot.set_trainer(ListTrainer)
my_bot.train([
"嗳，渡边君，真喜欢我?",
"那还用说?",
"那么，可依得我两件事?",
"三件也依得",
])
# test
print(my_bot.get_response("真喜欢我?"))
print(my_bot.get_response("可依得我两件事?"))
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训练好的数据，默认存在./database.db（参考jsondatabase.py）,不是sqlite数据库，实际是jsondb，对json做了封装（参考jsondb/db.py）
只读模式
ChatterBot是会对每个输入的语句进行学习的。如果想要使得你已经训练过的bot不再继续学习输入的语句，可以通过以下方式进行设置，在初始化的时候将read_only设置为true。
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chatbot = ChatBot("wwjtest", read_only=True) //否则bot会学习每个输入
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最后一个问题，语料库可以从哪里来？
- 电视电影字幕
- 知识问答库
参考链接：
