警告：此项目尚处于概念验证期。有很多定义方式和实现方式都尚不完善和成熟，在随后的版本中可能会随时修改。
如果你实在愿意当下就把玩一下，可按照本文档的简单说明进行尝试。
系统：Linux 或 Mac。
- 安装
python 3.5或更高版本。 - 下载和安装
CRF++[http://taku910.github.io/crfpp/]。
安装CRF++时，其中的python bindings（在目录crf++3.5/python下)，必需用python3进行安装。
进入到script目录，执行:
python3 train-data-generator.py
进入到script目录，执行：
python3 train.py
进入到script目录，执行：
python3 chatbot.py
这是一个交互式对话环境。你可以输入任何你想说的话，模型会根据你说的话作出回应。
任何时候，可以输入bye，来退出交互式对话环境。
在intent目录下创建一个json文件，或在已有的json文件里添加一个intent配置。
一个intent包含四个元素：
entity: 指定此intent的名字；class: 其值必需是"intent"，以说明这是一个intent；compound: 用来指定intent的参数列表；patterns: 指定此intent的例句模式。
而每一个参数，都必须指定两个元素：
name: 此参数的名字type: 此参数对应的entity的名字
除了这两个参数，其它可选参数包括：
required：指定此参数是否是必备参数；如果其值为true，则后续参数也必须提供。priority：如果用户给出的句子里，多个required的参数缺失，chatbot会按照priority的值从小到大依次询问用户问题，以引导用户给出缺失参数；question：当用户句子里参数缺失时，用来引导用户的问题。应至少给出一个问句，如果多于一个，每次chatbot会随机选择一个，从而让对话不那么枯燥。
以下是一个例子：
{
"entity" : "book-ticket",
"class" : "intent",
"compound" : [
{
"name" : "datetime",
"type" : "datetime",
"required" : true,
"priority" : 2,
"question": [
"您要订哪天的票？",
"请问您哪天出发？"
]
},
{
"name" : "from",
"type" : "general-city",
"required" : false
},
{
"name" : "to",
"type" : "general-city",
"required" : true,
"priority" : 1,
"question" : [
"请告我您要到达的城市",
"您要订到哪里的票？",
"您的目的地是哪里？",
"您要到哪个城市？"
]
},
{
"name" : "ticket",
"type" : "ticket",
"required" : true,
"priority" : 0,
"question": [
"请问您要订什么票？"
]
}
],
"patterns": [
"订张@{ticket}",
"订@{ticket}",
"我想订@{ticket}",
"帮我订张@{ticket}"
]
}
在entity目录下创建一个新的json文件，用来添加新的entity定义。或者在已有的json里添加。
entity有四种类型：
####Compound
定义像intent类似。但无需指定class，其参数，也无需指定priority和question。例如：
{
"entity" : "datetime",
"compound" : [
{ "name" : "date", "type": "any-date", "required":true },
{ "name" : "time", "type": "any-time", "required":false }
],
"patterns": [
"@{date}@{time}",
"@{date}",
"@{time}"
]
}
一个Choice类型的entity就像C语言里的union，即提供多种选择，但每次只可能选择其中一个。"choice"列表里，给出可供选择的其它entity的名字。例子如下：
{
"entity" : "date",
"choice" : [
"week-day",
"relative-day",
"regular-day"
]
},
一个Enum类型的entity就像C语言里的enum，即给出所有可供使用的值。"choice"列表里，给出可供选择的其它entity的名字。例子如下：
{
"entity" : "window",
"enum" : {
"source" : "window.csv",
"column" : 1
},
model: true,
"patterns" : [
"@{this}窗",
"@{this}窗户",
"@{this}车窗"
]
}
从例子可以看出，一个enum定义包含四个元素：
-
entity: 名字 -
enum: 用来指定可供使用的数据来源。其中：source: 用来指定存放数据的csv文件名。column: 用来指定使用csv文件里的哪一列作为数据源。
-
model: 是否生成子模型； -
patterns: 从数据源提取数据后，生成最终数据的模式。其中@{this}指定的是从csv文件中读到的数据。
一个Templates类型的entity，就像Choice一样，提供多种选择，但每次只可能选择一个。不同的地方在于：Choice提供的选择是其它entity，而Templates提供的选择是Template。
例子如下：
{
"entity" : "any-window",
"templates": [
{ "name" : "single", "model" : false },
{ "name" : "and-list", "model" : true }
],
"source-type" : "window"
}
一个Template类型的包含三个元素：
entity: 名字templates: 可供选择的template列表。source-type：用来传递给模版的entity名字。
而每个template则包含两个元素：
name：引用的template的名字。model：是否生成子模型。
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