Nội dung bài viếtQuá trình đào tạo chatbot theo quy tắc dựa trên việc thiết lập một bộ quy tắc cụ thể ngay từ đầu. Những quy tắc này có thể đơn giản hoặc phức tạp tùy vào mục đích sử dụng. Chatbot dựa trên quy tắc thường hoạt động hiệu quả khi xử lý các câu hỏi cơ bản, nhưng chúng gặp khó khăn khi đối mặt với các yêu cầu hoặc câu hỏi phức tạp hơn.
Những chatbot này có khả năng giao tiếp tự nhiên, mô phỏng ngôn ngữ con người một cách linh hoạt và thân thiện. Ngày nay, chatbot AI đã trở nên phổ biến trên Internet, hỗ trợ người dùng tìm kiếm thông tin nhanh chóng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Tuy nhiên, không phải ai cũng biết cách xây dựng chatbot bằng Python. Hãy cùng khám phá quy trình chi tiết ngay sau đây!
Làm cách nào để tạo Chatbot bằng Python?
Chúng ta sẽ tiến hành từng bước trong quá trình xây dựng chatbot bằng Python. Để tạo chatbot, chúng ta sẽ áp dụng các kỹ thuật học sâu (Deep Learning). Chatbot sẽ học từ một tập dữ liệu chứa các danh mục (mục đích sử dụng), mẫu câu, và các câu trả lời tương ứng.
Chúng ta sử dụng mạng thần kinh tái phát (LSTM) để xác định danh mục phù hợp với tin nhắn của người dùng, sau đó chọn một phản hồi ngẫu nhiên từ danh sách có sẵn.
Bây giờ, hãy cùng xem cách chúng ta sẽ tổ chức các tệp và loại tệp mà chúng ta sẽ tạo ra khi xây dựng chatbot bằng Python:
- Intents.json – Tệp dữ liệu chứa các mẫu và phản hồi đã được xác định trước.
- train_chatbot.py – Tệp Python này chứa script để xây dựng mô hình và huấn luyện chatbot.
- Words.pkl – Tệp này lưu trữ danh sách từ vựng của chúng ta dưới dạng một đối tượng Python.
- Class.pkl – Tệp này chứa danh sách các danh mục được học trong quá trình huấn luyện.
- Chatbot_model.h5 – Mô hình đã huấn luyện, chứa thông tin về mô hình và trọng số của các nơ-ron.
- Chatgui.py – Script Python này triển khai giao diện người dùng (GUI) cho chatbot, giúp người dùng dễ dàng tương tác với bot.
Bước 1: Nhập và tải file dữ liệu
Đầu tiên, chúng ta cần tạo một tệp có tên train_chatbot.py. Đây là tệp quan trọng mà chatbot của chúng ta cần, giúp thiết lập các biến mà chúng ta sẽ sử dụng trong dự án Python của mình. Tệp dữ liệu sẽ có định dạng JSON, vì vậy chúng ta sẽ sử dụng gói Python json để đọc tệp này.
Bước 2: Dữ liệu tiền xử lý
Trước khi xây dựng mô hình học máy hoặc học sâu từ dữ liệu văn bản, chúng ta cần thực hiện quá trình tiền xử lý dữ liệu, sử dụng thư viện Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (nltk). Tùy thuộc vào yêu cầu, chúng ta sẽ áp dụng các thao tác tiền xử lý khác nhau.
Mã hóa dữ liệu văn bản là bước đầu tiên và cơ bản nhất. Tokenizing là quá trình chia văn bản thành các phần nhỏ, chẳng hạn như các từ. Trong bước này, chúng ta sẽ phân tách các mẫu câu thành các từ và thêm từng từ vào danh sách từ. Đồng thời, chúng ta cũng sẽ tạo danh sách các lớp mà các nhãn của chúng ta thuộc về, sử dụng hàm nltk.word_tokenize().
Tiếp theo, chúng ta sẽ tìm hiểu nghĩa của từng từ và loại bỏ những từ đã có trong danh sách. Lemmatizing là quá trình chuyển đổi từ về dạng gốc của nó. Sau đó, chúng ta sẽ tạo một tệp Pickle để lưu trữ các đối tượng Python mà chúng ta sẽ sử dụng trong quá trình dự đoán.
Bước 3: Tạo dữ liệu đào tạo và kiểm tra dữ liệu huấn luyện
Tiếp theo, chúng ta sẽ chuẩn bị dữ liệu huấn luyện, bao gồm cả đầu vào và đầu ra. Mẫu câu sẽ là đầu vào, và lớp mà mẫu thuộc về sẽ là đầu ra. Tuy nhiên, vì máy tính không thể đọc văn bản, chúng ta sẽ chuyển đổi các từ thành các giá trị số.
Bước 4: Xây dựng mô hình
Khi dữ liệu huấn luyện đã sẵn sàng, chúng ta sẽ xây dựng một mạng nơ-ron với mô hình học sâu gồm 3 lớp. Chúng ta sẽ sử dụng Keras API theo phương pháp tuần tự để thực hiện điều này. Sau khi huấn luyện mô hình qua 500 lần lặp, độ chính xác đạt 100%. Cuối cùng, chúng ta sẽ lưu mô hình này dưới tên tệp chatbot_model.h5.
Bước 5: Dự đoán phản hồi (Giao diện người dùng đồ họa (GUI))
Để dự đoán câu trả lời và nhận phản hồi từ người dùng, chúng ta sẽ tạo một tệp mới có tên chatapp.py. Trong tệp này, chúng ta sẽ tải mô hình đã được huấn luyện và sử dụng giao diện người dùng đồ họa (GUI) để dự đoán phản hồi từ chatbot. Mô hình chỉ xác định lớp mà câu hỏi thuộc về, vì vậy chúng ta sẽ xây dựng một số hàm để xác định lớp này và chọn một phản hồi ngẫu nhiên từ danh sách các phản hồi.
Chúng ta sẽ tải lại các tệp words.pkl và classes.pkl mà chúng ta đã tạo trong quá trình huấn luyện mô hình.
Để dự đoán lớp, chúng ta sẽ cung cấp đầu vào giống như khi huấn luyện. Vì vậy, chúng ta sẽ viết một số hàm tiền xử lý văn bản và sau đó dự đoán lớp.
Sau khi dự đoán lớp, chatbot sẽ chọn một phản hồi ngẫu nhiên từ danh sách các ý định.
Tiếp theo, chúng ta sẽ tạo giao diện người dùng đồ họa (GUI) bằng cách sử dụng thư viện Tkinter, một thư viện mạnh mẽ với nhiều công cụ hữu ích cho GUI. Chúng ta sẽ nhận tin nhắn từ người dùng, sử dụng các hàm đã xây dựng để nhận câu trả lời từ bot, và hiển thị câu trả lời đó trên giao diện. Dưới đây là mã nguồn đầy đủ của GUI.
Bước 6: Chạy Chatbot Python
Để chạy chatbot, chúng ta cần hai tệp chính: train_chatbot.py và chatapp.py.
Đầu tiên, chúng ta sẽ huấn luyện mô hình bằng cách sử dụng lệnh trong Terminal:
python train_chatbot.py
Nếu chương trình Python đã được cài đặt đầy đủ các thư viện và môi trường biên dịch, và không có lỗi trong quá trình huấn luyện, thì mô hình sẽ được xây dựng thành công. Sau đó, chúng ta sẽ chạy tệp thứ hai để khởi động ứng dụng:
python chatgui.py
Chỉ trong vài giây, cửa sổ giao diện người dùng (GUI) sẽ xuất hiện, và việc trò chuyện với bot trở nên rất dễ dàng.
