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python怎么做到人工智能(AI人工智能Python实现简单人机对话)

python怎么做到人工智能(AI人工智能Python实现简单人机对话)AIML【实现思路】  1、搭建人工智能--人机对话服务端平台  2、实现调用服务端平台进行人机对话交互  

python怎么做到人工智能(AI人工智能Python实现简单人机对话)(1)

在人工智能进展的如火如荼的今天,我们如果不尝试去接触新鲜事物,马上就要被世界淘汰啦~

本文拟使用Python开发语言实现类似于WIndows平台的“小娜”,或者是IOS下的“Siri”。最终达到人机对话的效果。

python怎么做到人工智能(AI人工智能Python实现简单人机对话)(2)

【实现功能】

这篇文章将要介绍的主要内容如下:

  1、搭建人工智能--人机对话服务端平台

  2、实现调用服务端平台进行人机对话交互

  

【实现思路】

AIML

  AIML由Richard Wallace发明。他设计了一个名为 A.L.I.C.E. (Artificial Linguistics Internet Computer Entity 人工语言网计算机实体) 的机器人,并获得了多项人工智能大奖。有趣的是,图灵测试的其中一项就在寻找这样的人工智能:人与机器人通过文本界面展开数分钟的交流,以此查看机器人是否会被当作人类。

  • 本文就使用了Python语言调用AIML库进行智能机器人的开发。
  • 本系统的运作方式是使用Python搭建服务端后台接口,供各平台可以直接调用。然后客户端进行对智能对话api接口的调用,服务端分析参数数据,进行语句的分析,最终返回应答结果。
  • 当前系统前端使用HTML进行简单地聊天室的设计与编写,使用异步请求的方式渲染数据。

【开发及部署环境】

开发环境:

  • Windows 7 ×64 英文版
  • JetBrains PyCharm 2017.1.3 x64

测试环境:

  • Windows 7 ×64 英文版

【所需技术】

1、Python语言的熟练掌握 Python版本2.7

2、Python服务端开发框架tornado的使用

3、aiml库接口的简单使用

4、HTML CSS Javascript(jquery)的熟练使用

5、Ajax技术的掌握

【实现过程】

1、安装Python aiml库

pip install aiml

2、获取alice资源

Python aiml安装完成后在Python安装目录下的 Lib/site-packages/aiml下会有alice子目录,将此目录复制到工作区。

或者在Google code上下载alice brain: aiml-en-us-foundation-alice.v1-9.zip

3、Python下加载alice

取得alice资源之后就可以直接利用Python aiml库加载alice brain了:

import aiml os.chdir('./src/alice') # 将工作区目录切换到刚才复制的alice文件夹 alice = aiml.Kernel() alice.learn("startup.xml") alice.respond('LOAD ALICE')

注意加载时需要切换工作目录到alice(刚才复制的文件夹)下。

4、 与alice聊天

加载之后就可以与alice聊天了,每次只需要调用respond接口:

alice.respond('hello') #这里的hello即为发给机器人的信息 

  1. 用Tornado搭建聊天机器人网站 

Tornado可以很方便地搭建一个web网站的服务端,并且接口风格是Rest风格,可以很方便搭建一个通用的服务端接口。

这里写两个方法:

  • get:渲染界面
  • post:获取请求参数,并分析,返回聊天结果
  • Class类的代码如下:

class ChatHandler(tornado.web.RequestHandler): def get(self): self.render('chat.html') def post(self): try: message = self.get_argument('msg' None) print(str(message)) result = { 'is_success': True 'message': str(alice.respond(message)) } print(str(result)) respon_JSON = tornado.escape.json_encode(result) self.write(respon_json) except Exception ex: repr(ex) print(str(ex)) result = { 'is_success': False 'message': '' } self.write(str(result))

  1. 简单搭建一个聊天界面

python怎么做到人工智能(AI人工智能Python实现简单人机对话)(3)

该界面是基于BootStrap的,我们简单搭建这么一个聊天的界面用于展示我们的接口结果。同时进行简单的聊天。

  1. 接口调用  
  2. 我们异步请求服务端接口,并将结果渲染到界面

$.ajax({ type: 'post' url: AppDomain 'chat' async: true //异步 dataType: 'json' data: ( { "msg":request_txt }) success: function (data) { console.log(JSON.stringify(data)); if (data.is_success == true) { setView(resUser data.message); } } error: function (data) { console.log(JSON.stringify(data)); } });//end Ajax

这里我附上系统的完整目录结构以及完整代码->

8、目录结构

python怎么做到人工智能(AI人工智能Python实现简单人机对话)(4)

9、Python服务端代码

import os.path import tornado.auth import tornado.escape import tornado.httpserver import tornado.ioloop import tornado.options import tornado.web from tornado.options import define options import os import aiml os.chdir('./src/alice') alice = aiml.Kernel() alice.learn("startup.xml") alice.respond('LOAD ALICE') define('port' default=3999 help='run on the given port' type=int) class Application(tornado.web.Application): def __init__(self): handlers = [ (r'/' MainHandler) (r'/chat' ChatHandler) ] settings = dict( template_path=os.path.join(os.path.dirname(__file__) 'templates') static_path=os.path.join(os.path.dirname(__file__) 'static') debug=True ) # conn = pymongo.Connection('localhost' 12345) # self.db = conn['demo'] tornado.web.Application.__init__(self handlers **settings) class MainHandler(tornado.web.RequestHandler): def get(self): self.render('index.html') def post(self): result = { 'is_success': True 'message': '123' } respon_json = tornado.escape.json_encode(result) self.write(str(respon_json)) def put(self): respon_json = tornado.escape.json_encode("{'name':'qixiao' 'age':123}") self.write(respon_json) class ChatHandler(tornado.web.RequestHandler): def get(self): self.render('chat.html') def post(self): try: message = self.get_argument('msg' None) print(str(message)) result = { 'is_success': True 'message': str(alice.respond(message)) } print(str(result)) respon_json = tornado.escape.json_encode(result) self.write(respon_json) except Exception ex: repr(ex) print(str(ex)) result = { 'is_success': False 'message': '' } self.write(str(result)) def main(): tornado.options.parse_command_line() http_server = tornado.httpserver.HTTPServer(Application()) http_server.listen(options.port) tornado.ioloop.IOLoop.instance().start() if __name__ == '__main__': print('HTTP server starting ...') main()

9、Html前端代码

<!DOCTYPE html> <html> <head> <link rel="icon" href="qixiao.ico" type="image/x-icon"/> <title>qixiao tools</title> <link rel="stylesheet" type="text/css" href="../static/css/bootstrap.min.css"> <script type="text/javascript" src="https://img.aigexing.com../static/js/jquery-3.2.0.min.js"></script> <script type="text/javascript" src="https://img.aigexing.com../static/js/bootstrap.min.js"></script> <style type="text/css"> .top-margin-20{ margin-top: 20px; } #result_table #result_table thead th{ text-align: center; } #result_table .td-width-40{ width: 40%; } </style> <script type="text/javascript"> </script> <script type="text/javascript"> var AppDomain = 'http://localhost:3999/' $(document).ready(function(){ $("#btn_sub").click(function(){ var user = 'qixiao(10011)'; var resUser = 'alice (3333)'; var request_txt = $("#txt_sub").val(); setView(user request_txt); $.ajax({ type: 'post' url: AppDomain 'chat' async: true //异步 dataType: 'json' data: ( { "msg":request_txt }) success: function (data) { console.log(JSON.stringify(data)); if (data.is_success == true) { setView(resUser data.message); } } error: function (data) { console.log(JSON.stringify(data)); } });//end Ajax }); }); function setView(user text) { var subTxt = user " " new Date().toLocaleTimeString() '\n·' text; $("#txt_view").val($("#txt_view").val() '\n\n' subTxt); var scrollTop = $("#txt_view")[0].scrollHeight; $("#txt_view").scrollTop(scrollTop); } </script> </head> <body class="container"> <header class="row"> <header class="row"> <a href="/" class="col-md-2" style="font-family: SimHei;font-size: 20px;text-align:center;margin-top: 30px;"> <span class="glyphicon glyphicon-home"></span>Home </a> <font class="col-md-4 col-md-offset-2" style="font-family: SimHei;font-size: 30px;text-align:center;margin-top: 30px;"> <a href="/tools" style="cursor: pointer;">QiXiao - Chat</a> </font> </header> <hr> <article class="row"> <section class="col-md-10 col-md-offset-1" style="border:border:solid #4B5288 1px;padding:0">Admin : QiXiao </section> <section class="col-md-10 col-md-offset-1 row" style="border:solid #4B5288 1px;padding:0"> <section class="col-md-9" style="height: 400px;"> <section class="row" style="height: 270px;"> <textarea class="form-control" style="width:100%;height: 100%;resize: none;overflow-x: none;overflow-y: scroll;" readonly="true" id="txt_view"></textarea> </section> <section class="row" style="height: 130px;border-top:solid #4B5288 1px; "> <textarea class="form-control" style="overflow-y: scroll;overflow-x: none;resize: none;width: 100%;height:70%;border: #fff" id="txt_sub"></textarea> <button class="btn btn-primary" style="float: right;margin: 0 5px 0 0" id="btn_sub">Submit</button> </section> </section> <section class="col-md-3" style="height: 400px;border-left: solid #4B5288 1px;"></section> </section> </article> </body> </html>

【系统测试】

1、首先我们将我们的服务运行起来

python怎么做到人工智能(AI人工智能Python实现简单人机对话)(5)

2、调用测试

然后我们进行前台界面的调用

python怎么做到人工智能(AI人工智能Python实现简单人机对话)(6)

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python怎么做到人工智能(AI人工智能Python实现简单人机对话)(8)

这里我们可以看到,我们的项目完美运行,并且达到预期效果。

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