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JAVASCRIPT实现基于文本的自动智能聊天机器人

2018-02-09  流放之地...

原创作者:一粒马豆&冰豆小李



首先让我们来看看这样一种语言现象:


研表究明,汉字序顺并不定一影阅响读。 



Aoccdrnig to a rscheearch at an Elingsh uinervtisy, it deosn't mttaer in waht oredr the ltteers in a wrod are, the olny iprmoetnt tihng is taht the frist and lsat ltteer is at the rghit pclae. The rset can be a toatl mses and you can sitll raed it wouthit porbelm. Tihs is bcuseae we do not raed ervey lteter by it slef but the wrod as a wlohe.


以上着两段话虽然字序被打乱,但是你依然能够很好的理解它们的意思,对不对?这就是大脑并行运算识别的一种智能模式,如果通过程序来模拟这种大脑认知的机制是实现智能机器人的关键之一。还好我们有正则表达式,而正则表达式发明的初衷也是为了模拟神经网络和智能结构。


要以最简易的方式实现一个智能聊天机器人需要哪些关键技术?


关键技术和原理:

1. 中文分词

2. 正则表达式


对输入的一句话应用中文分词解析出关键词,然后应用正则表达式用解析出的关键词并行检索问答库里的问题,计算出匹配程度,问答库中匹配程度最高的一个问题的答案就可以用来应答这句输入的话语。


效果图:


上代码:

<SCRIPT TYPE="TEXT/JAVASCRIPT">

function found(keyword){
	if(W[keyword]==1){
		return true;
	}else{
		return false;
	}
}
	
//关闭数据库连接
//dataBaseConnectionObject.Close();    

//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

function parseChinese(inputSentence){
//正向关键词最长匹配法
	//删除待处理字符串头部的空格
	inputSentence=inputSentence.replace(/(^\s+)/,"");
	var inputSentenceLength=inputSentence.length;
	var wordMaxLength=7;
	var resultArray=new Array();
	var resultString="";
	var recognizedWords="";
	
	//如果输入句长度小于词典词汇长度则令最大长度等于句子长度
	if(inputSentenceLength<=wordMaxLength){
		wordMaxLength=inputSentenceLength;
	}
	
	//增加三个空格方便尾部处理,空格数=wordMaxLength-1
	inputSentence+="      ";
	
	for(var i=0;i<inputSentenceLength;i++){
	//尾部还需特殊处理
		for(var j=wordMaxLength;j>0;j--){
			var checkword=inputSentence.substr(i,j);
			if(found(checkword)){
				//alert(checkword);
				recognizedWords+=checkword+",";
				resultArray.push(checkword);
				//注意后面需要-1,因为FOR循环会自动加1
				i=i+j-1;
				break;
			}else{
				if(j==1){
					resultArray.push(checkword);
				}
			}
			
		}
	}
	
	//处理所得到的结果数组
	//由于前面的过程会把英文单词分割成字母,现在需要连接起来
	for(var i=0;i<resultArray.length-1;i++){
		var regw=/\w/;
		if(regw.test(resultArray[i])&&regw.test(resultArray[i+1])){
			resultArray[i+1]=resultArray[i]+resultArray[i+1];
			resultArray[i]="";
		}
	}
	
	//结果数组转换成结果字符串
	resultString=resultArray.join(" ");
	//替换掉里面多余的空格
	resultString=resultString.replace(/\s{2,}/g," ");
	//替换掉多余的逗号去除尾部空元素
	resultString=resultString.replace(/,$/,"");
	//重新将字符串转换回数组
	//去除识别字符串里的重复元素
	if(resultString==""){
		resultArray=new Array();
	}else{
		resultArray=resultString.split(" ").reverse().join(",").match(/([^,]+)(?!.*\1)/ig).reverse(); 
	}
	
	//本分词函数对象各个属性最终值
	recognizedWords=recognizedWords.replace(/,$/,"");
	this.recognizedWords=recognizedWords;
	//注意输入值为空或者不匹配的情况
	if(this.recognizedWords==""){
		this.recognizedWordsArray=new Array();
	}else{
		this.recognizedWordsArray=recognizedWords.split(",").reverse().join(",").match(/([^,]+)(?!.*\1)/ig).reverse(); //ar.reverse().join(",").match(/([^,]+)(?!.*\1)/ig).reverse()//删除数组中重复元素
	}
	
	this.resultString=resultString;
	this.resultArray=resultArray;
}

//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

function parseChineseBackward(inputSentence){
//逆向关键词最长匹配
	//删除待处理字符串头部的空格
	inputSentence=inputSentence.replace(/(^\s+)/,"");
	var wordMaxLength=7;
	var resultArray=new Array();
	var resultString="";
	var recognizedWords="";
	
	//如果输入句长度小于词典词汇长度则令最大长度等于句子长度
	if(inputSentenceLength<=wordMaxLength){
		wordMaxLength=inputSentenceLength;
	}
	
	
	//增加几个空格方便尾部处理,空格数=wordMaxLength-1
	inputSentence="      "+inputSentence;
	
	var inputSentenceLength=inputSentence.length;
	
	for(var i=inputSentenceLength-1;i>=wordMaxLength-1;i--){
	//尾部还需特殊处理
		for(var j=wordMaxLength;j>=1;j--){
			var checkword=inputSentence.substr(i-j+1,j);
			if(found(checkword)){
				//alert(checkword);
				recognizedWords+=checkword+",";
				resultArray.push(checkword);
				//注意后面需要+1,因为FOR循环会自动j减数1
				i=i-j+1;
				break;
			}else{
				if(j==1){
					resultArray.push(checkword);
				}
			}
			
		}
	}
	
	
	//翻转结果数组	
	resultArray.reverse();
	
	//处理所得到的结果数组
	//由于前面的过程会把英文单词分割成字母,现在需要连接起来
	for(var i=0;i<resultArray.length-1;i++){
		var regw=/\w/;
		if(regw.test(resultArray[i])&&regw.test(resultArray[i+1])){
			resultArray[i+1]=resultArray[i]+resultArray[i+1];
			resultArray[i]="";
		}
	}
	
	//结果数组转换成结果字符串
	resultString=resultArray.join(" ");
	//替换掉里面多余的空格
	resultString=resultString.replace(/\s{2,}/g," ");
	//替换掉多余的逗号去除尾部空元素
	resultString=resultString.replace(/,$/,"");
	//重新将字符串转换回数组
	//去除识别字符串里的重复元素
	if(resultString==""){
		resultArray=new Array();
	}else{
		resultArray=resultString.split(" ").reverse().join(",").match(/([^,]+)(?!.*\1)/ig).reverse(); 
	}
	
	//本分词函数对象各个属性最终值
	
	//识别出来的关键词字串
	recognizedWords=recognizedWords.replace(/,$/,"");
	this.recognizedWords=recognizedWords;
	
	//注意输入值为空或者不匹配的情况
	if(this.recognizedWords==""){
		this.recognizedWordsArray=new Array();
	}else{
		//识别出来的关键词字串转换数组
		this.recognizedWordsArray=recognizedWords.split(",").reverse().join(",").match(/([^,]+)(?!.*\1)/ig).reverse(); //ar.reverse().join(",").match(/([^,]+)(?!.*\1)/ig).reverse()//删除数组中重复元素
	}

	this.resultString=resultString;
	this.resultArray=resultArray;
	
}

//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////



//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

function matchRate(string1,string2){
//任意两句话的话题匹配程度(只考虑二者的关键词)

	var matchScore1=0;
	var matchScore2=0;

	var chineseWords1=new parseChinese(string1);
	var chineseWords2=new parseChinese(string2);
	
	var keywordsArray1=chineseWords1.recognizedWordsArray;
	var keywordsArray2=chineseWords2.recognizedWordsArray;
	
	var keywordsString1="#"+keywordsArray1.join("##")+"#";
	var keywordsString2="#"+keywordsArray2.join("##")+"#";
	
	var keywordsStringRegX1="/"+"#"+keywordsArray1.join("#|#")+"#/gi";
	var keywordsStringRegX2="/"+"#"+keywordsArray2.join("#|#")+"#/gi";
	
	//用string2的关键词去匹配string1
	var matchArray1=new Array();
	matchArray1=keywordsString1.match(eval(keywordsStringRegX2));
	
	//用string1的关键词去匹配string2
	var matchArray2=new Array();
	matchArray2=keywordsString2.match(eval(keywordsStringRegX1));
	
	if(matchArray1!=null){
		matchScore1=matchArray1.length;
	}else{
		matchScore1=0;
	}
	
	if(keywordsArray2.length>0){
		matchScore1=matchScore1/keywordsArray2.length*100;
	}else{
		matchScore1=0;
	}
	
	if(matchArray2!=null){
		matchScore2=matchArray2.length;
	}else{
		matchScore2=0;
	}
	
	if(keywordsArray1.length>0){
		matchScore2=matchScore2/keywordsArray1.length*100;
	}else{
		matchScore2=0;
	}
	
	//取互相匹配的值的平均值为最终结果
	var averageScore=(matchScore1+matchScore2)*0.5;
	
	return averageScore;
}

//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
function matchAllRate(string1,string2){
//任意两句话的话题匹配程度(只考虑二者的关键词)

	var matchScore1=0;
	var matchScore2=0;

	var chineseWords1=new parseChinese(string1);
	var chineseWords2=new parseChinese(string2);
	
	var keywordsArray1=chineseWords1.resultArray;
	var keywordsArray2=chineseWords2.resultArray;
	
	var keywordsString1="#"+keywordsArray1.join("##")+"#";
	var keywordsString2="#"+keywordsArray2.join("##")+"#";
	
	var keywordsStringRegX1="/"+"#"+keywordsArray1.join("#|#")+"#/gi";
	var keywordsStringRegX2="/"+"#"+keywordsArray2.join("#|#")+"#/gi";
	
	//用string2的关键词去匹配string1
	var matchArray1=new Array();
	matchArray1=keywordsString1.match(eval(keywordsStringRegX2));
	
	//用string1的关键词去匹配string2
	var matchArray2=new Array();
	matchArray2=keywordsString2.match(eval(keywordsStringRegX1));
	
	if(matchArray1!=null){
		matchScore1=matchArray1.length;
	}else{
		matchScore1=0;
	}
	
	if(keywordsArray2.length>0){
		matchScore1=matchScore1/keywordsArray2.length*100;
	}else{
		matchScore1=0;
	}
	
	if(matchArray2!=null){
		matchScore2=matchArray2.length;
	}else{
		matchScore2=0;
	}
	
	if(keywordsArray1.length>0){
		matchScore2=matchScore2/keywordsArray1.length*100;
	}else{
		matchScore2=0;
	}
	
	//取互相匹配的值的平均值为最终结果
	var averageScore=(matchScore1+matchScore2)*0.5;
	
	return averageScore;
}
//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

function compare(){
//比较任意两句话的话题相关度
//先识别出两个句子的关键词,然后通过比较二者关键词的匹配程度来确定
//核心算法就是matchScore=string1.match(/keyword1/keyword2/keyword3/g)/keywordCount
//也可以直接比较所有分词,那样就是纯字面比较了

	var matchScore1=0;
	var matchScore2=0;
	
	var string1=document.getElementById("inputString").value;
	var string2=document.getElementById("inputStringMatch").value;
	
	//注意去除字符串中的特殊字符如.*?!,否则匹配结果数值不准
	string1=string1.replace(/\^|\.|\*|\?|\!|\/|\\|\$|\#|\&|\||,|\[|\]|\{|\}|\(|\)|\-|\+|\=/g," ");
	string2=string2.replace(/\^|\.|\*|\?|\!|\/|\\|\$|\#|\&|\||,|\[|\]|\{|\}|\(|\)|\-|\+|\=/g," ");
	
	var chineseWords1=new parseChinese(string1);
	var chineseWords2=new parseChinese(string2);
	
	var keywordsArray1=chineseWords1.recognizedWordsArray;
	var keywordsArray2=chineseWords2.recognizedWordsArray;
	
	var keywordsString1="#"+keywordsArray1.join("##")+"#";
	var keywordsStringRegX1="/"+"#"+keywordsArray1.join("#|#")+"#/gi";
	
	var keywordsString2="#"+keywordsArray2.join("##")+"#";
	var keywordsStringRegX2="/"+"#"+keywordsArray2.join("#|#")+"#/gi";
	
	var matchArray1=new Array();
	//用string2的关键词去匹配string1

	matchArray1=keywordsString1.match(eval(keywordsStringRegX2));
	
	var matchArray2=new Array();
	//用string2的关键词去匹配string1
	matchArray2=keywordsString2.match(eval(keywordsStringRegX1));
	
	if(matchArray1!=null){
		matchScore1=matchArray1.length;
	}else{
		matchScore1=0;
	}
	
	if(keywordsArray2.length>0){
		matchScore1=matchScore1/keywordsArray2.length*100;
	}else{
		matchScore1=0;
	}
	
	if(matchArray2!=null){
		matchScore2=matchArray2.length;
	}else{
		matchScore2=0;
	}
	
	if(keywordsArray1.length>0){
		matchScore2=matchScore2/keywordsArray1.length*100;
	}else{
		matchScore2=0;
	}
	
	matchScore1=Math.round(matchScore1);
	matchScore2=Math.round(matchScore2);
	
	var scoreMin=Math.min(matchScore1,matchScore2);
	var scoreMax=Math.max(matchScore1,matchScore2);
	
	var msg="[句1]   "+string1+"\n[句2]   "+string2
				+"\n\n[关键词串1]"+keywordsString1
				+"\n[关键词串2]"+keywordsString2
				+"\n\n[正则表达式1] "+keywordsStringRegX1
				+"\n[正则表达式2] "+keywordsStringRegX2
				+"\n\n二者话题匹配度:介于 "+scoreMin+"%"+" 到 "+scoreMax+"% 之间";
	alert(msg);

}

//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
function compareLiteral(){
//比较任意两句话的话题相关度
//先识别出两个句子的关键词,然后通过比较二者关键词的匹配程度来确定
//核心算法就是matchScore=string1.match(/keyword1/keyword2/keyword3/g)/keywordCount
//此处是字面匹配

	var matchScore1=0;
	var matchScore2=0;
	
	var string1=document.getElementById("inputString").value;
	var string2=document.getElementById("inputStringMatch").value;
	
	//注意去除字符串中的特殊字符如.*?!,否则匹配结果数值不准
	string1=string1.replace(/\^|\.|\*|\?|\!|\/|\\|\$|\#|\&|\||,|\[|\]|\{|\}|\(|\)|\-|\+|\=/g," ");
	string2=string2.replace(/\^|\.|\*|\?|\!|\/|\\|\$|\#|\&|\||,|\[|\]|\{|\}|\(|\)|\-|\+|\=/g," ");
	
	var chineseWords1=new parseChinese(string1);
	var chineseWords2=new parseChinese(string2);
	
	var keywordsArray1=chineseWords1.resultArray;
	var keywordsArray2=chineseWords2.resultArray;
	
	var keywordsString1="#"+keywordsArray1.join("##")+"#";
	var keywordsStringRegX1="/"+"#"+keywordsArray1.join("#|#")+"#/gi";
	
	var keywordsString2="#"+keywordsArray2.join("##")+"#";
	var keywordsStringRegX2="/"+"#"+keywordsArray2.join("#|#")+"#/gi";
	
	var matchArray1=new Array();
	//用string2的关键词去匹配string1

	matchArray1=keywordsString1.match(eval(keywordsStringRegX2));
	
	var matchArray2=new Array();
	//用string2的关键词去匹配string1
	matchArray2=keywordsString2.match(eval(keywordsStringRegX1));
	
	if(matchArray1!=null){
		matchScore1=matchArray1.length;
	}else{
		matchScore1=0;
	}
	
	if(keywordsArray2.length>0){
		matchScore1=matchScore1/keywordsArray2.length*100;
	}else{
		matchScore1=0;
	}
	
	if(matchArray2!=null){
		matchScore2=matchArray2.length;
	}else{
		matchScore2=0;
	}
	
	if(keywordsArray1.length>0){
		matchScore2=matchScore2/keywordsArray1.length*100;
	}else{
		matchScore2=0;
	}
	
	matchScore1=Math.round(matchScore1);
	matchScore2=Math.round(matchScore2);
	
	var scoreMin=Math.min(matchScore1,matchScore2);
	var scoreMax=Math.max(matchScore1,matchScore2);
	
	var msg="[句1]   "+string1+"\n[句2]   "+string2
				+"\n\n[关键词串1]"+keywordsString1
				+"\n[关键词串2]"+keywordsString2
				+"\n\n[正则表达式1] "+keywordsStringRegX1
				+"\n[正则表达式2] "+keywordsStringRegX2
				+"\n\n二者话题匹配度:介于 "+scoreMin+"%"+" 到 "+scoreMax+"% 之间";
	alert(msg);
	
}


///////////////////////////////////////////////////////////////////////

function talk(){
//人工智能聊天
//主要应用了前面的分词、模糊匹配技术

	var bestAnswerIndex=0;
	var bestMatchScore=0;
	
	var questionString=document.getElementById("question").value;
	
	document.getElementById("question").value="";
	
	var now=new Date().toLocaleTimeString();

	//显示问题到屏幕上
	var outputString="<div class='questionbox'><br />"+now+" 冰豆小李<br /><br /><div class='speech'>"+questionString+"</div><br /></div>";
	document.getElementById("dialogDisplay").innerHTML+=outputString;
	document.getElementById("dialogDisplay").scrollTop=document.getElementById("dialogDisplay").scrollHeight;
	
	//去除特殊符号以免后续匹配出错
	questionString=questionString.replace(/\^|\.|\*|\?|\!|\/|\\|\$|\#|\&|\||,|\[|\]|\{|\}|\(|\)|\-|\+|\=/g," ");
	
	//搜寻最接近的问答
	for(var i=0;i<QA_Count;i++){
		var answerQ=QA[i].Q;
		answerQ=answerQ.replace(/\^|\.|\*|\?|\!|\/|\\|\$|\#|\&|\||,|\[|\]|\{|\}|\(|\)|\-|\+|\=/g," ");
		var matchScore=matchAllRate(questionString,answerQ);
		//优选出匹配度最高的
		if(matchScore>=bestMatchScore){
			bestMatchScore=matchScore;
			bestAnswerIndex=i;
		}
		//如果遇到全匹配则跳出搜索循环
		if(matchScore==100){
			break;
		}
		//如果识别率为零则生成一个随机应答索引
		//问答知识库头10条记录是为这种情况设定的
		if(bestMatchScore==0){
			bestAnswerIndex=Math.floor(Math.random()*10);
		}
		
	}
	
	//依据所获的索引号提取出问题的最佳答案
	var answerString=QA[bestAnswerIndex].A;
	
	
	//不能显示太快,否则机器人的痕迹太明显,所以要延迟显示
	var delayTimer=setTimeout(showAnswer,1000);
	
	//显示问题的答案到屏幕上
	function showAnswer(){
		var now=new Date().toLocaleTimeString();
		var outputString="<div class='answerbox'><br />一粒马豆 "+now+"<br /><br /><div class='speech'>"+answerString+"</div><br /></div>";
		document.getElementById("dialogDisplay").innerHTML+=outputString;
		document.getElementById("dialogDisplay").scrollTop=document.getElementById("dialogDisplay").scrollHeight;
	}


}

</SCRIPT>



中文分词词库以JSON格式存储在ChineseDictionary.js文件中,

类似这样:

//注意:由于数组键名采用中文,文件必须采用UTF-8编码格式保存,否则可能无法识别
//以中文词语作为数组键名极大的简化了后续的操作,是复杂度降低为一步
//词汇来源于百度分词词库部分内容,总词汇量达十多万条

var W=new Array();

W["印第安纳波利斯"]=1;
W["氧化琥珀酰胆碱"]=1;
W["乌里扬诺夫斯克"]=1;
W["苏克·阿赫拉斯"]=1;
W["水杨酸毒扁豆碱"]=1;
W["圣佩德罗-苏拉"]=1;
W["圣基茨和尼维斯"]=1;
W["瑟伊藻克罗屈尔"]=1;
W["梅尔库里亚丘克"]=1;
W["马斯耶德所罗门"]=1;
W["洛赫吉尔普黑德"]=1;
W["氯甲酸三氯甲酯"]=1;
W["勒姆尼库沃尔恰"]=1;
W["坎星顿-切尔西"]=1;
W["卡加延-德奥罗"]=1;
W["聚乙烯醇缩甲醛"]=1;
W["聚乙烯醇缩丁醛"]=1;
W["甲基丙烯酸甲酯"]=1;
W["磺胺二甲基嘧啶"]=1;
W["哈拉帕恩里克斯"]=1;
W["符拉迪沃斯托克"]=1;
W["二巯基丁二酸钠"]=1;
W["二巯基丙磺酸钠"]=1;
W["多斯格布拉达斯"]=1;
W["布宜诺斯艾利斯"]=1;
W["布拉戈维申斯克"]=1;
W["博斯普鲁斯海峡"]=1;
W["彼得罗扎沃茨克"]=1;
W["安提瓜和巴布达"]=1;

问答库JSON存储在QuestionAndAnswer.js文件中,

类似这样:

//问答集
var QA=new Array();
var QA_Count=QA.length;

QA=[

//前十个问题用于无法识别时随机应答
{Q:"",A:"有点晕乎"},
{Q:"",A:"抱歉,不是太明白。"},
{Q:"",A:"太高深了,我的理解力有限。"},
{Q:"",A:"真心不懂。"},
{Q:"",A:"此处省略一千字。"},
{Q:"",A:"换个话题好不好?"},
{Q:"",A:"脑筋有点转不过弯来。"},
{Q:"",A:"谈点别的好吗?"},
{Q:"",A:"能否说的更加具体点?"},
{Q:"",A:"让我的思维再飞一会吧。"},

//用于英文的识别
{Q:"Hello!",A:"Hi!"},
{Q:"Hi!",A:"Hello!"},
{Q:"Thank you!",A:"You're welcome!"},
{Q:"Thanks!",A:"You're welcome!"},
{Q:"Where are you from?",A:"I'am from China."},
{Q:"How old are you?",A:"I was born with the universe."},
{Q:"What's your name?",A:"My name is Bill"},
{Q:"Good bye!",A:"See you!"},
{Q:"How much?",A:"Invaluable!"},
{Q:"Really?",A:"Really."},
{Q:"Very good!",A:"Wonderful!"},

//主要问答记录部分
{Q:"好啊",A:"真爽快"},
{Q:"天地玄黄",A:"宇宙洪荒"},
{Q:"你会说中文吗?",A:"母语当然会说啦。"},
{Q:"你叫什么名字?",A:"一粒马豆。"},
{Q:"你来自于哪里?",A:"我来自宇宙。"},
{Q:"你年龄多大啦?",A:"宇宙诞生时我就已经存在,只不过我的样子一直在变化。"},
{Q:"你要到哪里去?",A:"我要去未来。"},
{Q:"你是人还是机器人?",A:"我一半是人,一半是机器。"},
{Q:"你是谁?",A:"未曾生我谁是我?生我之时我是谁?长大成人方是我,合眼蒙眬又是谁?"},
{Q:"当然啦!",A:"不要想当然。"},
{Q:"正是",A:"是非要分明"},
{Q:"对吗?",A:"其实答案在你内心,你去寻找就可以找到。"},
{Q:"不明觉厉",A:"云里雾里"},
{Q:"今天天气怎样?",A:"不管刮风下雨还是阳光灿烂,我心依旧。"},
{Q:"价格多少?",A:"价值比价格更重要."},
{Q:"你好。",A:"你好、我好、大家都好!"},
{Q:"高兴",A:"心情好什么都好。"},
{Q:"悲剧",A:"悲剧是暂时的,戏剧是永恒的。"},
{Q:"真的假的?",A:"假作真时真亦假"},







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