Line seq2seq chatbot

Installation

pip install -r requirements.txt

Usage

Step1 匯出聊天紀錄

Line應用程式中可以透過以下步驟匯出聊天紀錄：

1. 開啟Line應用程式，進入對話後，點擊選單按鈕 (三個橫線)。
2. 點擊「其他設定」。
3. 點擊「傳送聊天紀錄」。
4. 檔案會儲存在您的電腦或手機中，您可以在電腦中開啟或將檔案傳送到其他設備。

Step2 前處理

1. cd line_msg_preprocess
2. 設定preprocess.yaml

• 範例 line.txt:

  [LINE] 與A的聊天記錄
  儲存日期：2023/1/17 17:28
  
  2022/9/2（週五）
  17:21	A	xxxxxxx
  17:21	MYNAME	xxxxxxx
  

• preprocess.yaml:

   config:
        userName: "MYNAME" # Your name
        friendName: "A" # The name of your chat partner
        lineHistoryPath: "./line.txt" # Your .txt file 
      setting:
        userNameFlag: "M"
        friendNameFlag: "M"
        newFieldFlag: "E"
  

3. 執行binary file

   ./main
   

   如果有go環境可以先在主目錄下go mod tidy再回來執行go run main

4. 會產生xxx_ok.txt:

   E
   M QQQQQ
   M AAAAAAA
   E
   M QQQQQQQQQQQ
   M AAA
   

Step3 訓練模型

1. cd config

2. 設定seq2seq.ini

   [strings]
   # Output of line_msg_preprocess
   resource_data = train_data/line_ok.txt
   
   # seq data for train
   seq_data = train_data/line_seq.data
   train_data=train_data
   
   e = E
   m = M
   
   weight_dir = weight
   [ints]
   # vocabulary size 
   # 	20,000 is a reasonable size
   enc_vocab_size = 20000
   dec_vocab_size = 20000
   embedding_dim=128
   # output sentence max length
   max_length=20
   # typical options : 128, 256, 512, 1024
   layer_size = 256
   batch_size = 1
   [floats]
   min_loss=0.7
   
   

   resource_data換成Step2產生的檔案路徑就好，其他參數依照訓練結果可以調整

3. Training

   python3 train.py
   

   模型部份詳細參考: https://github.com/zhaoyingjun/chatbot/tree/master/Chatbot_pytorch/Seq2seqchatbot

   train_data下會生成訓練真正要用的seq.data檔 權重檔在weight/weight.pt

Step4 啟動flask server

python3 run.py