能理解聊天記錄的微信機器人

雷鋒網按：本文作者 grapeot，原載於知乎，雷鋒網獲授權轉載。

聊天機器人部署了一周了。花了幾個小時的時間做了一些改動，有意思的部分主要有：

• 和ElasticSearch和Kibana連了起來，現在有了實時監控和可視化了。能看到每小時平均有多少次自動回復，多少次看群里話嘮，多少次看標籤雲。令我意外的是已經過去一周了，可是大家的熱情仍然沒有消退。尤其是最簡單的自動回復功能，你提到「鴨哥」機器人就會自動回復「嘎？」。這麼簡單的功能我以為用戶會玩玩就膩了。但數據顯示，直到今天還有每小時30多次的峰值調戲量。甚至有個群一晚上刷了幾百個鴨哥。。真是不能隨便猜用戶喜歡什麼東西啊。。

• 第二個改動就是把標籤雲的演算法從TF換成了TF-IDF。TF (Term-Frequency)就是最簡單的數詞頻，這是最簡單可靠的算標籤雲的方法，但有一個缺陷，如果沒有對一些無意義的虛詞做特殊處理的話，會很容易出現一些巨大但沒啥意義的詞。比如這個例子，「這個」，「就是」，「可以」等等。佔據了大量的空間，但沒啥信息量。

而 IDF（Inverse-Document Frequency）則可以解決這個問題。它基本上代表了每個詞的信息量。IDF的基本思想是，如果一個詞在好多群裡面都有出現（比如「的」），那麼就對這個詞施加懲罰，讓它的權重變小。如果這個詞只在幾個群裡面出現（比如「社會主義」），那就讓它變大。這樣就能保證，面積最大的幾個詞不僅是大家經常說的，而且是最有信息量的。經過演算法的這個更改以後，我們對同一個群計算標籤雲，結果就變成了這樣：

這個群最有特色的幾個詞一下就出來了。

• 此外，我還試著把標點符號也加入到了計算裡面，結果很有意思。大多數的群的標籤雲裡面都是沒什麼標點符號的。原因很簡單。第一，聊天的時候以短句為主，後面本來就很少加標點，TF不高。第二所有群基本上用標點的頻率都差不多，所以標點的IDF也差不多。因此不會有標點特別大的情況出現。但我看到了兩個群有很大的標點出現。

上面這個圖是科大的AI群。因為裡面經常進行一些大段的深入的討論，所以逗號，句號和頓號都非常明顯。而下面這個群，則是因為在聊買房，貸款，所以出現了百分號%。又因為這個符號在其他群里都沒有出現，所以IDF巨大。一下就搶佔了很大的空間。這也是為什麼裡面出現了房子，地主婆等關鍵字的原因。。

所以在某種程度上，這個機器人已經可以理解大家說話的內容了。比如可以區分內容中獨特的部分。這對於分類，聚類等等進一步的應用都是非常有幫助的。如果你有什麼有意思的應用，也可以在評論中提出來，我們來幫你實現。

雷鋒網相關閱讀：

能理解聊天記錄的微信機器人 (一)

能理解聊天記錄的微信機器人 (二)

能理解聊天記錄的微信機器人 (四)