- 本项目使用GPT2模型对中文闲聊语料进行训练，使用 HuggingFace的transformers实现GPT2模型的编写与训练。
- 在闲暇时间用 GPT2-Chinese模型训练了几个长文本的生成模型，并且精读了一遍作者的源码，获益匪浅，加深了自己对GPT2生成模型的一些理解，于是将GPT2模型用于闲聊对话的生成，非常感谢作者的分享。
- 本项目中沿用了原项目中的部分结构和一些命名方式，同时也对很多代码细节做出了自己实现。
- 解码器的逻辑使用了Temperature、Top-k Sampling和Nucleus Sampling等，可参考论文The Curious Case of Neural Text Degeneration
- 代码中给出了许多详细的中文注释，方便大家更好地理解代码(能力有限，可能有些代码或注释有误，望大家不吝赐教)
python3.6、 transformers==2.1.1、pytorch==1.3.1
- config:存放GPT2模型的参数的配置文件
- data
- train.txt:默认的原始训练集文件，存放闲聊语料
- train_tokenized.txt:对原始训练语料进行tokenize之后的文件
- model:存放模型
- sample:存放人机闲聊生成的历史聊天记录
- vocabulary:存放GPT2模型的字典
- train.py:训练代码
- interact.py:人机交互代码
- initializer_range: 0.02
- layer_norm_epsilon: 1e-05
- n_ctx: 300
- n_embd: 768
- n_head: 12
- n_layer: 10
- n_positions: 300
- vocab_size: 13317
在项目根目录下创建data文件夹，将原始训练语料命名为train.txt，存放在该目录下。train.txt的格式如下，每段闲聊之间间隔一行。
训练模型：
python train.py --epochs 30 --batch_size 8 --device 0,1 --raw(若要对原始训练语料进行tokenize，则要指定--raw参数。若要用GPU训练，则通过--device指定GPU)
或
python train.py --epochs 30 --batch_size 8 --no_cuda --raw(指定--no_cuda参数，则使用CPU训练，速度要慢得多)
或
python train.py --epochs 30 --batch_size 8 --no_cuda(若已经对原始语料进行tokenize，可以不用指定--raw，避免重复tokenize，节约时间)人机交互：
python interact.py --no_cuda --model_path path_to_your_model --max_history_len 3(由于闲聊对话生成的内容长度不是很长，因此生成部分在CPU上跑速度也挺快的)更多的参数介绍，可直接看train.py和interact.py中的setup_train_args()函数中的参数说明
| 中文闲聊语料 | 数据集地址 | 语料描述 |
|---|---|---|
| 常见中文闲聊 | chinese_chatbot_corpus | 包含小黄鸡语料、豆瓣语料、电视剧对白语料、贴吧论坛回帖语料、微博语料、PTT八卦语料、青云语料等 |
| 50w中文闲聊语料 | 百度网盘【提取码:jk8d】 | 由作者GaoQ1提供的比较高质量的闲聊数据集，整理出了50w个多轮对话的语料 |
| 模型 | 百度网盘 | 模型描述 |
|---|---|---|
| 50w中文闲聊语料训练模型 | 百度网盘【提取码:gi5i】 | 闲聊语料为67M，包含50w个多轮对话，用两块1080Ti,大概跑了五六天，训练了40个epoch，最终loss在2.0左右，继续训练的话，loss应该还能继续下降。 |
模型使用方法：把下载好的模型文件pytorch_model.bin和config.json放在model目录下(否则需要通过--model_path参数指定模型的路径)，执行如下命令:
python interact.py --no_cuda --model_path path_to_your_model --max_history_len 5(由于闲聊对话生成的内容长度不是很长，因此生成部分在CPU上跑速度也挺快的。根据需求调整max_history_len参数)
或
python interact.py --no_cuda --model_path path_to_your_model --max_history_len 5 --topp 0.8(--topp为0到1之间的小数，用于调用Nucleus Sampling)输入Ctrl+Z结束对话之后，聊天记录将保存到sample目录下的sample.txt文件中
执行interact.py时，可以尝试通过调整topk、topp、repetition_penalty、max_history_len等参数，调整生成的效果。详细的参数描述可以查看interact.py的set_interact_args()函数
user :你好啊
chatbot:你好，请问您是？
user :我是你的主人啊
chatbot:你是狗吗？
user :你才是狗
chatbot:你不是狗我是你的小主人
user :你这个大笨蛋
chatbot:你大笨蛋，你是想挨打了
user :你全家都是大笨蛋
chatbot:我是你爸爸
user :算了，不跟你吵了，你在干嘛呢
chatbot:我在上班啊，你还没下班呢啊你
user :我周末要做作业啊
chatbot:不是才交了吗，早晚做完啊
user :好多作业啊，还没做完呢
chatbot:我在抄，我妈让我周五交，还有事
user :你就不怕被**妈骂吗
chatbot:不怕
user :你周末有去哪里玩吗
chatbot:没时间啊，忙得很啊
user :忙着干嘛呢
chatbot:不知道啊，我周末没有作业，我想睡觉，然后还得找人
user :你好啊
chatbot:你好我好大家好
user :你在干嘛呢
chatbot:你不上课啊
user :今天是周末啊，笨蛋
chatbot:我在学校呢
user :我也是，周末还要做作业
chatbot:我还没写呢我们都还没写
user :周末你有去哪里玩吗
chatbot:没有去南京
user :南京有什么好玩的啊
chatbot:我们没去南京
user :你刚刚又说你去了南京，你是不是耍我啊
chatbot:我刚刚才到南京
user :你好笨啊
chatbot:我没有
user :你是大笨蛋
chatbot:你才是大笨蛋
user :你全家都是大笨蛋
chatbot:你个傻冒
user :你个智障
chatbot:哈哈哈
user :在干嘛
chatbot:睡觉
user :这么早就睡觉啦
chatbot:嗯啊你也早点睡啊
user :我再玩一会儿手机
chatbot:早点休息晚安
user :拜拜啦
chatbot:晚安晚安
user :多喝热水
chatbot:哈哈哈
user :多喝热水
chatbot:好的咯
user :在吗
chatbot:在
user :我不开心
chatbot:怎么啦
user :最近好累啊
chatbot:是挺累的
user :作业好多啊
chatbot:还好还好
user :我觉得我快要挂科了
chatbot:我也是啊，但是我觉得我快熬出头了
user :不说了，我还有好多作业没写
chatbot:我也是啊好多啊
user :那先这样，下次再聊，再见了
chatbot:好哒
user :你去过广州吗
chatbot:去过呀，但是没有找到工作呢
user :那你去过北京吗
chatbot:没有啊
user :北京有什么好玩的
chatbot:没有你想象的那么好
user :是吗，我还没过北京
chatbot:那里我也不怎么熟，我去过北京
user :北京***呢
chatbot:没去过，不过可以去玩玩
user :你好
chatbot:你好
user :在干嘛呢
chatbot:在想你呢
user :好害羞啊
chatbot:害羞什么啊
user :你这样夸我，我觉得不好意思呀
chatbot:我夸你你还不好意思呢
user :是啊，哈哈哈
chatbot:你是不是在考验我
user :你怎么会这样想呢
chatbot:我说我在夸你，这么客气，
user :你有睡午觉吗
chatbot:有啊
user :我现在有点困呢
chatbot:我也是
user :等下还要去上课，好烦啊
chatbot:我们不用上课的呀
虽然使用了多轮历史对话作为response的生成条件，但是chatbot还是不能很好地掌握上下文的逻辑。比如Sample3与Sample5中，chatbot无法知道自己"是否在南京","是否去过北京"。对于下面Sample7和Sample8这种重复性的提问(user重复输入一样的对话内容)，也无法给出一致的答案。
user :你在干嘛
chatbot:在睡觉
user :你在干嘛
chatbot:上班
user :你在干嘛
chatbot:想我了？
user :你在干嘛
chatbot:我在看歌手
user :你在干嘛
chatbot:在家里过节呢
user :你在干嘛
chatbot:看球赛
user :你在干嘛
chatbot:我在想你
user :你在干嘛
chatbot:在吃饭
user :你在干嘛
chatbot:搞学术
user :你在干嘛
chatbot:我在看电视
user :天气怎样
chatbot:不错
user :天气怎样
chatbot:挺好的
user :天气怎样
chatbot:不错不错，挺美的
user :天气怎样
chatbot:不错不错
user :天气怎样
chatbot:下大雨，好冷啊
user :天气怎样
chatbot:风和日丽的不要不要的
user :天气怎样
chatbot:下大雨
chatbot偶尔也会"智商离线"，生成的内容"惨不忍睹"，如Sample8
user :在干嘛呢
chatbot:上班呢
user :这么晚还上班啊
chatbot:是滴，你呢
user :我再上课啊
chatbot:那么辛苦，吃饭不
user :你要请我吗
chatbot:你来
user :我没钱啊
chatbot:那是什么狗屁
user :你好笨啊
chatbot:我们都是要保养保养，保养，保养，保养，保养，牙套牙
user :你好笨啊
chatbot:好好说话
user :拜拜
chatbot:爱你呦芸芸
更多地在解码器上下功夫，比如使用互信息(mutual information)：训练一个额外的网络，给定一个reponse，该网络能够计算出概率P(Source|response)，Source为response的上文。该网络的目的就是对于生成的多个response，选出P(Source|response)最大的response作为最终的回复。
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