Como criar um chatbot usando aprendizado profundo e Python?

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Olá pessoas incríveis desse site, hoje o artigo vai tratar de um assunto que está muito em alta: chatbots!

Para começar, vamos pensar na forma que interagimos com outros seres humanos e o que seria do mundo se não existisse a comunicação. Desde o principio, o homem criou formas de se comunicar com o outro e é o fundamento para a organização das sociedades. Nos últimos tempos o avanço da tecnologia vem afetando a forma como essa comunicação é feita, por exemplo, é tão fácil conversarmos com os outros amigos através de apps de mensagens, não é?
Esse avanço não só afeta a forma que nos comunicamos com outras pessoas, como também a forma que comunicamos com as máquinas. À medida que avançamos, o modo como comunicamos com os computadores vai se aproximando do natural e é aí que entra o campo de pesquisa computacional chamado PLN (NLP, do inglês Natural Language Processing), ou processamento de linguagem natural.
Esse campo de pesquisa estuda como fazer a máquina entender a nossa língua escrita, de uma forma que o computador consiga entender a escrita sem conteúdo definido por programadores e vamos fazer essa implementação!

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Atualmente existem vários provedores de NLP, os MLaaS, disponíveis para facilitar nossa criação de bots. Talvez vocês tenham ouvido sobre o IBM Watson ou até mesmo o Dialog Flow do Google, são provedores que já fazem de forma profunda esse processamento e são usados por grandes corporações. Nós do Luizalabs usamos esses softwares por nos proporcionarem uma comunicação mais humanizada e fluída com o cliente, mas para o pequeno usuário, que talvez queira criar um bot simples ou até mesmo tem curiosidade em como fazer, não seja a melhor escolha, então hoje vou ensinar para vocês como criar um bot simples usando Python e deep learning, o código completo está no meu Github.

Vamos instalar?

Para começar, é necessário que você tenha uma versão recente do Python e o pip instalados no seu computador, logo mais, vamos instalar as seguintes bibliotecas:

pip install nltk
pip install numpy
pip install keras
pip install tensorflow

• NLTK — É uma das ferramentas mais utilizadas para processamento de linguagem natural, foi desenvolvida em Python e tem uma gama muito grande de recursos, como: classificação, tokenização, stemming, tagging, parsing e raciocínio semântico. Todas essas funções são utilizadas para análise de texto;
• Numpy — É uma biblioteca para a linguagem Python com funções para se trabalhar com computação numérica, e que pode realizar operações de álgebra linear de maneira muito eficiente;
• Tensorflow — É uma biblioteca de código aberto criada para aprendizado de máquina, computação numérica e muitas outras tarefas;
• Keras — Por último, e de extrema importância, usamos o Keras para a estrutura de aprendizado profundo, essa lib poderosíssima é uma das principais APIs de redes neurais de alto nível.

Será interessante vocês lerem como essas bibliotecas funcionam para entender melhor o nosso código, apesar que vou explicando em todo o decorrer da implementação.

Vamos lá então, criaremos nosso dicionário de intents, quando falamos em intenções em chatbot, falamos sobre o intuito do usuário ao escrever tal texto. Nosso JSON irá conter a tag que define o que é aquela intenção, os patterns que serão os exemplos de mensagens enviadas, os responses que são os feedbacks enviados pelo bot e o context, se quisermos usar manipulação de contexto de mensagens:

{
  "intents": [
    {
      "tag": "welcome",
      "patterns": ["Oi", "bom dia", "boa tarde", "boa noite", "good morning", "Hi", "hello", "Olá"],
      "responses": ["Olá, eu sou sua assistente virtual, em que posso te ajudar?"],
      "context": [""]
    },
    {
      "tag": "who_are_you",
      "patterns": ["qual seu nome?", "quem é você?", "como você chama?", "nome?"],
      "responses": ["Eu sou uma assistente virtual, ainda não tenho nome."],
      "context": [""]
    },
    {
      "tag": "love",
      "patterns": ["te amo", "linda", "querida", "casa comigo?", "maravilhosa"],
      "responses": ["Awwwn, muito obrigada <3"],
      "context": [""]
    },
    {
      "tag": "censored",
      "patterns": ["feia", "boba", "chata", "vai pro inferno", "puta", "quer casar comigo?", "sua gostosa"],
      "responses": ["Não toleramos nenhum tipo de assédio."],
      "context": [""]
    },
    {
      "tag": "thanks",
      "patterns": ["obrigada", "tks", "thank you", "valeu", "obrigada pela ajuda", "muito obrigada"],
      "responses": ["De nada ;)", "Agradeço seu contato, volte sempre!"],
      "context": [""]
    },
    {
      "tag": "anything_else",
      "patterns": [],
      "responses": ["Desculpa, não entendi o que você falou, tente novamente!"],
      "context": [""]
    }
  ]
}

Treinando e criando nosso modelo

Agora, vamos criar o arquivo train.py, onde vamos ter o código para ler os dados de linguagem natural e usar a rede neural sequencial keras para criar nosso modelo.
Nesse código vamos dividir a explicação em algumas partes, para facilitar o entendimento.
Realizamos a importação e configuração inicial das libs que iremos utilizar:

import json
import pickle
import nltk
import random
import numpy as np

from nltk.stem import WordNetLemmatizer
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation, Dropout
from keras.optimizers import SGD

nltk.download('punkt')
nltk.download('wordnet')
lemmatizer = WordNetLemmatizer()

Inicializamos a nossa lista de palavras, classes, documentos e definimos quais palavras serão ignoradas, percorremos a nossa lista de intenções, que foram lidas pelo código e com ajuda do nltk fazemos a tokenização dos patterns e adicionamos na lista de palavras, adicionamos também aos documentos para termos a identificação da tag para cada palavra e adicionamos as tags a nossa lista de classe:

# inicializaremos nossa lista de palavras, classes, documentos e 
# definimos quais palavras serão ignoradas
words = []
documents = []
intents = json.loads(open('intents.json').read())
# adicionamos as tags em nossa lista de classes
classes = [i['tag'] for i in intents['intents']]
ignore_words = ["!", "@", "#", "$", "%", "*", "?"]

# é feita a leitura do arquivo intents.json e transformado em json
intents = json.loads(open('intents.json').read())

# percorremos nosso array de objetos
for intent in intents['intents']:
    for pattern in intent['patterns']:
        # com ajuda no nltk fazemos aqui a tokenizaçao dos patterns 
        # e adicionamos na lista de palavras
        word = nltk.word_tokenize(pattern)
        words.extend(word)

        # adiciona aos documentos para identificarmos a tag para a mesma
        documents.append((word, intent['tag']))

Em seguida, vamos lematizar, ou seja, transformar as palavras em seus significados básicos, com o objetivo de restringir tudo ao nível mais simples possível.
Um exemplo de lematização ocorre com verbos, tipo, escrevendo, escreveu e escreve tem o mesmo lema que é escrever.
Logo, classificamos nossas listas e estamos prontos para construir o modelo de aprendizado profundo.

# lematizamos as palavras ignorando os palavras da lista ignore_words
words = [lemmatizer.lemmatize(w.lower()) for w in words if w not in ignore_words]

# classificamos nossas listas
words = sorted(list(set(words)))
classes = sorted(list(set(classes)))

# salvamos as palavras e classes nos arquivos pkl
pickle.dump(words, open('words.pkl', 'wb'))
pickle.dump(classes, open('classes.pkl', 'wb'))

Vamos começar nosso treinamento criando um array vazio de treinamento e criando uma lista de saídas vazias de acordo com o tamanho das nossas classes.
Percorremos nossos documentos, inicializamos um array de bag vazio, inserimos no nosso pattern_word a nossa palavra correspondente àquele padrão, lematizamos cada uma delas na tentativa de representar palavras relacionadas, inserimos 1 no bag se a correspondência de palavras for encontrada no pattern atual e utilizamos o output_row como uma chave para a lista, onde a saída será 0 para cada tag e 1 para a tag atual.
Após isso embaralhamos nosso conjunto de treinamentos, transformamos em numpy array e definimos uma lista de treinos, sendo x os patterns e y as intenções:

# inicializamos o treinamento
training = []
output_empty = [0] * len(classes)
for document in documents:
    # inicializamos o saco de palavras 
    bag = []

    # listamos as palavras do pattern
    pattern_words = document[0]

    # lematizamos cada palavra 
    # na tentativa de representar palavras relacionadas
    pattern_words = [lemmatizer.lemmatize( word.lower()) for word in pattern_words]

    # criamos nosso conjunto de palavras com 1, 
    # se a correspondência de palavras for encontrada no padrão     atual
    for word in words:
        bag.append(1) if word in pattern_words else bag.append(0)

    # output_row atuará como uma chave para a lista, 
    # onde a saida será 0 para cada tag e 1 para a tag atual
    output_row = list(output_empty)
    output_row[classes.index(document[1])] = 1

    training.append([bag, output_row])

# embaralhamos nosso conjunto de treinamentos e transformamos em numpy array
random.shuffle(training)
training = np.array(training)
# criamos lista de treino sendo x os patterns e y as intenções
x = list(training[:, 0])
y = list(training[:, 1])

Com nossos dados de treinamento prontos, usaremos o modelo de aprendizado profundo keras chamado sequencial, esse modelo sequencial é uma das redes neurais mais simples, um perceptron multicamadas, que em particular tem 3 camadas, com a primeira tendo 128 neurônios, a segunda 64 e a terceira tendo o número de intenções igual o número de neurônios, o objetivo dessa rede é tentar prever qual base escolher de acordo com alguns dados.
Esse modelo será treinado com descida gradiente estocástica que é um tópico beeeem complexo, mas que tem muito conteúdo no senhor google e no link disponibilizado.
Depois que nosso modelo é treinado será salvo no model.h5 como numpy array e é com esse modelo que vamos criar nossa GUI do chatbot.

# Criamos nosso modelo com 3 camadas. 
# Primeira camada de 128 neurônios, 
# segunda camada de 64 neurônios e terceira camada de saída 
# contém número de neurônios igual ao número de intenções para prever a intenção de saída com softmax
model = Sequential()
model.add(Dense(128, input_shape=(len(x[0]),), activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(len(y[0]), activation='softmax'))

# O modelo é compilado com descida de gradiente estocástica 
# com gradiente acelerado de Nesterov.
# A ideia da otimização do Momentum de Nesterov, ou Nesterov Accelerated Gradient (NAG), 
# é medir o gradiente da função de custo não na posição local,
# mas ligeiramente à frente na direção do momentum. 
# A única diferença entre a otimização de Momentum é que o gradiente é medido em θ + βm em vez de em θ.
sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer=sgd, metrics=['accuracy'])

# ajustamos e salvamos o modelo
m = model.fit(np.array(x), np.array(y), epochs=200, batch_size=5, verbose=1)
model.save('model.h5', m)

print("fim")

Extraindo os dados e criando nossa interface (GUI)

Vamos criar um arquivo extract.py para extrair os dados e lidar com as previsões e probabilidades das mensagens em conjunto com o modelo treinado e um arquivo chamado bot.py que será a nossa interface gráfica.
Nosso arquivo extract tem 4 funções, sendo essas:

1. clear_writing que é a responsável por limpar as palavras inseridas, ou seja, fazer a higienização da mensagem enviada pelo usuário
2. bag_of_words é a função responsável por criar um pacote de palavras que será usado para as previsões.
3. class_prediction faz a previsão do pacote de palavras, usamos como limite de erro 0.25 para evitarmos overfitting e classificamos esses resultados por força da probabilidade;
4. get_response é a função que vamos usar depois que fizermos todo o processo acima, com nosso retorno de intenção, verificamos qual as mensagens de retorno do json, usamos o random para pegarmos apenas uma resposta da lista.

import random
import numpy as np
import pickle
import nltk
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
lemmatizer = WordNetLemmatizer()

words = pickle.load(open('words.pkl', 'rb'))
classes = pickle.load(open('classes.pkl', 'rb'))


def clear_writing(writing):
    """
        Limpa todas as sentenças inseridas.
    """

    #tokeniza todas as frases inseridas, lematiza cada uma delas e retorna
    sentence_words = nltk.word_tokenize(writing)
    return [lemmatizer.lemmatize(word.lower()) for word in sentence_words]


# retorna 0 ou 1 para cada palavra da bolsa de palavras


def bag_of_words(writing, words):
    """
        Pega as sentenças que são limpas e cria um pacote de palavras que são usadas 
        para classes de previsão que são baseadas nos resultados que obtivemos treinando o modelo.
    """
    # tokenize the pattern
    sentence_words = clear_writing(writing)

    # cria uma matriz de N palavras
    bag = [0]*len(words)
    for setence in sentence_words:
        for i, word in enumerate(words):
            if word == setence:
                # atribui 1 no pacote de palavra se a palavra atual estiver na posição da frase
                bag[i] = 1

    return(np.array(bag))


def class_prediction(writing, model):
    """
      Faz a previsao do pacote de palavras, usamos como limite de erro 0.25 para evitarmos overfitting
      e classificamos esses resultados por força da probabilidade.
    """

    # filtra as previsões abaixo de um limite 0.25
    prevision = bag_of_words(writing, words)
    response_prediction = model.predict(np.array([prevision]))[0]
    results = [[index, response] for index, response in enumerate(response_prediction) if response > 0.25]    

    # verifica nas previsões se não há 1 na lista, se não há envia a resposta padrão (anything_else) 
    # ou se não corresponde a margem de erro
    if "1" not in str(prevision) or len(results) == 0 :
        results = [[0, response_prediction[0]]]

    # classifica por força de probabilidade
    results.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
    return [{"intent": classes[r[0]], "probability": str(r[1])} for r in results]


def get_response(intents, intents_json):
    """
        pega a lista gerada e verifica o arquivo json e produz a maior parte das respostas com a maior probabilidade.
    """
    tag = intents[0]['intent']
    list_of_intents = intents_json['intents']
    for idx in list_of_intents:
        if idx['tag'] == tag:
            # caso as respostas sejam um array contendo mais de uma, 
            # usamos a função de random para pegar uma resposta randomica da nossa lista
            result = random.choice(idx['responses'])
            break

    return result

Por fim, vamos criar nossa interface gráfica utilizando o módulo tkinter do Python, que é um toolkit padrão para criação de GUI. Para não extender muito e visto que esse módulo tem uma documentação muito boa, vou deixar o código com os comentários do que fiz para criar a interface:

import json
import tkinter
from tkinter import *
from extract import class_prediction, get_response
from keras.models import load_model

# extraimos o modelo usando o keras
model = load_model('model.h5')

# carregamos nossas intenções
intents = json.loads(open('intents.json').read())

base = Tk()
base.title("Chatbot")
base.geometry("400x500") 
base.resizable(width=FALSE, height=FALSE)


def chatbot_response(msg):
    """
        Resposta do bot
    """
    ints = class_prediction(msg, model)
    res = get_response(ints, intents)
    return res

def send():
    """
        Envia a mensagem
    """
    msg = EntryBox.get("1.0", 'end-1c').strip()
    EntryBox.delete("0.0", END)

    if msg != '':
        Chat.config(state=NORMAL)
        Chat.insert(END, f"Você: {msg}\n\n")
        Chat.config(foreground="#000000", font=("Arial", 12))

        response = chatbot_response(msg)
        Chat.insert(END, f"Bot: {response}\n\n")

        Chat.config(state=DISABLED)
        Chat.yview(END)

# Cria a janela do chat
Chat = Text(base, bd=0, bg="white", height="8", width="50", font="Arial",)
Chat.config(state=DISABLED)

# Vincula a barra de rolagem à janela de bate-papo
scrollbar = Scrollbar(base, command=Chat.yview)
Chat['yscrollcommand'] = scrollbar.set

# Cria o botão de envio de mensagem, onde o comando envia para a função de send
SendButton = Button(base, font=("Verdana", 10, 'bold'), text="Enviar", width="12", height=2, bd=0, bg="#666", activebackground="#333", fg='#ffffff', command=send)

# Cria o box de texto
EntryBox = Text(base, bd=0, bg="white", width="29", height="2", font="Arial")

# Coloca todos os componentes na tela
scrollbar.place(x=376, y=6, height=386)
Chat.place(x=6, y=6, height=386, width=370)
EntryBox.place(x=128, y=401, height=50, width=260)
SendButton.place(x=6, y=401, height=50)


base.mainloop()

Executando nosso código

Antes de executar nosso código, vamos criar 3 arquivos na raiz do projeto model.h5, words.pkl e classes.pkl. Se você usa Windows, terá que instalar um servidor chamado Xming.

Vamos começar treinando nosso modelo e depois de treinado executamos nosso bot.py

python train.py

python bot.py

Bom, concluímos aqui nosso primeiro chatbot e estou feliz de poder compartilhar com vocês. Esse projeto por mais simples que seja nos dá habilidades úteis para a ciência de dados, claro que tem muito chão para entendermos aprendizado profundo, mas estamos no caminho.

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