本文是用機器學習打造聊天機器人系列的第六篇，主要介紹程式碼中用到的相關演算法的原理。瞭解演算法原理，可以讓我們知道程式背後都做了些什麼，為什麼有時候會出現錯誤以及什麼場景下選擇哪種演算法會更合適。

• word2vec
  我們使用的詞向量模型就是基於word2vec訓練的，word2vec 是 Google 在 2013 年推出的一個 NLP 工具，它的特點 是將所有的詞向量化，這樣詞與詞之間就可以定量的去度量他們之間 的關係，挖掘詞之間的聯絡。
  
  word2vec 基於分散式表徵(Dristributed Representation)的 思想，相比於 One hot 可以用更低維數的向量表示詞彙。 有一個有趣的研究表明，用詞向量表示我們的詞時，我們可以發 現：King - Man + Woman = Queen。
  word2vec 實現了 CBOW 和 Skip-Gram 兩個神經網路 模型，SkyAAE 在訓練詞向量的時候就是使用的 CBOW 模型。
  
  
  CBOW（Continuous Bag-of-Words，連續詞袋）的核心思想是可 以用一個詞的周圍的詞來預測這個詞。該模型的訓練輸入是某一個特 徵詞的上下文相關的詞對應的詞向量，而輸出就是這特定的一個詞的 詞向量。 比如這段話：“...an efficient method for 【learning】 high quality distributed vector...”，我們要預測 learning,則 可以選取上下文大小為 4，也就是我們需要輸出的詞向量,上下文對 應的詞有 8 個，前後各 4 個，這 8 個詞是我們模型的輸入。由於 CBOW 使用的是詞袋模型，因此這 8 個詞都是平等的，也就是不考慮他們和 我們關注的詞之間的距離大小，只要在我們上下文之內即可。與 CBOW 相對應的是 Skip-Gram 模型，核心思想是可以用當前詞去預測該詞的 周圍的詞。
  可以看出，當word2vec模型訓練好了之後，詞的向量表徵也就確定了，以後再次使用的時候，輸入一個詞，模型就給你那個確定的向量。所以我們表示一個句子的時候，需要先分詞，然後分別取出詞的向量，然後通過一些方式將這些向量融合在一起來表示整個句子，比如累加後除以分詞列表的長度。
• 餘弦相似度
  我們在語義匹配階段使用的演算法就是餘弦相似度。餘弦相似度是指通過測量兩個向量的夾角的餘弦值來度量它們 之間的相似性。我們知道，0 度角的餘弦值是 1，而其他任何角度的 餘弦值都不大於 1；並且其最小值是-1，但是餘弦相似度通常用於 正空間，因此給出的值為 0 到 1 之間。兩個向量有相同的指向時， 餘弦相似度的值為 1；兩個向量夾角為 90°時，餘弦相似度的值為 0，所以兩個向量之間的角度的餘弦值可以確定兩個向量是否大致指 向相同的方向。具體公式如下：
  
• 樸素貝葉斯
  我們在意圖分類階段使用了多項式樸素貝葉斯演算法來將輸入的問題分到對應的意圖類別下，讓我們先來看看什麼式樸素貝葉斯。樸素貝葉斯演算法是基於貝葉斯定理與特徵條件獨立假設的分類 方法。 貝葉斯公式推導過程：
  
  
  c
  隨機事件的其中一種情況，比如電影領域問答中的意圖分類可能包括：閒聊，評分，上映時間，演員等，把使用者問問題看成是隨機事件，則使用者問評分的問題就是隨機事件的其中一種情況。
  x
  泛指與隨機事件相關的因素，這裡做為概率的條件。
  P(c|x)
  條件 x 下，c 出現的概率。比如 P(“評分”|“功夫這部電影評分怎麼樣？”)就是表示問題“功夫這部電影評分怎麼樣？”的意圖是“評分”的概率。
  P(x|c)
  知出現 c 情況的條件下，條件 x 出現的概率，後驗概率，可以根據歷史資料計算得出。
  P(c)
  不考慮相關因素，c 出現的概率。
  P(x)
  不考慮相關因素，x 出現的概率。
  由推導過程可以得到
  P(c|x) = P(c)P(x|c)/P(x)
  假設我們有電影領域問題和所屬意圖分類的資料集，那麼P(c(i))=c(i)出現的次數/所有情況出現的總次數，(例如：c(i)可能是‘評分’意圖或者‘上映時間’意圖)；
  根據特徵條件獨立假設的樸素思想可以得出如下式子：
  p(x|c) = Πp(xi|c) (1<=i<=d)，d 為屬性的個數
  至此得到樸素貝葉斯的具體公式：（這裡的 c 就是 c(i))
  
  利用該公式進行分類的思想就是計算所有的 p(c(i)|x),然後取值（概率）最大的 c(i)做為所屬分類。用公式表達如下：
  
  h 是基於樸素貝葉斯演算法訓練出來的 hypothesis（假設），它的值就是貝葉斯分類器對於給定的 x 因素下，最可能出現的情況c。y 是 c 的取值集合。這裡去掉了 P(x)是因為它和 c 的概率沒有關係，不影響取最大的 c。
  樸素貝葉斯直觀上理解，就是和樣本屬性以及樣本類別的出現頻率有關，利用已有的樣本屬性和樣本類別計算出的各個概率，來代入新的樣本的算式中算出屬於各類別的概率，取出概率最大的做為新樣本的類別。
  所以為了計算準確，要滿足如下幾個條件：
  • 各類別下的訓練樣本數量儘可能均衡
  • 各訓練樣本的屬性取值要覆蓋所有可能的屬性的值
  • 引入拉普拉斯修正進行平滑處理。
• 多項式樸素貝葉斯
  再選擇樸素貝葉斯分類的時候，我們使用了one-hot的思想來構建句向量，其中的值都是0或1的離散型特徵，所以使用多項式模型來計算 p(xi|c)會更合適（對於連續性的值，選用高斯模型更合適）：
  
  Dc 表示訓練集 D 中第 c 類樣本組成的集合，外加兩條豎線 表示集合的元素數量；
  Dc,xi 表示 Dc 中第 i 個特徵上取值為 xi 的樣本組成的集 合。
  為避免出現某一維特徵的值 xi 沒在訓練樣本中與 c 類別同時出 現過，導致後驗概率為 0 的情況，會做一些平滑處理：
  
  K表示總的類別數；
  Ni表示第 i 個特徵可能的取值的數量。
• 萊文斯坦距離
  chatterbot的預設語義匹配演算法採用的就是萊文斯坦距離，該演算法又稱Levenshtein距離，是編輯距離的一種。指兩個字串之間，由一個轉成另一個所需的最少編輯操作次數。允許的編輯操作包括將一個字元替換成另一個字元，插入一個字元，刪除一個字元。例如將kitten轉成sitting：
  kitten（k→s）sitten （e→i）sittin  （→g）sitting
  該演算法的邏輯清晰簡潔，但做為聊天機器人的語義匹配演算法還是太簡單了，所以我們並沒有選擇使用，具體原因在《手把手教你打造聊天機器人(三) 設計篇》中已經詳細介紹，這裡不再贅述。

本文是"手把手教你打造聊天機器人"系列的最後一篇，介紹了我們打造的聊天機器人的相關演算法原理，下一篇會對本系列做一個總結。

ok,本篇就這麼多內容啦~，感謝閱讀O(∩_∩)O。

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