使用 Python AIML 搭建聊天机器人

	
# -*- coding: utf-8 -*-

import aiml

import sys

import os

def get_module_dir(name):

path=getattr(sys.modules[name],'__file__',None)

ifnotpath:

raise AttributeError('module %s has not attribute __file__'%name)

returnos.path.dirname(os.path.abspath(path))

alice_path=get_module_dir('aiml')+'/alice'

#切换到语料库所在工作目录

os.chdir(alice_path)

alice=aiml.Kernel()

alice.learn("startup.xml")

alice.respond('LOAD ALICE')

whileTrue:

print alice.respond(raw_input("Enter your message >> "))

	












LOAD AIMLB

创建一个AIML文件

在上面，我们创建的AIML文件只能处理一个模式:load aiml b。当我们向机器人输入那个命令时，它将会尝试加载basic_chat.aiml。除非我们真的创建了它，否则无效。下面是你可以写进basic_chat.aiml的内容。我们将匹配两个基本的模式和响应。

	








HELLO







WHAT ARE YOU

随机响应

你也可以像下面这样添加随机响应。它将在接受到一个以”One time I”开头的消息的时候随机响应。*是一个匹配任何东西的通配符。

	


ONE TIMEI *

使用已存在的AIML文件

编写你自己的AIML文件是一个很有趣的事，但是它将花费很大的功夫。我觉得它需要大概10,000个模式才会开始变得真实起来。幸运的是，ALICE基金会提供了大量免费的AIML文件。在Alice Bot website上浏览AIML文件。

测试新建的机器人

目前为止，所有 XML 格式的 AIML 文件都准备好了。作为机器人大脑的组成部分，它们都很重要，不过目前它们只是信息（information）而已。机器人需要活过来。你可以借助任何语言定制 AIML。这里还是使用Python。

	
# -*- coding: utf-8 -*-

import aiml

import os

mybot_path='./mybot'

#切换到语料库所在工作目录

os.chdir(mybot_path)

mybot=aiml.Kernel()

mybot.learn("std-startup.xml")

mybot.respond('load aiml b')

whileTrue:

print mybot.respond(raw_input("Enter your message >> "))

这是我们可以开始的最简单的程序。它创建了一个aiml对象，学习启动文件，然后加载剩余的aiml文件。然后，它已经准备好聊天了，而我们进入了一个不断提示用户消息的无限循环。你将需要输入一个机器人认识的模式。这个模式取决于你加载了哪些AIML文件。我们将启动文件作为一个单独的实体创建，这样，我们之后可以向机器人添加更多的aiml文件，而不需要修改任何程序源码。我们可以在启动xml文件中添加更多的可供学习的文件。

加速Brain加载

当你开始拥有很多AIML文件时，它将花费很长的时间来学习。这就是brain文件从何而来。在机器人学习所有的AIML文件后，它可以直接将它的大脑保存到一个文件中，这个文件将会在后续的运行中动态加速加载时间。

	
# -*- coding: utf-8 -*-

import aiml

import os

mybot_path='./mybot'

#切换到语料库所在工作目录

os.chdir(mybot_path)

mybot=aiml.Kernel()

ifos.path.isfile("mybot_brain.brn"):

mybot.bootstrap(brainFile="mybot_brain.brn")

else:

mybot.bootstrap(learnFiles="std-startup.xml",commands="load aiml b")

mybot.saveBrain("mybot_brain.brn")

whileTrue:

print mybot.respond(raw_input("Enter your message >> "))

	
whileTrue:

message=raw_input("Enter your message >> ")

ifmessage=="quit":

exit()

elif message=="save":

mybot.saveBrain("bot_brain.brn")

else:

bot_response=mybot.respond(message)

# Do something with bot_response

	
sessionId=12345

mybot.respond(raw_input(">>>"),sessionId)

	
sessionId=12345

# 会话信息作为字典获取. 包含输入输出历史，

# 以及任何已知断言

sessionData=mybot.getSessionData(sessionId)

# 每一个会话ID需要时一个唯一值。

# 断言名是机器人在与你的会话中了解到的某些/某个名字

# 机器人可能知道，你是"Billy"，而你的狗的名字是"Brandy"

mybot.setPredicate("dog","Brandy",sessionId)

clients_dogs_name=mybot.getPredicate("dog",sessionId)

mybot.setBotPredicate("hometown","127.0.0.1")

bot_hometown=mybot.getBotPredicate("hometown")

	




MY DOGS NAME IS*







WHAT ISMY DOGS NAME

	
That isinteresting that you haveadog named Max