使用tensorflow_hub构建中文闲聊机器人

TensorFlow Hub是一个可用于重用和共享训练好的深度学习模型的库。它可以用于构建中文闲聊机器人，这里给出一个简单的示例。

首先，要构建一个中文闲聊机器人，我们需要一个训练好的模型来理解用户的输入并生成响应。在TensorFlow Hub上有很多预训练模型可供选择，这里我们使用TensorFlow官方提供的“google/universal-sentence-encoder-multilingual”模型，它可以将文本句子编码成一个向量表示。

首先，我们要安装必要的库，包括TensorFlow Hub、TensorFlow和中文分词工具jieba。可以通过以下命令进行安装：

pip install tensorflow_hub tensorflow jieba

接下来，我们可以编写代码来构建中文闲聊机器人。以下是一个使用TensorFlow Hub的示例代码：

import tensorflow_hub as hub
import tensorflow_text
import jieba

# 加载预训练模型
module = hub.load("https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-multilingual/3")

# 定义闲聊函数
def chatbot(user_input):
    # 将用户输入进行分词，并转换成句子向量
    user_input = " ".join(jieba.cut(user_input))
    user_input_vec = module([user_input])

    # 加载预先定义的问题和答案
    questions = ["你好", "你叫什么名字", "你今年多大了", "你喜欢做什么", "再见"]
    answers = ["你好", "我叫Chatbot", "我是一个虚拟机器人，没有年龄", "我喜欢帮助人们", "再见"]

    # 计算用户输入向量与每个问题的相似度，并选择最相似的问题
    max_similarity = -1
    max_index = -1
    for i, question in enumerate(questions):
        question_vec = module([question])
        similarity = tf.matmul(user_input_vec, question_vec, transpose_b=True).numpy()[0][0]
        if similarity > max_similarity:
            max_similarity = similarity
            max_index = i

    # 返回最相似问题的回答
    return answers[max_index]

# 测试
user_input = input("请输入你的问题: ")
while user_input != "再见":
    response = chatbot(user_input)
    print(response)
    user_input = input("请输入你的问题: ")

在上面的示例代码中，我们首先加载了预训练模型“google/universal-sentence-encoder-multilingual”，然后定义了一个闲聊函数chatbot。该函数将用户的输入转换为句子向量，并与预先定义的问题进行相似度计算，选择最相似的问题，并返回对应的回答。

在测试部分，我们通过使用input函数接收用户的输入，并将其作为参数传递给chatbot函数。然后打印出模型的回答，并继续等待用户的新输入，直到用户输入"再见"为止。

这是一个简单的中文闲聊机器人的例子，希望对你有所帮助。你可以根据需要进一步修改和优化代码，以实现更复杂的对话功能。