26 марта

COVID-19 Telegram-бот // Отвечаем на FAQ вопросы автоматически

PythonData MiningМашинное обучение
В контексте всеобщего хайпа на Коронавирусе, я решил сделать хоть что-нибудь полезное (но не менее хайповое). В данной статье я расскажу о том, как за 2.5 часа (именно столько у меня ушло) создать и развернуть Telegram Бота с использованием Rule-Based NLP методов, отвечающего на FAQ-вопросы на примере с кейсом COVID-19.

В ходе работы, мы будем использовать старый добрый Python, Telegram API, пару стандартных NLP-библиотек, а также Docker.



Минутка заботы от НЛО


В мире официально объявлена пандемия COVID-19 — потенциально тяжёлой острой респираторной инфекции, вызываемой коронавирусом SARS-CoV-2 (2019-nCoV). На Хабре много информации по этой теме — всегда помните о том, что она может быть как достоверной/полезной, так и наоборот.

Мы призываем вас критично относиться к любой публикуемой информации


Официальные источники

Если вы проживаете не в России, обратитесь к аналогичным сайтам вашей страны.

Мойте руки, берегите близких, по возможности оставайтесь дома и работайте удалённо.

Читать публикации про: коронавирус | удалённую работу

Краткое предисловие


В данной статье описан процесс создания простого Telegram Бота отвечающего на FAQ вопросы по COVID-19. Технология разработки крайне проста и универсальна, и может использоваться для любых других кейсов. Ещё раз подчеркну, что я не претендую на State of the Art, а лишь предлагаю простое и эффективное решение, которое можно переиспользовать.

Поскольку я полагаю, что читатель данной статьи уже имеет некоторый опыт работы с Python, будем считать, что у вас уже установлен Python 3.X и необходимые средства разработки (PyCharm, VS Code), вы умеете создавать Бота в Telegram через BotFather, а по сему, пропущу эти вещи.

1. Настраиваем API


Первое, что вам необходимо установить, это библиотеку-обёртку для Telegram API "python-telegram-bot". Стандартная команда для этого:

pip install python-telegram-bot --upgrade

Далее, построим каркас нашей небольшой программы, определив «хэндлеры» для следующих событий Бота:

  • start — команда запуска Бота;
  • help — команда помощи (справка);
  • message — обработка текстового сообщения;
  • error — ошибка.

Сигнатура обработчиков будет выглядеть следующим образом:

def start(update, context):
    #обработка команды запуска бота
    pass


def help(update, context):
    #обработка команды помощи
    pass


def message(update, context):
    #обработка текстового сообщения
    pass


def error(update, context):
    #обработка ошибки
    pass

Далее, по аналогии с примером из документации библиотеки, определим главную функцию, в которой назначим все эти обработчики и будем запускать бота:

def get_answer():
    """Start the bot."""
    # Create the Updater and pass it your bot's token.
    # Make sure to set use_context=True to use the new context based callbacks
    # Post version 12 this will no longer be necessary
    updater = Updater("Token", use_context=True)

    # Get the dispatcher to register handlers
    dp = updater.dispatcher

    # on different commands - answer in Telegram
    dp.add_handler(CommandHandler("start", start))
    dp.add_handler(CommandHandler("help", help))

    # on noncommand i.e message - echo the message on Telegram
    dp.add_handler(MessageHandler(Filters.text, message))

    # log all errors
    dp.add_error_handler(error)

    # Start the Bot
    updater.start_polling()

    # Run the bot until you press Ctrl-C or the process receives SIGINT,
    # SIGTERM or SIGABRT. This should be used most of the time, since
    # start_polling() is non-blocking and will stop the bot gracefully.
    updater.idle()


if __name__ == "__main__":
    get_answer()

Обращаю ваше внимание на том, что есть 2 механизма, как запустить бота:

  • Стандартный Polling — периодический опрос Бота стандартными средствами Telegram API на наличие новых событий (updater.start_polling());
  • Webhook — запускаем свой сервер с endpoint'ом, на который приходят события из бота, требует HTTPS.

Как вы уже заметили, для простоты мы используем стандартный Polling.

2. Наполняем стандартные обработчики логикой


Начнём с простого, заполним обработчики start и help стандартными ответами, получается что-то вроде этого:

def start(update, context):
    """Send a message when the command /start is issued."""
    update.message.reply_text("""
Привет!
Я могу проконсультировать тебя по любому вопросу о COVID-19.
Например:
- *Как передается коронавирус?*
- *Защищает ли маска?*
- *Какие сейчас страны риска?*
и т.д.
Просто спроси!
    """, parse_mode=telegram.ParseMode.MARKDOWN)


def help(update, context):
    """Send a message when the command /help is issued."""
    update.message.reply_text("""
Спрашивай меня о чём хочешь (в рамках COVID-19).
Например:
- *Как передается коронавирус?*
- *Защищает ли маска?*
- *Какие сейчас страны риска?*
и т.д.
Просто спроси!
    """, parse_mode=telegram.ParseMode.MARKDOWN)

Теперь, при отправке пользователем команд /start или /help — им будет получен ответ, прописанный нами. Обращаю ваше внимание на том, что текст форматирован в Markdown

parse_mode=telegram.ParseMode.MARKDOWN

Далее, добавим в обработчик error логгирование ошибки:

def error(update, context):
    """Log Errors caused by Updates."""
    logger.warning('Update "%s" caused error "%s"', update, context.error)

Теперь, проверим, работает ли наш Бот. Скопируйте весь написанный код в один файл, например app.py. Добавьте необходимые import'ы.

Запускаем файл и переходим в Telegram (не забудьте вставить свой Token в код). Пишем команды /start и /help и радуемся:



3. Обрабатываем сообщение и генерируем ответ


Первое, что нам нужно для ответов на вопрос — это «База знаний». Самое простое, что можно сделать это создать простенький json-файл в виде Key-Value значений, где Key — это текст предполагаемого вопроса, а Value — ответ на вопрос. Пример базы знаний:

{
  "Что такое коронавирус и как происходит заражение?": "Новый коронавирус — респираторный вирус. Он передается главным образом воздушно-капельным путем в результате вдыхания капель, выделяемых из дыхательных путей больного, например при кашле или чихании, а также капель слюны или выделений из носа. Также он может распространяться, когда больной касается любой загрязненной поверхности, например дверной ручки. В этом случае заражение происходит при касании рта, носа или глаз грязными руками.",
  "Какие симптомы у коронавируса?": "Основные симптомы коронавируса:\n    Повышенная температура\n    Чихание\n    Кашель\n    Затрудненное дыхание\n\nВ подавляющем большинстве случаев данные симптомы связаны не с коронавирусом, а с обычной ОРВИ.",
  "Как передается коронавирус?": "Пути передачи:\nВоздушно-капельный (выделение вируса происходит при кашле, чихании, разговоре)\nКонтактно-бытовой (через предметы обихода)",
  }

Алгоритм ответа на вопрос будет следующий:

  1. Получаем текст вопроса от пользователя;
  2. Лемматизируем все слова в тексте пользователя;
  3. Нечётко сравниваем полученный текст со всеми лемматизированными вопросами из базы знаний (расстояние Левенштейна);
  4. Выбираем наиболее «похожий» вопрос из базы знаний;
  5. Отправляем ответ на выбранный вопрос пользователю.

Для реализации наших планов, нам понадобятся библиотеки: fuzzywuzzy (для нечеткого сравнения) и pymorphy2 (для лемматизации).

Создадим новый файл и имплиментируем озвученный алгоритм:

import json
from fuzzywuzzy import fuzz
import pymorphy2

#создание объекта морфологического анализатора
morph = pymorphy2.MorphAnalyzer()
#загрузка базы знаний
with open("faq.json") as json_file:
    faq = json.load(json_file)


def classify_question(text):
    #лемматизация текста юзера
    text = ' '.join(morph.parse(word)[0].normal_form for word in text.split())
    questions = list(faq.keys())
    scores = list()
    #цикл по всем вопросам из базы знаний
    for question in questions:
        #лемматизация вопроса из базы знаний
        norm_question = ' '.join(morph.parse(word)[0].normal_form for word in question.split())
        #сравнение вопроса юзера и вопроса из базы знаний
        scores.append(fuzz.token_sort_ratio(norm_question.lower(), text.lower()))
    #получение ответа
    answer = faq[questions[scores.index(max(scores))]]

    return answer

Прежде чем как писать обработчик message, напишем функцию, которая сохраняет историю переписки в tsv файл:

def dump_data(user, question, answer):
    username = user.username
    full_name = user.full_name
    id = user.id

    str = """{username}\t{full_name}\t{id}\t{question}\t{answer}\n""".format(username=username,
                                                                 full_name=full_name,
                                                                 id=id,
                                                                 question=question,
                                                                 answer=answer)

    with open("/data/dump.tsv", "a") as myfile:
        myfile.write(str)

Теперь, используем написанный нами метод в обработчике текстового сообщения message:

def message(update, context):
    """Answer the user message."""
    #получение ответа
    answer = classify_question(update.message.text)
    #сохранение в файл
    dump_data(update.message.from_user, update.message.text, answer)
    #отправка сообщения
    update.message.reply_text(answer)

Вуаля, теперь переходим в Telegram и радуемся написанному:



4. Настраиваем Docker и разворачиваем приложение


Как говорил классик: «Если исполнять, то исполнять красиво.», так вот, чтобы у нас всё было как у людей, настроим контейнеризацию с использованием Docker Compose.

Для этого нам нужно:

  1. Создать Dockerfile — определяет образ контейнера и входную точку;
  2. Создать docker-compose.yml — запускает множество контейнеров используя единый Dockerfile (в нашем случае не нужно, но в случае, если у вас много сервисов, то будет полезно.)
  3. Создать boot.sh (скрипт отвечающий непосредственно за запуск).

Итак, содержание Dockerfile:

#образ
FROM python:3.6.6-slim

#название рабочей директории
WORKDIR /home/alex/covid-bot

#копируем файл requirements.txt
COPY requirements.txt ./

# Install required libs
RUN pip install --upgrade pip -r requirements.txt; exit 0

#копируем папку в которой будут наши данные
COPY data data

# Копирование файлов проекта
COPY app.py faq.json reply_generator.py boot.sh  ./

# На всякий пожарный
RUN apt-get clean && rm -rf /var/lib/apt/lists/* /tmp/* /var/tmp/*

#раздаём права
RUN chmod +x boot.sh

#указываем входную точку
ENTRYPOINT ["./boot.sh"]

Содержание docker-compose.yml:

#версия docker-compose
version: '2'
#список запускаемых сервисов
services:
  bot:
    restart: unless-stopped
    image: covid19_rus_bot:latest
    container_name: covid19_rus_bot
    #задаём переменную среды для boot.sh
    environment:
      - SERVICE_TYPE=covid19_rus_bot
    #пробрасываем volume для доступа к папке с данными
    volumes: 
        - ./data:/data

Содержание boot.sh:

#!/bin/bash
if [ -n $SERVICE_TYPE ]
then
  if [ $SERVICE_TYPE == "covid19_rus_bot" ]
  then
    exec python app.py
    exit
  fi
else
  echo -e "SERVICE_TYPE not set\n"
fi

Итак, мы готовы, для того, чтобы всё это запустить необходимо выполнить следующие команды в папке проекта:

sudo docker build -t covid19_rus_bot:latest .
sudo docker-compose up

Всё, наш бот готов.

Вместо заключения


Как и полагается, весь код доступен в репозитории.

Данный подход, показанный мной, может быть применен в любом кейсе для ответов на FAQ вопросы, просто кастомизируйте базу знаний! Касаемо базы знаний, её тоже можно улучшить изменив структуру Key и Value на массивы, таким образом, каждая пара будет представлять собой массив потенциальных вопросов на одну тему и массив потенциальных ответов на них (для разнообразия ответы можно выбирать случайным образом). Естественно, Rule-Based подход не слишком гибок к масштабированию, однако я уверен, что этот подход выдержит базу знаний с порядка 500-ми вопросами.

Тех, кто дочитал до конца приглашаю опробовать моего Бота по ссылке.
Только зарегистрированные пользователи могут участвовать в опросе. Войдите, пожалуйста.
Надоел ли уже контент связанный с COVID-19?
57.14% Да 20
14.29% Нет 5
28.57% Да, но статья была полезной! 10
Проголосовали 35 пользователей. Воздержались 5 пользователей.
Теги:чатботnlp (natural language processing)telegramcovid-19
Хабы: Python Data Mining Машинное обучение
+2
2,6k 18
Комментарии 3
Реклама
Лучшие публикации за сутки

Рекомендуем