聊天機器人雖有問答集可以回覆大部分常見問題，但難免會有疏漏。因此本研究亦設計回饋機制，若使用者發現機器人的回覆內容不符合想預期，可以直接查看與問句第二和第三相似的問答組合，或是點選「以上皆非」選項，兩種方式系統都會自動記錄相關資訊。後續我們便可整理蒐集到的組合，持續優化聊天機器人與擴增問答集。

「[語料庫模型] 07-程式碼: 餘弦相似性」這篇的程式碼會回傳相似度最高的 3 個問答組合。

回饋紀錄使用與問答集相似的 CSV 格式儲存，方便整理後移植到資料集中。

• 回饋紀錄的 log
  連結: https://gitlab.com/graduate_lab415/nlp/-/blob/master/output/adjustments.bk.csv
  
• 問答集(語料庫)
  連結: https://gitlab.com/graduate_lab415/nlp/-/blob/master/docs/fixed_file_1622789141_remove_duplicate_labeled_renumber.csv
  

比較不同的是，回饋紀錄的 Q 欄位代表的是使用者輸入的語句，A 欄位則會根據使用者的選擇而有不同，主要分為兩種情況。

• 情況一，點選其他相符的選項
  使用者輸入「申請喘息服務」，而機器人一開始回覆的問答組合不符預期，所以使用者點選查看第三相符的問答組合「總則(給付八)_獨居長輩是否能使用喘息服務」，因此可以判斷「使用者輸入的語句」與「第三相符問答組合的答案」較相符，並將此新的問答組合儲存於回饋紀錄中。
  
• 情況二，點選「以上皆非」
  使用者輸入「外籍看護來自哪一國」，而機器人回覆的內容都不符合使用者期待，所以他選擇「以上皆非」，代表此問題對我們問答集來說是新問題，因此回饋紀錄就會記錄一筆新的問答組合。
  

程式碼

程式碼: https://gitlab.com/graduate_lab415/nlp/-/blob/master/add_adjustment.py
這部分的程式碼，是為了讓 API 可以將回饋紀錄寫進檔案

接收參數

param = sys.argv
q = param[1] #使用者輸入的問句
qa_id = param[2] #使用者認為較貼切的問句，若都不符合則傳送 -1 
category_id = param[3] #使用者當下選擇的類別編號

可以接收像是這樣的參數

python3 add_adjustment.py "申請喘息服務" 359 0

判斷是否為新問題

新問題是指使用者選了「以上皆非」，也就是說使用者認為他的問句和我們提供的都不相似，我們把這種狀況認為是新問題。

if qa_id == "-1":
    result['new_question'] = True
    answer = ""
    remark = "New Question"
else:
    result['new_question'] = False
    qa = os.popen(
        "/home/yr/PycharmProjects/nlp/venv/bin/python3 /home/yr/PycharmProjects/nlp/get_answer_by_id.py " + qa_id).read()
    qa = json.loads(qa)
    answer = qa['A']
    remark = "Origin Question "+qa['Q']

result 是用來記錄狀況，印出最後的 JSON 檔案的。
remark 就是備註，若是新問題，備註就會記錄 "New Question"；反之，則紀錄使用者認為更貼近問題。
answer 是針對使用者的問句，若是新問題，就留空，待後續維護人員評估；反之，使用編號 359 查出問答組合，並把答案的部分存到 answer。

將記錄寫入檔案

file_exist = os.path.isfile("/home/yr/PycharmProjects/nlp/output/adjustments.csv")
csv_file = open("/home/yr/PycharmProjects/nlp/output/adjustments.csv", "a+")
writer = csv.writer(csv_file, delimiter=',')

'''Add CSV Title'''
if not file_exist:
    csv_file = open("/home/yr/PycharmProjects/nlp/output/adjustments.csv", "w")
    writer = csv.writer(csv_file, delimiter=',')
    writer.writerow(['id', 'Intent ID', 'Q', 'A', 'category', 'source', 'time', 'remark'])

'''Add Row'''
csv_file = open("/home/yr/PycharmProjects/nlp/output/adjustments.csv", "a+")
writer = csv.writer(csv_file, delimiter=',')
new_row = ['', '', q, answer, category_id, 'User Input', str(datetime.datetime.now()), remark]

首先檢查 adjustments.csv 檔案是否存在，若不存在，就開個新檔，並把欄位名稱寫進去。
檔案已存在，就把紀錄直接寫到檔案的最後一筆。

w: 開新檔 & 寫入
a+: 用附加方式打開(資料會加在檔案最後，不會把前面的內容洗掉) & 可讀寫

檢查寫檔是否成功

success = writer.writerow(new_row)

if success > 6:
    '''
    new_row = ['', '', '', '', '']
    because len(new_raw) is 6
    '''
    result['success'] = 1
else:
    result['success'] = -1

這部分可能沒寫很好，未來可以再修正寫法。
主要是想以 new_row 的長度來決定是否有新增成功，判斷的時候又遇到一些問題，不太了解為何 len(['', '', '', '', '']) 的結果是 6，就先將錯就錯，若是長度有大於 5 個空字串的 list，就算他成功吧。

印出 JSON

print(json.dumps(result, ensure_ascii=False))

印出剛剛準備的 result，回饋機制的 API 就完成了!

{
    "new_question": true, 
    "success": 1 
}

• 本文同步發布在: https://dreambo4.github.io/2021/10/04/%E8%AA%9E%E6%96%99%E5%BA%AB%E6%A8%A1%E5%9E%8B-09-%E5%9B%9E%E9%A5%8B%E6%A9%9F%E5%88%B6/#more