파이썬 챗봇 예제

먼저 예제 사용 페이지를 확인하여 이것이 적합한지 확인하십시오. 이렇게 하면 코드의 작동 방식에 대한 몇 가지 예제가 표시됩니다. 그렇지 않으면, 문서를 통해 가서 당신이 무엇을 할 수 있는지! 사용자 또는 기존 데이터 모음을 사용하여 봇을 학습할 수 있습니다. 예를 들어 chatterbot에서 제공하는 일부 모음을 사용할 수 있습니다. 챗봇은 자연어를 사용하여 인간과 상호 작용할 수 있는 컴퓨터 소프트웨어입니다. 그들은 일반적으로 특히 NLP에 기계 학습에 의존합니다. 애플의 시리, 아마존의 알렉사, 구글 어시스턴트, 마이크로 소프트의 마이크로 소프트의 마이크로 소프트 코타나는 자연어를 처리 할 수있는 소프트웨어의 몇 가지 잘 알려진 예입니다. 예를 들어 이 프로젝트의 git 리포지토리에서 예제 디렉터리를 참조하십시오. 첫 번째 개발 단계는 온라인으로 유사한 프로젝트 또는 프로세스를 안내하는 몇 가지 자습서를 찾는 것이었습니다. 그러나 최근 챗봇에 대한 기대치가 높아지면서 구체적인 자원을 찾지 못했습니다. 실제 봇 프레임워크에 API를 사용하고 싶지 않았기 때문에 전체 아키텍처를 개발할 수 있는 옵션외에는 선택의 여지가 없었습니다. 몇 가지 다른 사소한 요구 사항은 NumPy와 팬더와 같은 파이썬 라이브러리였습니다.

이제 종속성이 설치되었으므로 파이썬 인터프리터를 입력하여 챗봇을 인스턴스화하고 챗봇에서 응답을 받습니다. 기본적으로 라이브러리는 sqlite 데이터베이스를 만들어 봇과 전달되는 문을 작성합니다. 이 데이터를 처리하는 방법에 대한 시각적 예는 다음과 같습니다: 챗봇은 NLP를 사용하여 사용자가 입력한 문장을 해체할 뿐만 아니라 더 나은 정확도를 위해 어떤 종류의 문장인지 결정해야 합니다. 미리 로드된 데이터가 있는 감독학습 모델을 사용하여 기능을 추출하고 교육 집합에 대한 기계 학습 모델을 빌드했습니다. NLTK (자연언어 툴킷)는 인간 언어 데이터와 함께 작동하도록 파이썬 프로그램을 구축하기위한 선도적 인 플랫폼입니다. 분류, 토큰화, 형태 분석, 태그 지정, 구문 분석 및 의미 체계 추론, 래퍼를 위한 텍스트 처리 라이브러리 제품군과 함께 50개 이상의 코포라 및 워드넷과 같은 어휘 리소스에 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공합니다. 산업 강도 NLP 라이브러리. 일반적인 입력의 예는 다음과 같습니다: [그림 3: 대화 흐름 챗봇에 대 한 새 엔터티 만들기]이 자습서에 대 한, 그러나, 우리는 기본 예제를 표시 하 고 의도에만 초점을 맞출 것 이다. «챗봇(토크봇, 채터봇, 봇, IM 봇, 인터랙티브 에이전트 또는 인공 대화 엔티티라고도 함)은 청각 또는 텍스트 방법을 통해 대화를 수행하는 컴퓨터 프로그램 또는 인공 지능입니다. 이러한 프로그램은 종종 인간이 대화 파트너로서 어떻게 행동할지 설득력 있게 시뮬레이션하여 튜링 테스트를 통과하도록 설계되었습니다.