聊天机器人使用Python项目

介绍

聊天机器人是非常有用的商业协会和另外的客户。大多数人想说合法从聊天机器人,而不是调用服务中心。Facebook出院信息展示机器人的价值。超过20亿个人和组织之间的消息被发送每月。HubSpot的探索告诉,71%的人需要得到通知客户服务应用程序。它是一个快速的方法来得到他们的问题理解所以聊天机器人有一个灿烂的未来。

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1。DevOps Web开发

今天我们要构造一个令人兴奋的项目在聊天机器人。我们将执行一个聊天机器人没有任何准备,可以选择理解用户讨论并给予适当的反应。

先决条件

实现chatbot我们将利用Keras深度学习库,NLTK这是一个自然语言处理工具和一些支持库。运行以下命令,以确保所有的库了。

聊天机器人如何工作?

聊天机器人只是一个智能的软件可以合作和与个人只是像人一样说话。迷人的不是吗!现在让我们看看他们真正的工作。所有的聊天机器人就在NLP(自然语言处理)的想法。NLP是做的两件事:

NLU(自然语言理解):机器理解人类语言的能力,喜欢英语。

NLG(自然语言生成):机器生产内容的能力像人类组成句子。

用户对聊天机器人构成一项调查“你好,今天的新闻是什么?“chatbot将单独的用户句子译成两件事:意图和一个实体。这个句子可以获取新闻的期望,因为它暗指一个活动用户需要执行。元素教育关于这个计划的明确细节,这里“今天”将这种物质。沿着这些线路一个AI模型是用来感知的期望和物质的谈话。

项目文件结构

合资公司完成后,你将留下每一个记录。迅速让他们每一个人的经验,它会给你一个想法的风险将是如何实现的。

1. train_chatbot。py——在本文档中,我们将构建和训练的深度学习模型可以秩序和识别用户要求的机器人。

2. gui_chatbot。py -这记录的地方我们会建立一个图形用户界面和我们训练有素的聊天机器人。

3.意图。json -目标文档的所有信息,我们将使用训练模型。它包含各种各样的标签与他们相关的例子和反应。

4. Chatbot_model。h5 -这是一个进步的信息格式的文档,我们已经把负载和我们的培训的体系结构模型。
5. 类。pkl——泡菜文档可以用来存储所有的标签名称组当我们预见该消息。
6. 单词。pkl——这句话。pkl泡菜文档包含所有的词我们模型的术语。

如何构建自己的聊天机器人吗?

步骤1。导入库和加载数据

步骤2。预处理的数据

步骤3。创建训练和测试数据

步骤4。训练模型

第5步。与聊天机器人交互

步骤6。运行聊天机器人

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