聊天机器人

NLP聊天机器人笔记 项目实战笔记： 来源： CSDN 作者： 是七月初七呀 链接： https://blog.csdn.net/weixin_41939940/article/details/104179852

自动问答（Question Answering，QA） 自动问答主要研究的内容和关键科学问题如下： 问句理解 ：给定用户问题，自动问答首先需要理解用户所提问题。用户问句的语义理解包含词法分析、句法分析、语义分析等多项关键技术，需要从文本的多个维度理解其中包含的语义内容。 文本信息抽取 ：自动问答系统需要在已有语料库、知识库或问答库中匹配相关的信息，并抽取出相应的答案。 知识推理 ：自动问答中，由于语料库、知识库和问答库本身的覆盖度有限，并不是所有问题都能直接找到答案。这就需要在已有的知识体系中，通过知识推理的手段获取这些隐含的答案。 pip install chatterbot error： 1. 手动设置语料，体验基于规则的聊天机器人回答。 from chatterbot import ChatBot from chatterbot.trainers import ListTrainer Chinese_bot = ChatBot("Training demo") #创建一个新的实例 Chinese_bot.set_trainer(ListTrainer) Chinese_bot.train([ '亲，在吗？', '亲，在呢', '这件衣服的号码大小标准吗？', '亲，标准呢，请放心下单吧。', '有红色的吗？', '有呢，目前有白红蓝3种色调。', ]) 测试 # 测试一下

这篇文章将使用 Python 的 urllib 模块 和 tkinter 模块实现一个聊天机器人。 本程序使用的模块有： import tkinter from tkinter import* from tkinter.colorchooser import askcolor from tkinter import messagebox from tkinter import scrolledtext import urllib.request import urllib.parse 聊天机器人设置 本程序使用了 茉莉聊天机器人 ，通过爬虫爬取回复。 茉莉聊天机器人 可以自己申请，申请链接： http://www.itpk.cn/ 申请过程本文不作介绍。 如不想申请，可以用本文的 1.对发送信息进行设置 首先要对发送的信息进行转换，否则无法打开网页，无法爬取。转换方式很简单，如下： urllib.parse.quote_plus(string) 2.爬取网页 已知茉莉聊天机器人的请求格式如下： http://i.itpk.cn/api.php?api_key= 申请的ApiKey &api_secret= 密码 &question= 问题 所以，爬虫代码为： urllib.request.urlopen("http://i.itpk.cn/api.php?api_key

本文翻译自 AMIT MANCHANDA 的 12 Mobile App Development Trends to Watch Out for in 2020，可点击原文参考阅读。文章仅属个人观点，如有不同见解，欢迎留言讨论。 移动手机正在以惊人的速度从根本上改变商业模型，运营模型和市场。到 2021 年，移动应用程序市场收入预计将达到 6930 亿美元。但是，按照 Gartner 先前的预测，10,000 个移动应用中有 9,999 个会失败。 当今不断发展和充满活力的市场中，仅仅拥有移动设备是远远不够的。在 2019 年大放异彩的流行应用，到了 2020 年可能就没那么热了。仅仅实施正确的移动应用开发策略并不能确保成功，而是需要在策略中纳入最新的移动应用开发趋势。那么2020年，我们需要关注些什么？ 1. 构建可折叠应用程序 随着三星推出可折叠的 OLED 显示屏，操作系统已经准备好利用此技术来改善智能手机的体验。Google 在 2018 年通过其“屏幕连续性” API 正式宣布了 Android 手机支持可折叠操作。 据三星称，数百种流行的 Android 应用已经针对 Galaxy Fold 进行了优化，包括 Amazon Prime Video，Twitter，Spotify，Facebook，VSCO 和 Microsoft Office。 由于“可折叠手机”将成为

什么是聊天机器人？ 聊天机器人（chatbot、talkbot）本质上是基于文本和语音处理算法能够与真人进行交流的计算机程序，广泛用于客服、问答等系统中。优秀的chatbot要能够通过图灵测试。 为什么需要聊天机器人？ 单个人的精力、时间和知识存储都是有限的。以电商平台的客服举例，按8小时工作制算如果要保持24小时人工客服在线需要招聘3个客服人员，并且客服人员必须熟悉店铺内所有商品同时熟练掌握与客户的沟通技巧并且熟知各种纠纷解决之道。且不说能不能找到同时满足上述条件的客服人员，可以确定的是雇佣这样的客服的成本会非常高。对于中小型网店，这是一笔很昂贵甚至无法负担的运行支出。试想一下，恰好此时有人向你推荐一款可降低2/3运行成本的聊天机器人，你会如何选择。 聊天机器人种类 根据编程的方式，聊天机器人分为：1、Rule-Based Chatbots，2、Self-Learning Chatbots 1、Rule-Based Chatbots 这一类的聊天机器人基于简单、有限的规则作出应答。 2、Self-Learning Chatbots 既可以通过经典的ML算法实现也可以通过前沿的AI算法实现。可以进一步细分为：Retrieval based、Generative。 2.1 Retrieval based Chatbots 基于原则流程图或者知识图谱从知识库中检索与问题最为匹配的答案

“具体地说，我们开源了一个Drupal模块，只需要一些简单的步骤和样板化代码就可以搞定，” 白宫首席数码执行官 Jason Goldman 在他的博客的文章中这样写到，“这可以让 Drupal 8 开发者迅速推出 Facebook Messenger 机器人。” 白宫聊天机器人开源啦！白宫聊天机器人开源啦！ 白宫早在 2009 年就率先用开源的 Drupal 内容管理系统(CMS)部署了它自己的网站。从那时起白宫就已经成为了 Drupal 的积极贡献者，并以许多不同的方式做着贡献，包括将用在其网站上的代码以开源方式发布。在白宫过去发布的那些项目中有完整的 Drupal 主题，被称作“fourtyfour”，目前用于 WhiteHouse.gov 网站。 现在，白宫新发布 Facebook Messenger 机器人的完整代码可以从 GitHub 上获取，包括完整的安装指导和项目蓝图。在蓝图中最大的项目(列在 ‘Enhancements and hopes’ 一节下面)是切实使项目更加独立，通过重构代码使项目模块化，从而让它在 Drupal 内容管理系统(CMS)之外也可以使用。 免费提供最新Linux技术教程书籍，为开源技术爱好者努力做得更多更好： http://www.linuxprobe.com/ 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u

“具体地说，我们开源了一个Drupal模块，只需要一些简单的步骤和样板化代码就可以搞定，” 白宫首席数码执行官 Jason Goldman 在他的博客的文章中这样写到，“这可以让 Drupal 8 开发者迅速推出 Facebook Messenger 机器人。” 白宫早在 2009 年就率先用开源的 Drupal 内容管理系统(CMS)部署了它自己的网站。从那时起白宫就已经成为了 Drupal 的积极贡献者，并以许多不同的方式做着贡献，包括将用在其网站上的代码以开源方式发布。在白宫过去发布的那些项目中有完整的 Drupal 主题，被称作“fourtyfour”，目前用于 WhiteHouse.gov 网站。 现在，白宫新发布 Facebook Messenger 机器人的完整代码可以从 GitHub 上获取，包括完整的安装指导和项目蓝图。在蓝图中最大的项目(列在 ‘Enhancements and hopes’ 一节下面)是切实使项目更加独立，通过重构代码使项目模块化，从而让它在 Drupal 内容管理系统(CMS)之外也可以使用。 原文来自： http://os.51cto.com/art/201610/519767.htm 本文地址： http://www.linuxprobe.com/baigong-robots-source.html 来源： oschina 链接：

博主的工程实践课题为 基于文本理解的智能聊天机器人设计 ，在此进行业务领域建模Domain Modeling Question :什么是Domain Model? Answer : 领域模型是对领域内的概念类或现实世界中对象的可视化表示。又称概念模型、领域对象模型、分析对象模型。它专注于分析问题领域本身，发掘重要的业务领域概念，并建立业务领域概念之间的关系。 业务对象模型（也叫领域模型 domain model）是描述业务用例实现的对象模型。它是对业务角色和业务实体之间应该如何联系和协作以执行业务的一种抽象。业务对象模型从业务角色内部的观点定义了业务用例。该模型为产生预期效果确定了业务人员以及他们处理和使用的对象（“业务类和对象”）之间应该具有的静态和动态关系。它注重业务中承担的角色及其当前职责。这些模型类的对象组合在一起可以执行所有的业务用例。 ♦ 1) Collect application domain information – focus on the functional requirements – also consider other requirements and documents 博主的工程实践是基于文本理解的智能聊天机器人设计。其中的功能需求大致是利用深度学习设计这样一个系统，它能够模拟人类日常生活中的对话从而对用户的会话进行回答，而这样的一个系统

一、领域模型 　　　　显示最重要的业务概念和它们之间关系，是真实世界各个事物的表示（现实世界的可视化抽象字典）而不是软件中各构件的表示。（类：表示业务概念，通常只包含重要属性，少甚至不包含操作；关联、泛化：表达概念之间的关系）， 　　总而言之：领域模型是描述业务领域（业务实体）的静态结构。 　　　　理论派认为，领域模型是一种特殊的业务模型，它分析范围是整个行业，抽象出行业里共性和内在规律性的业务，比业务模型更加抽象，它不属于软件开发范畴的概念，与软件开发无关。 　　　　实战派认为，领域模型是一个分析模型，帮助系统分析人员、用户认识现实业务的工具，描述的是业务中涉及到的实体及其相互之间的关系，它是需求分析的产物，与问题域相关。是需求分析人员与用户交流的有力工具，是彼此交流的语言。 二、建模 　　　　我的工程实践项目是基于文本理解的的聊天机器人（汽车领域）。 　　　　1.应用域信息 　　　　　　用户通过输入name，开始一个对话，输入汽车相关问题，从聊天机器人处获得回答，根据回答进行评价。 　　　　　　聊天机器人从用户处提取问题，送入模型进行计算，输出预测回答，根据评价进行学习。 　　　　2.重要的程序域及其属性 　　　　　　用户：name， 　　　　　　对话：记录，评价 　　　　　　聊天机器人：name，满意度 　　　　3.UML类图 　　　　　　 　　　　　　 来源： https:

聊天机器人（Chatbot）是一种人工智能软件，利用它你可以通过网站、手机App或电话等途径和用户进行自然语言对话。聊天机器人可以在不同的行业中应用于不同的场景。NLTK是进行自然语言处理（NLP）的领先的Python开发包 — 另一个常用的NLP开发包是 Spacy — 在这个教程中，我们将使用NLTK开发库创建一个简单的聊天机器人。 1、导入开发包及数据 首先导入必要的开发包： 然后将数据集导入Pandas数据帧： 上面的数据包含1592个样本，每个样本为两个字段，分别表示查询及响应文本。可以看到数据集里有空值，是因为样本数据是分组的，每组的不同查询文本都对应相同的相应文本。我们可以使用 ffill() 进行处理： 2、处理步骤 首先执行第一步，文本规范化处理。我们将所有的数据转化为小写，删除特殊符号，提取词干。这部分代码我们使用函数 step1 进行封装： 可以看到文本已经干净多了。分词指的是将文本字符串切分为词条： pos_tag 函数返回每个词条在文本中的作用： 我们现在将创建一个函数来整合上面这些环节的代码： 让我们用这个函数处理数据集： 下一步是单词嵌入表示，两次词义相近的词，其嵌入表示的距离也相近。有两种模型可以用于这个处理环节：词袋模型和tf-idf模型。 3、词袋模型 词袋模型是描述文本中出现的单词的一种表示方法。例如，假设我们的词典中包含单词{Playing,