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如何使用Python构建聊天机器人项目

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如何使用Python构建聊天机器人项目

如何使用Python构建聊天机器人项目
聊天机器人对商业组织和客户都是非常有用的。大多数人更喜欢直接在Chatbox上交谈,而不是打电话给服务中心。Facebook发布的数据证明了机器人的价值。每月在人与公司之间发送超过20亿条信息。HubSpot的研究表明,71%的人希望从短信应用中获得客户支持。这是一种快速解决问题的方法,因此聊天机器人在组织中有着光明的前景。
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如何使用Python构建聊天机器人项目

如何使用Python构建聊天机器人项目
今天,我们将在聊天机器人上建立一个令人兴奋的项目。我们将从无到有地实现一个聊天机器人,它将能够理解用户在谈论什么,并给出适当的响应。
先决条件
为了实现聊天机器人,我们将使用Keras(深度学习库)、NLTK(自然语言处理工具包)和一些有用的库。运行以下命令以确保安装了所有库
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聊天机器人不过是一款智能软件,可以像人类一样与人进行交互和交流。有意思,不是吗!现在让我们了解它们是如何工作的。所有聊天机器人都属于NLP(自然语言处理)概念。NLP由两部分组成:
想象一个用户问聊天机器人一个问题:“嘿,今天的新闻是什么?”聊天机器人将用户句子分解为两种情况:意图和实体。这个句子的意图可以是get_news,因为它指的是用户想要执行的操作。实体告诉具体细节的意图,所以这里‘今天’将是实体。因此,使用机器学习模型来识别聊天的意图和实体。
项目完成后,您将得到所有这些文件。让我们快速浏览其中的每一个,它将给您一个如何实现项目的想法。
下载源代码和数据集
我在5个步骤中简化了这个聊天机器人的构建:
步骤1.导入库并加载数据–创建一个新的python文件并将其命名为TRANCHATBOT,然后我们将导入所有必需的模块。之后,我们将在python程序中读取JSON数据文件。
下面是我们的意图文件的样子。
如何使用Python构建聊天机器人项目

如何使用Python构建聊天机器人项目
步骤2.数据预处理
模型不能接受原始数据。为了使机器易于理解,它必须经过大量的预处理。对于文本数据,有许多可用的预处理技术。第一种方法是标记化,我们把句子分解成单词。
通过观察intents文件,我们可以看到每个标记都包含一个模式和响应列表。我们标记每个模式并在列表中添加单词。此外,我们还创建了一个类和文档列表,以添加与模式相关的所有意图。
另一种技术是莱曼化。我们可以把单词转换成引理形式,这样我们就可以减少所有的规范词。例如,单词Play,Play等等都将被替换为Play。这样我们就可以减少词汇量中的总单词数。所以,现在我们把每个单词混合起来,去掉重复的单词。
最后,单词包含我们项目的词汇表,类包含要分类的全部实体。为了将python对象保存在文件中,我们使用泡菜()方法。这些文件将有助于完成培训和我们预测的聊天。
步骤3.创建培训和测试数据
为了训练模型,我们将把每个输入模式转换为数字。首先,我们将对模式中的每个单词进行归纳,并创建一个与单词总数相同长度的零列表。我们将值1设置为仅包含模式中单词的索引。同样,我们将通过将1设置为属于的类输入模式来创建输出。
步骤4.培训模型
该模型的结构将是一个由3个稠密层组成的神经网络。第一层有128个神经元,第二个层有64个神经元,最后一层的神经元数量与类数相同。为了减少模型的过度拟合,引入了降层。我们使用SGD优化器,并对数据进行拟合,开始对模型进行训练。在完成了200个历元的训练之后,我们使用Keras模型.Save(“chatbot_model.h5”)函数保存训练过的模型。
步骤5.与聊天机器人交互
我们的模型已经准备好聊天了,所以现在让我们在一个新的文件中为聊天机器人创建一个很好的图形用户界面。您可以将该文件命名为gui_chatbot.py。
在GUI文件中,我们将使用Tkinter模块构建桌面应用程序的结构,然后我们将捕获用户消息,并在将消息输入经过训练的模型之前再次执行一些预处理。
然后,模型将预测用户消息的标记,我们将从意图文件中的响应列表中随机选择响应。
下面是GUI文件的完整源代码。
现在我们有两个独立的文件,一个是TRANCHatbot.py,我们将首先使用这个文件来训练模型。

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