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3行python代码实现,无、无需训练

(Chatterbot)是经由对话或文字进行交谈的计算程序。一般可以调用图灵的api来实现,也可以自己通过训练seq2seq模型实现。 一年前曾写过一篇相关的《 写给设计师的工智能指南:虚拟私助理 》,总结了一些相关的产品。 ;即可跟「 假AI 」啦,效果如下:?让具备无限可能……

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关于,这里有一份中文库资源

该库是对目前市面上已有的开源中文的搜集和系统化整理工作该库搜集了包含chatterbot豆瓣多轮PTT八卦青云电视剧对白贴吧论坛回帖微博小黄鸡共8个公开闲常用和短信 并对8个常见的数据进行了统一化规整和处理,达到直接可以粗略使用的目的。使用该项目,即可对所有的进行一次性的处理和统一下载,不需要到处自己去搜集下载和分别处理各种不同的格式。 开源项目,中国台湾PTT论坛八卦版繁体,较生活化,有噪音Q:为什么乡民总是欺负国高中生呢QQ A:如果以为选好科系就会变成比尔盖兹那不如退学吧否qingyun(青云)10W某交流群相对不错 生成结果格式为 tsv格式,每行是一个样本,先是query,再是answerquery t answer结果的使用这个就根据每个不同的情况自主使用即可个对于方向实践也不是很多,以下一篇之前写的知乎专栏供参考 《从产品完整性的角度浅谈chatbot》https:zhuanlan.zhihu.comp34927757文章粗略讲解了如下一些方面,介绍了在实际产品化过程中可能遇到的问题和解决办法。

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    TensorFlow

    上一次提到了不错的学习的资源,不知道小伙伴们有没有去学习呢。自己动手做教程 我最近每都会学一点,拿出解读来和大家分享一下。 的架构简图 学习资源: (http:www.shareditor.comblogshow?blogId=73) 的工作流程大体为:提问-检索-答案抽取。 三十八-原来是这么做出来的 两篇的共同点是都用了 Seq2Seq 来实现。 如何准备 chatbot 的训练数据 学习资源:自己动手做 三十八-原来是这么做出来的 训练数据的生成过程如下:首先在 input file 里读取每一行,并根据 ‘|’ 拆分成 question Chatbot 源码解读 学习资源:自己动手做 三十八-原来是这么做出来的 这篇文章在 github 上的源码: 提炼出步骤如下: 其中 2. 准备数据, 3.

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    库】中文公开

    python进阶教程学习深度学习长按二维码关注说明该库是对目前市面上已有的开源中文的搜集和系统化整理工作该库搜集了包含chatterbot豆瓣多轮PTT八卦青云电视剧对白贴吧论坛回帖微博小黄鸡共 8个公开闲常用和短信,白鹭时代问答等。 并对8个常见的数据进行了统一化规整和处理,达到直接可以粗略使用的目的。使用该项目,即可对所有的进行一次性的处理和统一下载,不需要到处自己去搜集下载和分别处理各种不同的格式。 开源项目,中国台湾PTT论坛八卦版繁体,较生活化,有噪音Q:为什么乡民总是欺负国高中生呢QQ A:如果以为选好科系就会变成比尔盖兹那不如退学吧否qingyun(青云)10W某交流群相对不错 否xiaohuangji(小黄鸡)45W原网项目有一些不雅对话,少量噪音Q:你谈过恋爱么 A:谈过,哎,别提了,伤心..。

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    Python实现案例 | 老炮儿音 | 1st

    世界上最早的诞生于20世纪80年代,名为“阿尔贝特”,用BASIC言编写而成。 目前,从功能和技术的角度,可以分为两类,一类是以 Siri、Amazon Echo、微软小娜等为代表,偏向于工具性的服务型,另一类则是以微软小冰为代表的娱乐型,这两类不仅是应用场景不同 娱乐型娱乐型,则以闲或者“调戏”为导向,并不需要给出某一个事实性问题的解答,只要交谈自如、博君一笑即可。 一个无的案例这个案例很适合无的时候玩玩,在你面前的是两个,你可以自己输入一个话题,然后打开沉默,默默的听两个互相。 print(2:您好,我是小鱼。)

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    API Demo

    车上无,又写起了代码……居然真写出了个的API Demo……(没啥用)这个API是调用图灵的官方API,只是简单的解析json,直接把文字信息输出话不多说,上代码 代码已经托管在GitHub 上了,求Star _(:зゝ∠)Demo: https:www.yuncaioo.comdemorobotchat原创文章采用CC BY-NC-SA 4.0协议进行许可,转载请注明转载自:API

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    图灵

    01目录确定目标分析目标代码实操02确定目标本次通过图灵平台的API接口制作一个工智障 图灵的网址为:http:www.turingapi.com 03分析目标在使用之前需要注册一个账号 我已经创建了两个了然后随便点击一个,找到它的 apikey?最下面有个 api 文档,打开看看:?这里可以看到有很多接口,本文选择的是第一个,打开后是这样的:? 最后告诉你使用的请求的参数的格式和内容简直不要太方便,就是对于如何具体使用还是不够详细,很忧伤~参数的内容的不讲太多,那个文档里都写的明明白白......我们直接上代码哈哈04代码实操这里我们只用于文本 import requests,random,json,time print( 傻妞为您提供以下服务: 1、对话2、中英翻译3、气查询 按886退出服务 ) while 1: # 因为你输入一次它回复一次就结束了 ,所以要用循环让对话一直持续下去 userid = str(random.randint(0,100000)) #个理解,就是模拟很多用户进行对话,可能它对一个也会烦哈哈~ text = input

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    总结

    技术分类首先我们把分为两种:主动式和被动式。主动式 这是每个做的厂家都希望做到的,核心是chatbot在合适的时间,合适的地点给用户提供合适的信息。 举个反面的例子,如果在半夜两点突然给你说:”我给你讲个笑话吧”,这显然是不合适的,会引起反感的。所以主动式既是最好的,也是最难控制的,难度最大的。 被动式 这个是现在最流行的,又可以分为闲型、问答系统和任务型。问答系统是单轮的,通常任务型对话是多轮的。 ?上面这种回复是安全的,但是chatbot中最忌讳的。任务型对话? 里面提到一个名词叫槽位。 检索式框架? 上面这张图是一个典型的检索式chatbot框架,分为三个步骤,拿到问题,从问题数据库中进行匹配,如果有多条相关数据就进行排序,选出得分最高的输出。这个框架中最重要的是匹配操作。

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    对话的浪潮:音助手、伴侣

    第一轮对话技术实用化的冲击波在震荡下行,几乎落幕,第二波随即登场,2014年5月,微软发布“小冰”,此后“小度”(百度)诞生了,”小微“(腾讯)还没有出世,但江湖中已经有他的传说 但有了记录呢,我们能够快速构造一个吗? 答案是:记录大数据对系统肯定是有用的,但没有查询日志对搜索引擎,双例句对翻译那么重要,那么有效,因为是和境紧密关联的,也是跟用户紧密关联的,自己还需要维护其自身一个统一的属性状态集 因此,需要对当前境建模,对用户建模,对自身建模,只靠记录,尤其是单轮的记录,只能不断制造令啼笑皆非的笑话出来。 以尽可能延续对话为目标(模式)对于而言,不管对用户问题的回答是否正确,只要用户愿意跟一直下去,每次很多轮,即构成多轮对话,又能长期下去,就得到了用户的认可,认可具备了一定的

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    【自然言处理篇】--Chatterbot

    一、前述ChatterBot是一个基于学习的引擎,构建在python上,主要特点是可以自可以从已有的对话中进行学(jiyi)习(pipei)。 .my_export.json)反馈式学习# -*- coding: utf-8 -*-from chatterbot import ChatBotimport logging 反馈式的 ,会根据你的反馈进行学习 # 把下面这行前的注释去掉,可以把一些信息写入日志中# logging.basicConfig(level=logging.INFO) # 创建一个bot = ChatBot from chatterbot import ChatBotimport logging 这是一个使用Ubuntu构建的例子 # 允许打日志logging.basicConfig(level print(Check your inbox at , RECIPIENTS)一个中文的例子注意chatterbot,中文的场景下一定要用python3.X,用python2.7会有编码问题。

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    Python实现

    一、AIML是什么AIML全名为Artificial Intelligence Markup Language(工智能标记言),是一种创建自然言软件代理的XML言,是由RichardS. 二、实现第一个(一)安装Python aiml库pip install aiml(二)获取alice资源Python aiml安装完成后在Python安装目录下的 site-packages的 (三)编程实现1 程序# -*- coding: utf-8 -*-import aimlimport sysimport os def get_module_dir(name): print alice = aiml.Kernel() # 创建alice对象alice.learn(startup.xml) # 加载...botdataalicestartup.xmlalice.respond = message): exit() response = alice.respond(message) # 应答 print(response)2 运行结果?

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    Transformer教程

    源 专知在这篇文章中,我们将演示如何构建Transformer。 “+++ $ +++”被用作库数据集中所有文件的字段分隔符。movie_conversations.txt具有以下格式:两个对话者的id,发生此对话的电影的ID以及行ID列表。 编码编码包括:输入嵌入位置编码N个编码层输入通过嵌入进行,嵌入与位置编码相加。 该求和的输出是编码层的输入。 编码的输出是解码的输入。 2个Dense层然后Dropout当查询从解码的第一个注意块接收输出,并且键接收编码输出时,注意权重表示基于编码输出给予解码输入的重要性。 该求和的输出是解码层的输入。 解码的输出是最终线性层的输入。

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    125-图灵

    纯手工从零开始打造一个并不容易,但是我们可以调用现成的啊! 首页,到【图灵】注册一个帐号。 注册完毕后,登陆进去就可以看到一个“创建”的按钮,点击创建一个: ? :0, perception: { inputText: { text: msg }, selfInfo: { location: { city: 北京, province: 北京, street: 坛北门 requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data)) return r.json() if __name__ == __main__: apikey = 填入的 ) # 可以直接打印reply运行的结果如下:zhangzhigangdeMacBook-Pro: zhangzhigang$ python3 tuling_robot.py(输入quit结束)> 今气怎么样北京

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    资源合集:项目,,论文,教程。

    github.cominikdomneural-chatbotChinese_ChatbotSeq2Seq_Chatbot_QA使用TensorFlow实现的Sequence to Sequence的模型 https:github.comqhduanSeq2Seq_Chatbot_QAChatbot基於向量匹配的情境式https:github.comzake7749ChatbotCorpusCornell

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    开发一款

    “想不想开发一款自己的?” “我也可以吗? Chitchat Bot vs Task Completion Bot,根据其具体陪的目的,至少能分为两个大类:Chitchat Bot (闲),和Task Completion 微软的小冰是前者的代表,这类存在的目的就是陪用户闲。大多数闲,会希望用户消耗在上的时间尽量长,但也不排除有些希望用户最好不要多花时间(比如贤二僧)。 这两种背后的实现制差异巨大。的三个基本部分一个,有三个基本部分:输入输出:用来接受、理解用户问题,并生成、返回答案给用户。 中间控制:用来构建双向的关系。 的实现技术从学术研究的角度讲,所需技术涉及到自然言处理、文本挖掘、知识图谱等众多领域。在当前的研究中,大量学习、深度学习技术被引入。

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    用 TensorFlow 做个

    本文结构:的架构简图用 TensorFlow 实现 Chatbot 的模型如何准备 chatbot 的训练数据Chatbot 源码解读1. 的架构简图学习资源: (http:www.shareditor.comblogshow?blogId=73)的工作流程大体为:提问-检索-答案抽取。 三十八-原来是这么做出来的两篇的共同点是都用了 Seq2Seq 来实现。 如何准备 chatbot 的训练数据学习资源: 自己动手做 三十八-原来是这么做出来的训练数据的生成过程如下:首先在 input file 里读取每一行,并根据 ‘|’ 拆分成 question Chatbot 源码解读学习资源: 自己动手做 三十八-原来是这么做出来的这篇文章在 github 上的源码:提炼出步骤如下:其中 2. 准备数据, 3.

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    与Alice的AIML

    从20世纪80年代起相继出现:TalkBot、Elbot、eLise、Alice、Laylahbot、爱情玩偶等,其中Alice曾被认为是最聪明的。 显然现有的没有一个可以达到这个标准。 目前的有一种可以理解为一个数据库检索工具,将问答存入数据库,(大家称这种库叫库)当提问时它会拿着问题去搜索答案,使用关键词匹配显得稍有技术一点。 我们今就详细最聪明的Alice:Alice的核心就是aiml,aiml外观上就像一个xml文件,通过特定标签指定问题和答案,包含一些正则和逻辑判断。而且它有点记忆哦。 AIML,全名为Artificial Intelligence Markup Language(工智能标记言)Alice可以不用数据库,因为它的问题和答案都在这个文件里。

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    chat bot()解密

    比如在 2017 CES 上,由度秘研发的 DuerOS 正式亮相,这是一个基于音交互的新一代工智能操作系统,同时还联合小鱼在家一起推出了个助理,该产品也被 CNN 评为 2017 CES 跟其他的萌宠网络不同,度秘的定位是专业、实用、优质的体验。度秘的产品能力:?度秘涉及的技术: ?二、核心关键技术是:音识别,多轮对话,义搜索。分别讲一讲:1、音识别技术。 当前都比较成熟了,主要是特别是2009年以来,借助学习领域深度学习研究的发展,以及大数据的积累,音识别技术得到突飞猛进的发展。 国内有许多发布,如微软小冰,受到广泛瞩目。据我们所知,大部分的对话系统都是基于规则,或者基于数据的。 通过音识别和多轮对话,获取了用户的意图,接下来就是返回用户所需要的东西。义搜索简单的说就是让、软件理解言获取真正希望的信息。这里面的概念就很多了,知识图谱,义网络,实体搜索。

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    用 Python 实现

    0 前言一个在家无,所以我打算弄一个和自己,后来弄着弄着就出现一点小偏差,是有了,就是没办法用来和自己,只能给别??不过,好在也算是实现了,那就把具体过程分享出来吧? 2 相关代码2.1 使用图灵自动与指定好友from wxpy import *bot = Bot()my_friend = ensure_one(bot.search(好友名字)) #想和的好友的备注 wxpy 不但可以实现,还覆盖了各类常见基本功能: 发送文本、图片、视频、文件通过关键词或用户属性搜索 好友、群、群成员等获取好友群成员的昵称、备注、性别、地区等信息加好友,建群,邀请入群, 移出群对了,图灵可以接入微信公众号的,我已经接入了,暂时来说不会关,和我的呗~? 还有一个小i,也是可以直接接入微信公众号(至于用 wxpy 实现群,我弄了好久都没搞定??)现实测试中,感觉图灵比小i智能一点,不过小i可以设置自动回复。

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