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Chatterbot入门

Chatterbot入门Chatterbot是一个基于Python的开源对话机器人库,用于构建聊天机器人应用程序。它使用了一种基于机器学习的对话管理算法,可以用于实现自然语言处理和对话系统相关的应用。...本文将介绍如何使用Chatterbot库来构建一个简单的聊天机器人。安装Chatterbot库首先,我们需要安装Chatterbot库。...然而,Chatterbot也有一些缺点,这包括:需要大量的训练数据:Chatterbot的性能取决于它的训练数据。如果训练数据不够丰富,机器人的回答可能会不够准确或合理。...因此,在应用Chatterbot之前,需要准备足够的训练数据来提升机器人的质量。一般性回答:Chatterbot是基于模式匹配和生成回答的方法,它可能会生成一些过于一般化或乏味的回答。...希望这篇文章对于初学者理解Chatterbot的基本使用方法有所帮助。如果想要深入了解更多Chatterbot的高级功能和算法原理,请参考官方文档和示例代码。

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使用 ChatterBot 库制作一个聊天机器人

来构建一个简单的在线聊天机器人 2ChatterBot 库简介 ChatterBot 是 Python 中的一个库,它生成对用户输入的响应,使用多种机器学习算法来产生各种响应。...用户可以更轻松地使用 ChatterBot 库制作具有更准确响应的聊天机器人 ChatterBot 的设计允许机器人接受多种语言的训练,最重要的是,机器学习算法使机器人更容易使用用户的输入自行改进 ChatterBot...程序从与输入匹配的最接近匹配语句中选择最接近匹配的响应,然后从该响应的已知语句选择中选择响应 安装 ChatterBot 也非常简单 pip install chatterbot 下面我们就正式进入...Chatterbot 的世界吧 3构建聊天机器人 机器人训练 Chatterbot 带有一个数据实用程序模块,可用于训练聊天机器人。...I'm Chatterbot.

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    基于Python-ChatterBot搭建不同adapter的聊天机器人(使用NB进行场景分类)

    本文通过chatterbot 的不同adapter来介绍如何构建自己的聊天机器人,关与chatterbot详细资料请请阅读源码,纯Python写的,阅读性比较强。好啦,我就直接上代码了。...安装 是的,安装超级简单(Ubuntu),用pip就可以啦~ sudo pip install chatterbot 各式各样的Adapter 大家已经知道chatterbot的聊天逻辑和输入输出以及存储...Bot", logic_adapters=[ "chatterbot.logic.MathematicalEvaluation", "chatterbot.logic.TimeLogicAdapter..." ], input_adapter="chatterbot.input.VariableInputTypeAdapter", output_adapter="chatterbot.output.OutputAdapter...', output_adapter='chatterbot.output.Microsoft', trainer='chatterbot.trainers.ChatterBotCorpusTrainer

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    Python微信公众号后台开发:集成智能聊天机器人​

    ​给公众号集成一个智能聊天机器人 一、前述 ChatterBot是一个基于机器学习的聊天机器人引擎,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)。...可以通过终端进行对话  HipChat Adapter 使得ChatterBot 可以从HipChat聊天室获取输入语句,通过HipChat 和 ChatterBot 进行对话 Speech recognition...[ "chatterbot.logic.MathematicalEvaluation", "chatterbot.logic.TimeLogicAdapter"...], input_adapter="chatterbot.input.VariableInputTypeAdapter", output_adapter="chatterbot.output.OutputAdapter...image 利用已经提供好的小中文语料库 from chatterbot import ChatBot from chatterbot.trainers import ChatterBotCorpusTrainer

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    微信公号DIY:一小时搭建微信聊天机器人

    考虑到以后可能会做一些定制化的需求,这里我选择了chatterBot(github 项目地址:https://github.com/gunthercox/ChatterBot)。...chatterbot是一款python接口的,基于一系列规则和机器学习算法完成的聊天机器人。具有结构清晰,可扩展性好,简单实用的特点。 chatterBot 的工作流程如图: ?...下面我们来看下 chatterBot 如何使用 chatterBot 安装&使用 安装 chatterBot 是使用Python编写的,可以使用 pip 安装: pip install chatterbot...对 chatterBot 的介绍先到这里,具体用法可以参考文档:ChatterBot Tutorial:http://chatterbot.readthedocs.io/en/stable/tutorial.html...参考链接 ChatterBot 项目地址:https://github.com/gunthercox/ChatterBot ChatterBot Tutorial:http://chatterbot.readthedocs.io

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    【语料库】中文公开聊天语料库

    chaotbot_corpus_Chinese python进阶教程 机器学习 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聊天语料的搜集和系统化整理工作 该库搜集了包含 chatterbot...数据来源及说明 语料名称 语料数量 语料来源说明 语料特点 语料样例 是否已分词 chatterbot 560 开源项目 按类型分类,质量较高 Q:你会开心的 A:幸福不是真正的可预测的情绪。...否 语料名称 语料原始URL(即出处,尊重原始版权) chatterbot https://github.com/gunthercox/chatterbot-corpus/tree/master/...chatterbot_corpus/data/chinese douban(豆瓣多轮) https://github.com/MarkWuNLP/MultiTurnResponseSelection ptt...raw_chat_corpus文件夹放到当前目录下 目录结构为 raw_chat_corpus -- language -- process_pipelines -- raw_chat_corpus ---- chatterbot

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    关于聊天机器人,这里有一份中文聊天语料库资源

    该库是对目前市面上已有的开源中文聊天语料的搜集和系统化整理工作 该库搜集了包含 chatterbot 豆瓣多轮 PTT八卦语料 青云语料 电视剧对白语料 贴吧论坛回帖语料 微博语料 小黄鸡语料...数据来源及说明 语料名称 语料数量 语料来源说明 语料特点 语料样例 是否已分词 chatterbot 560 开源项目 按类型分类,质量较高 Q:你会开心的 A:幸福不是真正的可预测的情绪。...否 语料名称 语料原始URL(即出处,尊重原始版权) chatterbot https://github.com/gunthercox/chatterbot-corpus/tree/master/...chatterbot_corpus/data/chinese douban(豆瓣多轮) https://github.com/MarkWuNLP/MultiTurnResponseSelection ptt...raw_chat_corpus文件夹放到当前目录下 目录结构为 raw_chat_corpus -- language -- process_pipelines -- raw_chat_corpus ---- chatterbot

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    用机器学习打造聊天机器人(四) 代码篇

    np.linalg.norm(statement_vec, axis=1)).T print("similarity.shape %s" % similarity.shape) return similarity chatterbot...闲聊类目前我们不拆分,所以代码和上面介绍chatterbot的时候的代码类似,但是对于业务类的样本,由于我们需要分成多个类型,所以这里要创建多个chatterbot实例,下面展示的是业务类的chatbot...在线学习 chatterbot提供了学习接口,就是方便以后再追加新的问答对,代码如下: # a:问题对象Statement,q:回答对象Statement chatbot_.learn_response...# 添加q,a到指定的c类别文件;训练c对应的chatterbot logging.debug("添加%s,%s到指定的%s类别文件;训练对应的chatterbot ....return "success" def learn_(q, a, c): """ 添加q,a到指定的c类别文件;训练c对应的chatterbot :param q:

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