В последние годы чат-боты становятся все более популярными, предоставляя пользователям удобный и доступный способ взаимодействия с технологиями.
В этой статье мы рассмотрим первые три шага создания чат-бота с помощью Python: установка необходимых пакетов, импорт пакетов и определение функции для ответа на ввод пользователя.
К концу этой статьи у вас будет прочная основа для создания функционального чат-бота, который может реагировать на действия пользователя.
Предпосылка
- Базовое понимание языка программирования Python
- Умение пользоваться командной строкой или терминалом
- Знакомство с установкой пакетов с помощью диспетчера пакетов pip.
- Доступ к компьютеру с установленным Python
- IDE или текстовый редактор для написания и запуска вашего кода на Python (pycharm, Vs Code)
Установите необходимые пакеты
Первым шагом в создании чат-бота на Python является установка необходимых пакетов. Для создания чат-ботов на Python доступно множество пакетов, включая ChatterBot и NLTK.
В этой статье будет использоваться ChatterBot, популярный фреймворк для чат-ботов с открытым исходным кодом.
Чтобы установить ChatterBot, вам нужно открыть окно терминала и выполнить следующую команду:
pip install chatterbot
После завершения установки вы готовы перейти к следующему шагу.
Импорт пакетов
После того, как вы установили необходимые пакеты, вам нужно будет импортировать их в свой скрипт Python. Для этого вы добавите следующие строки кода в начало вашего скрипта:
from chatterbot import ChatBot from chatterbot.trainers import ChatterBotCorpusTrainer
Эти строки импортируют классы ChatBot и ChatterBotCorpusTrainer из библиотеки ChatterBot, которые вы будете использовать для создания и обучения своего чат-бота.
Определите функцию для ответа на пользовательский ввод
После того, как вы импортировали необходимые пакеты, вы можете приступить к созданию своего чат-бота. Первым шагом является определение функции, которая принимает пользовательский ввод в качестве аргумента и возвращает ответ.
Для этого вы добавите в скрипт следующий код:
def get_response(user_input):
chatbot = ChatBot(
'My Chatbot',
logic_adapters=[
{
'import_path': 'chatterbot.logic.BestMatch',
'statement_comparison_function': 'chatterbot.comparisons.levenshtein_distance',
'response_selection_method': 'chatterbot.response_selection.get_most_frequent_response'
}
]
)
response = chatbot.get_response(user_input)
return response
В этом коде вы определяете функцию get_response, которая создает новый экземпляр класса ChatBot и устанавливает для него имя My Chatbot.
Вы также устанавливаете аргумент logic_adapters для использования адаптера BestMatch и устанавливаете statement_comparison_function для использования расстояния Левенштейна для сравнения и response_selection_method для использования наиболее частый ответ.
Используйте метод get_response класса ChatBot, чтобы сгенерировать ответ на основе ввода пользователя, который вы возвращаете как результат функции.
Что такое расстояние Левенштейна?
Расстояние Левенштейна — это мера разницы между двумя строками. Он также известен как «расстояние редактирования» между двумя строками.
Он представляет собой минимальное количество односимвольных правок (вставок, удалений или замен), необходимых для преобразования одной строки в другую.
Например, расстояние Левенштейна между словами «собака» и «кошка» равно 3, так как потребуется 3 операции (2 удаления и 1 замена), чтобы превратить одно в другое. С другой стороны, расстояние Левенштейна между словами «собака» и «собаки» равно 1, так как потребуется всего 1 операция (1 вставка), чтобы превратить одно в другое.
При создании чат-бота расстояние Левенштейна можно использовать в качестве функции сравнения для определения сходства между пользовательским вводом и набором заранее определенных утверждений.
Сравнивая расстояние Левенштейна между вводом пользователя и каждым утверждением, чат-бот может выбрать утверждение, наиболее похожее на ввод пользователя, и сгенерировать ответ на основе этого утверждения.
На следующей сессии мы сосредоточимся на следующем:
Внедрите метод обработки естественного языка (NLP). Используйте такой метод NLP, как сопоставление ключевых слов, условные операторы или алгоритмы машинного обучения, чтобы генерировать ответы на основе ввода пользователя.
Чтобы подготовиться к следующему сеансу, ознакомьтесь со следующими ресурсами.
Ресурсы
Обработка естественного языка с помощью Python
