Ripanga o Ihirangi[Huna][Whakaatu]
Ko nga waea reo kei te whakakorehia hei tautoko i nga tuhinga me nga ataata i roto i te waahanga korero. E ai ki tetahi pooti Facebook, neke atu i te haurua o nga kaihoko e pai ana ki te hoko mai i tetahi kamupene ka taea e ratou te korero. Ko te korerorero ko te tikanga hou e whakaaetia ana e te hapori.
Ka taea e nga pakihi te korero ki o raatau kaihoko i nga wa katoa me nga waahi katoa. Ko nga Chatbots kei te piki haere te rongonui i waenga i nga kamupene me nga kaihoko na te ngawari o te whakamahi me te iti o nga wa tatari.
Ko nga Chatbots, ko nga kaupapa korerorero aunoa ranei, ka whakawhiwhia ki nga kaihoko he tikanga whakarite ake ki te uru atu ki nga ratonga ma te atanga-tuhi. Ka taea e nga chatbots hou a AI te mohio ki tetahi patai (patai, whakahau, ota, aha atu) i mahia e te tangata (tetahi atu bot ranei, te timatanga) i roto i tetahi taiao motuhake me te whakautu tika (whakautu, mahi, me etahi atu).
I roto i tenei pou, ka korerohia he aha nga chatbots, o raatau painga, take whakamahi, me pehea te hanga i a koe ake te ako hohonu chatbot i Python, me era atu mea.
Tatou ka ha'i.
Na, he aha nga chatbots?
Ko te chatbot e kiia ana ko tetahi o nga momo tino pai rawa atu me te tino pai o te taunekeneke tangata-miihini. Ko enei kaiawhina mamati te whakapai ake i te wheako o nga kaihoko ma te whakamaarama i nga taunekeneke i waenga i nga tangata me nga ratonga.
I te wa ano, ka whakawhiwhia e ratou nga pakihi ki nga whiringa hou ki te arotau i te tukanga whakapiri ki nga kaihoko kia pai ai, ka taea te tapahi i nga whakapaunga tautoko tikanga.
I roto i nga korero poto, he rorohiko-a-AI te tikanga ki te korero ki te tangata i roto i o raatau reo maori. Ko enei chatbots he maha nga wa e pahekoheko ana ma nga tikanga ororongo, tuhi tuhi ranei, a ka taea e ratou te peehi i nga reo tangata kia pai ai te hono atu ki te tangata i runga i te ahua tangata.
Ka ako nga Chatbots mai i a raatau taunekeneke ki nga kaiwhakamahi, ka kaha ake te whai kiko me te whai hua i roto i te waa. Ka taea e ratou te whakahaere i te whānuitanga o nga mahi pakihi, penei i te whakamana i nga whakapaunga moni, te mahi tahi me nga kaihoko i runga ipurangi, me te whakaputa kaiarahi.
Te hanga i a koe ake korero korero hohonu me te python
He maha nga momo chatbots i te mara o akoranga mīhini me AI. Ko etahi o nga chatbots he kaiawhina mariko, ko etahi kei reira noa ki te korerorero, ko etahi he kaihoko ratonga kaihoko.
Kua kite pea koe i etahi o nga kaipakihi hei whakautu i nga patai. Ka mahia e matou he chatbot iti i roto i tenei akoranga hei whakautu i nga patai e tonoa ana.
1. Tāuta pōkai
Ko ta maatau mahi tuatahi ko te whakauru i nga kohinga e whai ake nei.
2. Raraunga Whakangungu
Inaianei kua tae ki te wa ki te whakaaro he aha nga momo korero ka tukuna e matou ki a maatau chatbot. Kaore matou e hiahia ki te tango i nga huingararaunga nui na te mea he korerorero ngawari tenei.
Ka whakamahi noa matou i nga korero i hanga e matou ake. Kia whai hua ai koe me te akoranga, me whakaputa e koe he konae .JSON he rite te whakatakotoranga ki te ahua kei raro nei. Ko taku konae te ingoa "intents.json."
Ka whakamahia te kōnae JSON ki te hanga i te huinga o nga karere ka taea e te kaiwhakamahi te whakauru me te mahere ki te huinga o nga whakautu e tika ana. Kei ia papakupu kei roto i te konae he tohu e tohu ana ko wai te roopu no ia karere.
Ka whakamahia e matou enei korero ki te whakangungu a te whatunga taiao ki te whakarōpū i tetahi rerenga kupu hei tetahi o nga tohu kei roto i ta maatau konae.
Ka taea e taatau te tango whakautu mai i aua roopu me te tuku ki te kaiwhakamahi. Ko te chatbot ka pai ake, ka uaua ake mena ka tukuna e koe me etahi atu tohu, whakautu me nga tauira.
3. Uta raraunga JSON
Ka timata ma te uta i a maatau raraunga .json me te kawemai i etahi waahanga. Huihuia to.json kōnae ki te whaiaronga rite ki to Tuhinga Python. Ka tiakina a maatau raraunga .json inaianei ki te taurangi raraunga.
4. Tangohanga Raraunga
Kua tae ki te wa ki te tango i nga korero e hiahiatia ana mai i ta maatau konae JSON. Ko nga tauira katoa, me te karaehe/tohu no ratou, e hiahiatia ana.
Ka hiahia ano matou ki te rarangi o nga kupu ahurei katoa i roto i o maatau tauira (mo nga take ka whakamaramahia e matou i muri mai), na me hanga etahi rarangi tuwhera hei pupuri i enei uara.
Inaianei ka huri maatau i o maatau raraunga JSON ka tiki i nga korero e hiahiatia ana. Engari kaua e waiho hei aho, ka whakamahia e matou te nltk.word tokenizer hei huri i ia tauira hei rarangi kupu.
Na, i roto i ta maatau rarangi docs_x, ka taapirihia e matou ia tauira, me ona tohu hono, ki te rarangi docs_y.
5. Kupu Puka
Ko te kimi i te putake o te kupu e mohiotia ana ko te stemming. Ei hi‘oraa, te tumu o te ta‘o “tēnā” e nehenehe e “e,” area te tumu o te parau “e tupu” e “tupu.”
Ka whakamahia e matou tenei tikanga tarai ki te tarai i nga kupu o ta matou tauira me te ngana ki te whakaaro he aha nga rerenga korero e tohu ana i te nuinga. Ko tenei waehere ka whakaputa noa i te rarangi ahurei o nga kupu kapohia ka whakamahia i roto i te waahanga e whai ake nei o to maatau whakarite raraunga.
6. Puke Kupu
Kua tae ki te wa ki te korero mo te putea kupu i tenei wa kua kawemai matou i o matou raraunga me te whakaputa kupu whai kiko. Ngā hononga taiao me nga miihini ako algorithms, e mohio ana tatou katoa, me uru ki te nama. Na e kore e tapahia e ta maatau rarangi aho. Me whai tikanga hei whakaatu i nga nama ki roto i a tatou rerenga korero, kei reira te putea kupu ka uru mai.
Ka tohuhia ia kianga e te rarangi o te roa o te maha o nga kupu kei roto i nga kupu o ta tatou tauira. Ko ia kupu kei roto i a maatau kupu ka tohuhia e tetahi waahi kei roto i te rarangi. Mena he 1 te tuunga o te rarangi, ka puta te kupu i roto i ta maatau korero; mehemea he 0, karekau te kupu e puta ki roto i a tatou rerenga korero.
Ka kiia e matou he putea kupu na te mea karekau matou e mohio ki te raupapatanga o nga kupu ka puta i roto i te rerenga korero; heoi ano ta matou e mohio ana kei roto i nga kupu kupu a ta matou tauira.
I tua atu i te hanga i o tatou whakaurunga, me whakahōputu hoki a tatou putanga kia mohio ai te whatunga neural. Ka hangahia e matou nga rarangi whakaputa ko te roa o te maha o nga tapanga/tohu i roto i a maatau huingararaunga, he rite ki te putea kupu. Ko ia waahi kei roto i te rarangi e tohu ana i tetahi tapanga/tohu ahurei, a ko te 1 i tetahi o aua waahi ka tohu ko tehea tapanga/tohu e tohuhia ana.
Ka mutu, ka whakamahia e matou nga raupapa NumPy ki te penapena i a maatau raraunga whakangungu me nga putanga.
7. Whanaketanga Tauira
Kua reri matou ki te timata ki te hanga me te whakangungu i tetahi tauira inaianei kua oti te tukatuka i o maatau raraunga katoa. Ka whakamahia e matou he whatunga neural whangai-whakamua me nga papa huna e rua mo o maatau whaainga.
Ko te kaupapa o ta maatau whatunga he titiro ki te kohinga kupu me te tautapa ki tetahi akomanga (tetahi o a maatau tohu mai i te konae JSON). Ka timata tatou ma te whakarite i te hoahoanga o to tatou tauira. Kia maumahara ka taea e koe te takaro me etahi o nga nama kia puta mai he tauira pai ake! Te ako a te mīhini ko te nuinga i runga i te whakamatautau me te he.
8. Whakangungu Tauira & Tiaki
Kua tae ki te wa ki te whakangungu i ta maatau tauira i runga i o maatau raraunga inaianei kua oti te whakarite! Ka tutuki tenei ma te whakauru i o maatau raraunga ki te tauira. Ko te maha o nga wa e whakaratohia ana e matou ko te maha o nga wa ka kitea te tauira ki nga raraunga rite i te wa e whakangungu ana.
Ka taea e matou te tiaki i te tauira ki te tauira konae ina mutu ta matou whakangungu. Ko tflearn he tuhinga ka taea te whakamahi ki etahi atu tuhinga.
9. Te whakamahi i te chatbot
Inaianei ka taea e koe te timata ki te korerorero me to bot.
Nga painga o Chatbot
- I te mea e tika ana kia whakahaerehia e nga bots nga ra 365 ia tau, 24 haora ia ra, kaore he utu, ka piki ake te waatea me te tere o te urupare.
- Ko enei karetao he taputapu tino pai mo te tarai i nga raraunga nui e toru Vs matua: rōrahi, tere, me te momo.
- Ko nga Chatbots he rorohiko ka taea te whakamahi ki te ako me te mohio ki nga kaihoko a te kamupene.
- He mana pai ake he utu iti te utu tiaki i muri i nga painga nui.
- Ko nga tono Chatbot ka hangaia he raraunga ka taea te pupuri me te whakamahi mo nga tātaritanga me nga matapae.
Putamahi
- Te whakatau i nga patai a nga kaihoko
- Te whakautu i nga patai auau
- Whakaritea nga kaihoko ki te tautoko i te roopu
- Te kohikohi urupare a nga kaihoko
- E taunaki ana nga tuku hou
- Hokona me te hokohoko korero
- IT Helpdesk
- Te whakarite whare
- Te whakawhiti moni
Opaniraa
Ko nga Chatbots, pera i era atu hangarau AI, ka whakamahia hei whakanui ake i nga pukenga tangata me te tuku i te tangata kia kaha ake te mahi auaha me te whakaaro pohewa ma te tuku i a raatau ki te whakapau i te waa ki runga i nga mahi rautaki, kaua ki nga mahi rauhanga.
Ka whai hua pea nga pakihi, nga kaimahi, me nga kaihoko mai i nga ahuatanga o te chatbot pai ake penei i nga tohutohu tere me nga matapae, me te ngawari ki te uru atu ki nga huihuinga whakaata-tiketike mai i roto i te korerorero, i nga wa e heke mai nei, ka honoa a AI me te whanaketanga o Hangarau 5G.
Ko enei me etahi atu huarahi kei te tirotirohia tonu, engari na te hononga ipurangi, AI, NLP, me te ahu whakamua o te ako miihini, ka kaha ake.
Chwoo
Hello,
Mauruuru koe mo tenei kaupapa.
He patai taku.
Ko te "putea_kupu" kaore i te tautuhia. Kaore au e mohio ki tenei hapa.
Ka taea e koe te korero mai me pehea e taea ai e au te whakaoti i tenei hapa??
Nga mihi mo tenei kaupapa!! Kia pai to ra
Jay
Tena koa taapirihia he mahi i mua i te whakamahi i te waahanga chatbot:
/////////////////////////////////////////// //////////////////////////
def putea_o_kupu(s, kupu):
putea = [0 mo _ kei te awhe(len(kupu))]
s_words = nltk.word_tokenize(s)
s_words = [stemmer.stem(word.lower()) mo te kupu i roto i s_words]
mo te i roto i s_words:
for i, w in enumerate(kupu):
ki te w == ko:
peke[i] = 1
whakahokia numpy.array(puke)
// Ka tino whakatauhia to take. //
////////////////////////////////////////// ////////////////////////
Kei te tohatoha ahau i te waehere katoa ki a koe, no reira ka tino marama koe.
/////////////////////////////////////////// ////////
kawemai nltk
mai i nltk.stem.lancaster kawemai LancasterStemmer
stemmer = LancasterStemmer()
kawemai numpy
kawemai tflearn
kawemai te rerenga rerenga
kawemai matapōkeretia
kawemai json
kawemai pīkara
me te tuwhera ("intents.json") hei konae:
raraunga = json.load(kōnae)
whakamatau:
with open(“data.pickle”, “rb”) as f:
kupu, tapanga, whakangungu, whakaputa = pickle.load(f)
ki te:
kupu = []
tapanga = []
docs_x = []
docs_y = []
mo te koronga i roto i nga raraunga["whakaaro"]:
mo te tauira i roto i te koronga["tauira"]:
wrd = nltk.word_tokenize(tauira)
kupu.whakaroa(wrds)
docs_x.append(wrds)
docs_y.append(whakaaro[“tag”])
mena karekau te whakaaro [“tag”] i roto i nga tapanga:
labels.append(whakaaro[“tag”])
kupu = [stemmer.stem(w.lower()) for w in words if w != “?”]
kupu = kōmaka(rārangi(tautuhi(kupu)))
tapanga = kōmaka(tapanga)
whakangungu = []
putanga = []
out_empty = [0 mo _ i roto i te awhe(len(tapanga))]
mo x, doc i roto i te tatau(docs_x):
putea = []
wrds = [stemmer.stem(w.lower()) mo te w i roto i te tuhinga]
mo w i roto i nga kupu:
ki te w i roto i te wrd:
putea.apiti(1)
atu:
putea.apiti(0)
putanga_rarangi = waho_watea[:]
haupae_whakaputa[labels.index(docs_y[x])] = 1
whakangungu.apiti(pueke)
putanga.apiti(whakaputa_rarangi)
whakangungu = numpy.array(whakangungu)
putanga = numpy.array(putanga)
with open(“data.pickle”, “wb”) as f:
pickle.dump((kupu, tapanga, whakangungu, putanga), f)
tensorflow.reset_default_graph()
net = tflearn.input_data(ahua=[Kore, len(whakangungu[0])])
kupenga = tflearn.fully_connected(net, 8)
kupenga = tflearn.fully_connected(net, 8)
net = tflearn.fully_connected(net, len(putanga[0]), whakahohe =”softmax”)
net = tflearn.regression(net)
tauira = tflearn.DNN(net)
whakamatau:
model.load(“model.tflearn”)
ki te:
model.fit(whakangungu, whakaputanga, n_epoch=1500, rahi_kaupapa=8, show_metric=True)
model.save(“model.tflearn”)
def putea_o_kupu(s, kupu):
putea = [0 mo _ kei te awhe(len(kupu))]
s_words = nltk.word_tokenize(s)
s_words = [stemmer.stem(word.lower()) mo te kupu i roto i s_words]
mo te i roto i s_words:
for i, w in enumerate(kupu):
ki te w == ko:
peke[i] = 1
whakahokia numpy.array(puke)
korero korero ():
print("Tīmata te korero me te karetao (whakamutua kia mutu)!")
i te Pono:
inp = urunga("Ko koe:")
if inp.lower() == "mutu":
whati
hua = tauira.matapae([pueke_kupu(inp, kupu)])
hua_taupū = numpy.argmax(hua)
tūtohu = tapanga[taupū_hua]
mo tg i roto i nga raraunga["whakaaro"]:
ki te tg['tag'] == tūtohu:
whakautu = tg['whakautu']
tā(random.choice(whakautu))
kōrerorero()
/////////////////////////////////////////// //////////////
Mauruuru koutou,
Kia hari te whakawaehere!
Lu
Hello,
Ka taea e koe te homai he whakaaro ki ahau mo te mahi e mahia ana mo te hiahia ki te hanga chatbot i roto i te python, engari ko nga korero i riro mai i te rangahau i Excel. Mauruuru koe!