Table of Contents[Qari][muuji]
Wicitaanada codka ayaa meesha laga saaray iyadoo loo eegayo qoraalka iyo muuqaalka qaybta isgaarsiinta. Sida laga soo xigtay ra'yi ururin Facebook, in ka badan kala badh iibsadayaashu waxay door bidaan inay wax ka iibsadaan shirkad ay la hadli karaan. Sheekaysigu waxa uu noqday habka cusub ee xidhiidhka bulshadu aqbali karo.
Waxay awood u siinaysaa ganacsiyada inay la xidhiidhaan macaamiishooda wakhti kasta iyo meel kasta. Chatbots-yada ayaa si isa soo taraysa caan uga dhex helaya shirkadaha iyo macaamiisha taas oo ay ugu wacan tahay adeegsigooda fudud iyo waqtiyada sugitaankooda oo yaraatay.
Chatbots, ama barnaamijyada wada sheekeysiga tooska ah, ayaa macaamiisha siiya habab aad loo habeeyey si ay u helaan adeegyada iyada oo loo marayo interface-ku-saleysan qoraalka. Chatbots-yada cusub ee AI ku shaqeeya waxay aqoonsan karaan waydiinta (su'aasha, amarka, amarka, iwm.) ee uu sameeyay qof (ama bot kale, bilawga) deegaan gaar ah oo uga jawaaba si habboon (jawaab, ficil, iwm.).
Maqaalkan, waxaan ku eegi doonaa waxa ay yihiin chatbots, faa'iidooyinkooda, kiisaska isticmaalka, iyo sida loo sameeyo adiga waxbarashada qoto dheer chatbot in Python, iyo waxyaabo kale.
Aan bilowno.
Haddaba, waa maxay chatbots?
Chatbot-ka waxaa had iyo jeer loo tilmaamaa inuu yahay mid ka mid ah qaababka ugu horumarsan uguna ballan-qaadka leh ee isdhexgalka bini'aadamka iyo mashiinka. Kaaliyeyaashan dhijitaalka ah waxay horumariyaan khibradaha macaamiisha iyagoo hagaajinaya isdhexgalka dadka iyo adeegyada.
Isla mar ahaantaana, waxay siiyaan ganacsiyada fursado cusub si ay u wanaajiyaan habka xiriirka macaamilka ee waxtarka, kaas oo jari kara kharashyada taageerada caadiga ah.
Marka la soo koobo, waa software-ku-saleysan AI oo loogu talagalay in lagula xiriiro bini'aadamka luqadahooda dabiiciga ah. Sheekooyinka sheekeysiga badanaa waxay ku falgalaan farsamooyin maqal ama qoraal ah, waxayna si fudud ugu ekaan karaan luqadaha aadanaha si ay ula xiriiraan bini'aadamka oo kale.
Chatbots-ku waxay wax ka bartaan is dhexgalka ay la sameeyaan isticmaalayaasha, iyagoo noqda kuwo macquul ah oo hufan waqti ka dib. Waxay wax ka qaban karaan dhaqdhaqaaqyo ganacsi oo kala duwan, sida oggolaanshaha kharashka, la macaamilka internetka, iyo abuurista hoggaan.
Abuuritaanka barasho qoto dheer adiga kuu gaar ah oo leh Python
Waxaa jira noocyo badan oo kala duwan oo chatbots ah oo ku yaal goobta barashada mashiinka iyo AI. Qaar ka mid ah chatbots-ka ayaa ah kaaliyeyaasha farsamada, halka qaar kalena ay halkaas u joogaan inay la sheekeystaan, halka kuwa kalena ay yihiin wakiilada adeegga macaamiisha.
Waxay u badan tahay inaad aragtay qaar ka mid ah kuwa ganacsiyadu u shaqeeyaan si ay uga jawaabaan su'aalaha. Waxaan ku samayn doonaa sheeko-yar yar casharradan si aan uga jawaabno su'aalaha inta badan la codsado.
1. Ku rakibida baakadaha
Talaabadayada ugu horeysa waa in aan rakibno xirmooyinka soo socda.
2. Xogta Tababarka
Hadda waa waqtigii la ogaan lahaa nooca macluumaadka aan u baahan doono si aan u siino chatbot-kayaga. Uma baahnid inaan soo dejino wax xog-ururin ah sababtoo ah kani waa chatbot fudud.
Waxa kaliya oo aan isticmaali doonaa macluumaadka aan abuurnay nafteena. Si aad si hufan ula socoto casharka, waxaad u baahan doontaa inaad abuurto faylka .JSON oo leh qaab la mid ah kan hoose. Faylkayga waxaa lagu magacaabaa "intents.json."
Faylka JSON waxaa loo isticmaalaa in lagu abuuro farimo fara badan oo isticmaaluhu ay u badan tahay in uu geliyo oo uu khariidad ku sameeyo jawaabaha habboon. Qaamuus kasta oo faylka ku jira wuxuu leeyahay sumad tilmaamaysa kooxda ay farriin kastaa ka tirsan tahay.
Waxaan u isticmaali doonaa macluumaadkan si aan u tababarno a shabakada neuralada si loo kala saaro weedh kelmado ka mid ah tagsyada galkeena.
Waxaan markaas kaliya ka qaadan karnaa jawaabta kooxahaas oo aan siino isticmaalayaasha. Chatbot-ku wuu fiicnaan doonaa oo wuu ka sii dhib badnaan doonaa haddii aad ku siiso calaamado dheeraad ah, jawaabo, iyo qaabab.
3. shubista xogta JSON
Waxaan ku bilaabi doonaa in aan ku shubno xogta .json iyo soo dejinta qaybo ka mid ah. Ku soo ururi your.json faylkaaga isla hagahaaga Qoraalka Python. Xogtayada .json hadda waxa lagu kaydin doonaa doorsoomiyaha xogta.
4. Soo saarista Xogta
Hadda waa waqtigii aan ka soo saari lahayn macluumaadka aan u baahanahay faylkayaga JSON. Dhammaan qaababka, iyo sidoo kale fasalka/tag ay ka tirsan yihiin, ayaa loo baahan yahay.
Waxaan sidoo kale u baahan doonaa liis ah dhammaan ereyada gaarka ah ee qaababkayaga (sababaha aan dib u sharxi doono), markaa aan samayno liisaska maran si aan ula socono qiyamkan.
Hadda waxaanu dib u eegi doonaa xogtayada JSON oo aanu soo qaadan doonaa macluumaadka aanu u baahanahay. Halkii aan iyaga u haysan lahayn xargo ahaan, waxaanu isticmaali doonaa nltk.word tokenizer si aanu qaab kasta ugu beddelno liis erayo ah.
Kadib, liiskayada docs_x, waxaanu ku dari doonaa qaab kasta, oo ay la socoto summada la xidhiidha, liiska docs_y.
5. Eray Duubista
Helitaanka asalka ereyga waxaa loo yaqaan stemming. Tusaale ahaan, jiridda ereyga "kaas" jirid wuxuu noqon karaa "taas", halka jiridda ereyga " dhacaya" uu noqon karo "dhac".
Waxaan u isticmaali doonaa farsamadan soo saarista si aan u yareyno ereyada tusaalahayaga oo aan isku dayno inaan ogaano jumladaha macnahooda guud ahaan. Xeerkani waxa uu si fudud u soo saari doonaa liis gaar ah oo ah ereyo la soo saaray oo la isticmaali doono wejiga xiga ee diyaarinta xogtayada.
6. Boorsada Erayada
Waxaa la gaaray waqtigii laga hadli lahaa bacda kelmadaha markaan soo dejinay xogtayada oo aan soo saarnay eray bixin habaysan. Shabakadaha Neural iyo algorithms barashada mashiinka, sida aynu wada ognahay, waxay u baahan yihiin gelin tirooyin ah. Markaa liiskeena xadhiggu ma gooyn doono. Waxaan u baahanahay hab lagu matalo tirooyinka jumladayada, taas oo ah meesha ay boorso ereyadu ka soo gasho.
Weed kasta waxaa lagu matali doonaa liiska dhererka tirada ereyada ee ku jira erayada qaab-dhismeedkayaga. Kelmad kasta oo ku jirta ereyadayada waxa lagu matali doonaa meel liiska ka mid ah. Haddii booska liiska ku jira uu yahay 1, ereygu wuxuu ku muuqdaa bayaankeenna; haddii ay tahay 0, ereyga kuma soo baxayo weedhayada.
Waxaan u naqaannaa bac ereyo sababtoo ah ma naqaano sida ay ereyadu u kala horreeyaan weedha; Waxa kaliya ee aan ognahay waa in ay ku jiraan ereyada tusaalahayaga.
Marka laga soo tago qaabeynta fikradayada, waa inaan sidoo kale qaabeynaa wax soo saarkeena si shabakada neural ay u fahanto. Waxaan dhisi doonaa liisaska wax soo saarka kuwaas oo ah dhererka tirada calaamadaha/tagsyada ku jira xogtayada, oo la mid ah boorsada erayada. Meel kasta oo liiska ka mid ah waxay u taagan tahay sumad/taag u gaar ah, iyo 1 mid ka mid ah goobahaas waxay tilmaamaysaa summada/taagga la matalo.
Ugu dambayntii, waxaanu isticmaali doonaa NumPy arys si aanu u kaydino xogta tababarka iyo wax soo saarka.
7. Horumarinta Model
Waxaan diyaar u nahay inaan bilowno dhisidda iyo tababbarka qaab-dhismeedka hadda oo aan horay u sii diyaarinnay dhammaan xogtayada. Waxaan u isticmaali doonaa shabakad neerfaha horay u sii quudiya oo leh laba lakab oo qarsoon ujeedooyinkayaga.
Ujeedada shabakadayadu waxay noqon doontaa in aan eegno ururinta ereyada oo aan ku meelayno fasal (mid ka mid ah sumadahayada faylka JSON). Waxaan ku bilaabaynaa in aan samayno qaab-dhismeedka moodeelkeena. Maskaxda ku hay in aad ku ciyaari karto qaar ka mid ah nambarada si aad ula timaado qaab ka wanaagsan! waxbarashada Machine waxay inta badan ku salaysan tahay tijaabin iyo qalad.
8. Tababarka Model & Badbaadinta
Waxaa la joogaa waqtigii aan ku tababari lahayn qaabkayaga xogtayada hadda markaan diyaarinay! Waxaan tan ku gaari doonnaa innagoo xogtayada ku dhejinaya qaabka. Tirada waayaha aan bixino waa tirada jeer ee tusaaluhu soo bandhigi doono xog isku mid ah inta lagu jiro tababarka.
Waxaan ku kaydin karnaa qaabka qaabka faylka marka aan dhammeyno tababarka. tflearn waa qoraal loo isticmaali karo qoraallada kale.
9. Isticmaalka chatbot
Hadda waxaad bilaabi kartaa inaad la sheekaysato botkaaga.
Faa'iidooyinka Chatbot
- Maadaama bots laga filayo inay shaqeeyaan 365 maalmood sannadkii, 24 saacadood maalintii, mushahar la'aan, waxay kordhiyaan helitaanka iyo xawaaraha falcelinta.
- Bots-yadani waa aaladaha ugu fiican ee lagula tacaali karo xogta waaweyn ee saddexda Vs ee muhiimka ah: mugga, xawaaraha, iyo kala duwanaanta.
- Chatbots waa software loo isticmaali karo in lagu barto laguna fahmo macaamiisha shirkadda.
- Waxay leedahay awood sare oo ay leedahay kharashka dayactirka jaban ka dib markii ay leedahay faa'iidooyin sare.
- Codsiyada Chatbot waxay abuuraan xog laga yaabo in la xafido oo loo isticmaalo falanqaynta iyo saadaasha.
Isticmaalka
- Xalinta su'aalaha macaamiisha
- Ka jawaabista su'aalaha inta badan la is weydiiyo
- U qoondaynta macaamiisha inay taageeraan kooxda
- Uruurinta jawaab celinta macaamiisha
- Soo jeedinta soo jeedinta cusub
- Ku dukaamayso ganacsi wada hadal ah
- IT Helpdesk
- Qabashada guryaha
- Xawaalad
Ugu Dambeyn
Chatbots, sida tignoolajiyada kale ee AI, ayaa loo isticmaali doonaa in lagu kordhiyo xirfadaha aadanaha iyo xoraynta bini'aadamka si ay u noqdaan kuwo hal abuur leh oo male-awaal ah iyaga oo u oggolaanaya inay waqti badan ku qaataan istaraatiijiyadeed halkii ay ka ahaan lahaayeen hawlo xeeladaysan.
Ganacsiyada, shaqaalaha, iyo macaamiishu waxay u badan tahay inay ka faa'iidaysan doonaan sifooyinka chatbot ee la xoojiyey sida talooyinka degdega ah iyo saadaalinta, iyo sidoo kale si sahlan oo loo galo shir fiidiyoow ah oo heer sare ah oo laga helo wada sheekeysiga, mustaqbalka dhow, marka AI lagu daro horumarinta 5G technology.
Kuwan iyo fursadaha kale ayaa weli la baarayaa, laakiin sida isku xirnaanta internetka, AI, NLP, iyo horumarka barashada mashiinka, waxay noqon doonaan kuwo aad u baahsan.
Chowoo
Hello,
Waad ku mahadsan tahay barnaamijkan.
su'aal baan qabaa
"Boorsada_ereyada" lama qeexin. Ma fahmi karo qaladkan.
Ma ii sheegi kartaa sideen u xalin karaa qaladkan??
Waad ku mahadsan tahay barnaamijkan!! Maalin wanaagsan
Jay
Fadlan ku dar shaqo ka hor intaadan isticmaalin qaybta chatbot:
/////////////////////////////////// ///////////////////////////
bacda_ereyada(ereyada, ereyada):
bag = [0 loogu talagalay _ kala duwan (len(ereyo))]
s_words = nltk.word_tokenize(-yada)
s_words = [stemmer.stem (erey. hoose ()) erayga s_words]
see in_words:
i, w oo tira ahaan (ereyo):
haddii w== waa:
bac[i] = 1
soo celi numpy.array (bac)
// Dhab ahaantii waxay xallin doontaa arrintaada. //
///////////////////////////////// /////////////////////////
Codka oo dhameystiran ayaan kula wadaagayaa, si aad sawir cad uga heli doonto.
///////////////////////////////// ////////
soo dejiso nltk
ka nltk.stem.lancaster soo dejinta LancasterStemmer
stemmer = LancasterStemmer ()
soo dejinta nambaro
soo dejinta tflearn
soo dejinta tensorflow
soo dejinta random
soo deji json
qajaar la dhanayey
oo furan ("intents.json") sida fayl:
xogta = json.load (faylka)
isku day:
oo furan ("data.pickle", "rb") sida f:
erayada, sumadaha, tababarka, wax soo saarka = pickle.load(f)
marka laga reebo:
erayada = []
sumadaha = []
docs_x = []
docs_y = []
ulajeedka xogta[“ujeedada”]:
qaabka ulajeedka ah["qaababka"]:
wrds = nltk.word_tokenize(qaabka)
erayo. fidin(wrds)
docs_x. lifaaq(wrds)
docs_y.append (ujeedka["tag")
haddii ujeedadu["tag"] aanay ku jirin sumadaha:
sumadaha.append (ujeeddada["tag")
erayada = [stemmer.stem(w.hoose()) ee w erayada haddii w != "?"]
erayo = la soocay (liiska(ereyada)))
calaamado = la kala soocay (calaamadaha)
tababarka = []
wax soo saarka = []
out_empty = [0 loogu talagalay _ kala duwan (len(calaamadaha))]
x, doc tiro ahaan (docs_x):
bac = []
wrds = [stemmer.stem(w.hoose()) w in doc]
w ereyada:
haddii uu wrds:
bac. lifaaq (1)
kale:
bac. lifaaq (0)
Out_row = Banaan[:]
wax soo saarka_ saf[labels.index(docs_y[x])] = 1
tababar.ku dheji (bac)
wax soo saarka.append (output_row)
tababar = numpy.array (tababarka)
wax soo saarka = numpy.array (wax soo saar)
oo furan ("data.pickle", "wb") sida f:
pickle.dump ((ereyo, calaamado, tababar, wax soo saar), f)
tensorflow.reset_default_graph()
net = tflearn.input_data (qaab = [Ma jiro, len (tababarka[0])))
net = tflearn. si buuxda_ku xidhan(shabag, 8)
net = tflearn. si buuxda_ku xidhan(shabag, 8)
net = tflearn.ful_iskuxiran
net = tflearn.regression(net)
model = tflearn.DNN(net)
isku day:
model.load("model.tflearn")
marka laga reebo:
model.fit (tababarka, wax soo saarka, n_epoch=1500, batch_size=8, show_metric=Run)
model.save ("model.tflearn")
bacda_ereyada(ereyada, ereyada):
bag = [0 loogu talagalay _ kala duwan (len(ereyo))]
s_words = nltk.word_tokenize(-yada)
s_words = [stemmer.stem (erey. hoose ()) erayga s_words]
see in_words:
i, w oo tira ahaan (ereyo):
haddii w== waa:
bac[i] = 1
soo celi numpy.array (bac)
Def chat():
daabac ("Ku bilow inaad la hadasho bot (nooca jooji si aad u joojiso)!")
halka Run:
inp = gelin ("Adiga:")
haddii inp.hoose () == "jooji":
nasashada
Natiijooyinka = model.predict ([bag_of_words(inp, words)])
results_index = numpy.argmax(natiijooyinka)
tag = sumadaha[results_index]
tg ee xogta["intents"]:
haddii tg['tag'] == tag:
jawaabaha = tg['jawaabaha']
daabac( random.doorashada(jawaabaha))
sheeko ()
/////////////////////////////////// /////////////
Mahadsanid,
Codayn farxad leh!
Lu
Hello,
Ma i siin kartaa fikrad ah habka loo marayo kiiska la rabo in lagu sameeyo chatbot ee Python, laakiin macluumaadka waxaa laga helay sahan in excel. Mahadsanid!