Библиотека ChatterBot для Python предоставляет простой и эффективный способ создания и обучения чат-ботов. Она основана на использовании алгоритмов машинного обучения для генерации ответов на вопросы и проведения диалогов с пользователем.
Прописываем в консоли и ждём установки:
Python shell
pip install chatterbot
Вот несколько примеров кода, демонстрирующих возможности библиотеки ChatterBot:
Python
from chatterbot import ChatBot
# Создаем экземпляр чат-бота и передаём его имя
bot = ChatBot("Владимир")
# Учим бота на простых примерах
bot.train([
'Привет',
'Здравствуйте',
'Как дела?',
'Хорошо, спасибо',
'Что делаешь?',
'Отвечаю на вопросы пользователей'
])
# Получаем ответы от бота
response = bot.get_response("Привет")
print(response)
Этот пример создает экземпляр чат-бота с именем "Владимир" и обучает его на заданных фразах и ответах, задаются они в формате: Вопрос, Ответ. Затем мы отправляем боту вопрос "Привет", чтобы получить ответ и вывести в консоль.
Второй пример показывает, как использовать ChatterBot для обучения бота на больших объемах готовых данных:
Python
from chatterbot import ChatBot
from chatterbot.trainers import ChatterBotCorpusTrainer
# Создаем экземпляр чат-бота
bot = ChatBot("Крестик")
# Создаем тренера для обучения бота на данных корпуса
trainer = ChatterBotCorpusTrainer(bot)
# Учим бота на данных корпуса русского языка
trainer.train('chatterbot.corpus.russian')
# Получаем ответы от бота
response = bot.get_response('Как тебя зовут?')
print(response)
response = bot.get_response('Как дела?')
print(response)
В этом примере мы использовали тренера ChatterBotCorpusTrainer для обучения бота на готовых данных корпуса русского языка. Для этого мы передали аргумент 'chatterbot.corpus.russian' в метод train(), указывая на использование корпуса русского языка. Затем мы отправляем боту 2 вопроса на русском языке, чтобы получить ответы и распечатать их.
Этот код позволит вашему боту обучиться на большом объеме данных, включающих в себя примеры русского языка, и быть готовым отвечать на вопросы на русском языке. Вы также можете создать свои собственные файлы корпуса данных на русском языке и использовать их для обучения бота.
В принципе можно расширить функционал бота, например добавив while для бесконечного диалога. Это как идея для того, чтобы вы сами совершенствовали код бота из базы.
А для новичков которые мало знают Python, но хотят сделать своего полноценного голосового ассистента просто и быстро, переходите на данный пост(
) на нашем Telegram-канале канале и делайте всё по инструкции, т.к. эта статья ориентированна на не совсем новичков.