git clone https://github.com/yourusername/intent-based-chatbot.git Navigate to the project directory: cd intent-based-chatbot Install the required dependencies: pip install -r requirements.txt Run the Streamlit application: streamlit run app.py Usage Home Page: Enter your message in the text inpu...
💬 Open source machine learning framework to automate text- and voice-based conversations: NLU, dialogue management, connect to Slack, Facebook, and more - Create chatbots and voice assistants nlp bot machine-learning natural-language-processing bots botkit chatbot bot-framework nlu spacy mitie cha...
chatbot=ChatBot('XiaoMu')# Create a new trainer for the chatbottrainer=ChatterBotCorpusTrainer(chatbot)# Train the chatbot based on the english corpustrainer.train("chatterbot.corpus.english")# Get a response to an input statementres=chatbot.get_response("Hello, how are you today?")print(res)r...
pytorch官网教程：https://pytorch.org/docs/stable/index.html tensorflow官网：https://github.com/tens...
在机器学习算法的帮助下,用chatbot训练你以前的聊天响应,这样它可以提供尽可能最好的回复。 正确的习惯很大地决定了我们的成功。你的社交习惯如何呢? 原文链接:https://towardsdatascience.com/how-an-ai-based-chatbot-can-help-you-form-better-long-term-habits-6344df319cef - End -...
Rainfall Prediction Model using Multi-Task Convolutional Neural Networks. Long paper, ICDM 2017.[ACL 2017]. AliMe Chat: A Sequence to Sequence and Rerank based Chatbot Engine，ACL 2017.[arXiv]. KEML: A Knowledge-Enriched Meta-Learning Framework for Lexical Relation Classification，arXiv.
ChatScript Natural Language tool/dialog manager, a rule-based chatbot engine. Chatterbot (Python) ChatterBot is a machine learning, conversational dialog engine for creating chat bots. Chatbot (Python) 基於向量匹配的情境式聊天機器人 Tipask (PHP) 一款开放源码的PHP问答系统,基于Laravel框架开发,容易扩展...
先大致说一下搭建chatbot的思路吧,其实很简单:这里的chatbot是基于带Luong attention机制的seq2seq。研究过NLP的同学应该对seq2seq很熟悉,它可以将任意长度的时序信息映射到任意长度,在基于深度神经网络的机器翻译中使用广泛。 实际上,中文翻译成英文就是训练出一个中文序列到英文序列的映射,而我们的chatbot不就是一个...
开放领域的chatbot更难实现,因为用户 不一定有明确的目标或意图。 像Twitter和Reddit这样的社交媒体网站上的对话通常是开放领域的 - 他们可以谈论任何方向的任何话题。 无数的话题和生成合理的反应所需要的知识规模,使得开放领域的聊天机器人实现相当困难。
之前整理过一篇关于信息提取的笔记,也是基于大名鼎鼎的 SLP 第 18 章的内容,最近在做一个 chatbot 的 NLMLayer 时涉及到了不少知识图谱有关的技术,由于 NLMLayer 默认的输入是 NLU 的 output,所以实体识别(包括实体和类别)已经自动完成了。接下来最重要的就是实体属性