一.前述 ChatterBot是一个基于机器学习的聊天机器人引擎,构建在python上,主要特点是可以自可以从已有的对话中进行学(jiyi)习(pipei). 二.具体 1.安装 是的,安装超级简单,用pip就可以啦 pip install chatterbot 2.流程 大家已经知道chatterbot的聊天逻辑和输入输出以及存储,是由各种adapter来限定的,我们先看看流程图,一会软再一起看点例子,看看怎么用. 3.每个部分都设计了不同的“适配器”(Adapter). 机器人应答逻辑 =>

自然语言处理,语音处理.文本处理.语音识别(speech recognition),让计算机能够"听懂"人类语音,语音的文字信息"提取". 日本富国生命保险公司花170万美元安装人工智能系统,客户语言转换文本,分析词正面或负面.智能客服是人工能智能公司研究重点.循环神经网络(recurrent neural network,RNN)模型. 模型选择.每一个矩形是一个向量,箭头表示函数.最下面一行输入向量,最上面一行输出向量,中间一行RNN状态.一对一,没用RNN,如

在过去的几个月中,我一直在收集自然语言处理(NLP)以及如何将NLP和深度学习(Deep Learning)应用到聊天机器人(Chatbots)方面的最好的资料. 时不时地我会发现一个出色的资源,因此我很快就开始把这些资源编制成列表. 不久,我就发现自己开始与bot开发人员和bot社区的其他人共享这份清单以及一些非常有用的文章了. 在这个过程中,我的名单变成了一个指南,经过一些好友的敦促和鼓励,我决定和大家分享这个指南,或许是一个精简的版本 - 由于长度的原因. 这个指南主要基于Denny Br

前言 自然语言处理 ( Natural Language Processing, NLP) 是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向.它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法,用于分析理解机器与人之间的交互,常用的领域有:实体识别.文本纠错.情感分析.文本分类.关键词提取.自动摘要提取等方面.本文将从分词.词频.词向量等基础领域开始讲解自然语言处理的原理,讲解 One-Hot.TF-IDF.PageRank 等算法及 LDA.LDiA.LSA 等语义分析的原理.介绍

欢迎大家前往云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 我们每天都会听到关于有能力涉及旅游.社交.法律​​.支持.销售等领域的新型机器人推出的新闻.根据我最后一次查阅的数据,单单Facebook Messenger就拥有超过11000个机器人,然而到我写这篇文章的时候,估计又已经增加了几千台.第一代的机器人由于它们只能根据对话中的关键字来分析有限的一些问题,因此显得十分的愚笨.但是随着像Wit.ai, API.ai, Luis.ai, Amazon Lex, IBM Watson等机器学习服务和

ChatGirl 一个基于 TensorFlow Seq2Seq 模型的聊天机器人[中文文档] 简介 简单地说就是该有的都有了,但是总体跑起来效果还不好. 还在开发中,它工作的效果还不好.但是你可以直接训练,并且运行. 包含预处理过的 twitter 英文数据集,训练,运行,工具代码,可以运行但是效果有待提高. 数据集 Twitter 数据集: https://github.com/suriyadeepan/datasets 训练 你需要新建一个 model 文件夹来保存训练完的模型 运行这个文

系列文章 √第一章 元类编程,已完成 ; √第二章 网络编程,已完成 ; 本文目录 什么是socket?创建socket客户端创建socket服务端socket工作流程图解socket公共函数汇总实战:搭建在线聊天机器人 . 什么是socket? 说到网络编程,难免要提到socket? 那什么是socket呢,中文名叫"套接字",更难理解了吧. 通俗来讲,socket表示一个网络连接,通过这个连接,使得主机间或者一台计算机上的进程间可以通讯. 不管是不同主机,还是同一主机.既然是通信,

现在很多卖货公司都使用聊天机器人充当客服人员,许多科技巨头也纷纷推出各自的聊天助手,如苹果Siri.Google Now.Amazon Alexa.微软小冰等等.前不久有一个视频比较了Google Now和Siri哪个更智能,貌似Google Now更智能. 本帖使用TensorFlow制作一个简单的聊天机器人.这个聊天机器人使用中文对话数据集进行训练(使用什么数据集训练决定了对话类型).使用的模型为RNN(seq2seq),和前文的<RNN生成古诗词><RNN生成音乐>类似. 相

前言: 最近了解了一下Rasa,阅读了一下官方文档,初步搭建了一个聊天机器人. 官方文档:https://rasa.com/docs/ 搭建的chatbot项目地址: https://github.com/handsomecui/chat-robot.git Rasa介绍: Rasa Stack 开源机器学习工具,供开发人员创建上下文AI助手和聊天机器人,由 Rasa Core and NLU 组成. rasa-nlu:用于自然语言理解的库,具有意图分类和实体提取         识别结构化数据

来源商业新知网,原标题:让聊天机器人完美回复 | 基于PaddlePaddle的语义匹配模型DAM 语义匹配 语义匹配是NLP的一项重要应用.无论是问答系统.对话系统还是智能客服,都可以认为是问题和回复之间的语义匹配问题.这些NLP的应用,通常以聊天机器人的形式呈现在人们面前,目标是通过对话的上下文信息,去匹配最佳的回复. 因而,让聊天机器人完美回复问题,是语义匹配的关键目标.作为国内乃至国际上领先的NLP技术团队,百度在NLP领域积极创新.锐意进取,在聊天机器人的回复选择这个关键NLP任务上,

"智能聊天机器人"项目 目前已确定的团队人员:张扬.俊彦.韫月.地秀.泽波.李翔.文婧.俞明.加伟(排名不分先后) 队伍已满,没有再招人的打算(#^.^#) 我们的想法 你有用过智能聊天机器人吧,比如人人网小黄鸡,QQ群里的机器人啊什么的.你有想过利用机器人做更多的事情吗? 我们的项目,想做一个基于自然语言处理以及机器学习的.运行在桌面端的"聊天机器人平台".它是一个平台,它的功能就不止聊天这么简单. 我们想在平台上做的功能有: 一键让你的账号成为QQ群.微信群中的

1.用 Python 实现微信好友性别及位置信息统计 这里使用的python3+wxpy库+Anaconda(Spyder)开发.如果你想对wxpy有更深的了解请查看:wxpy: 用 Python 玩微信 # -*- coding: utf-8 -*- """ 微信好友性别及位置信息 """ #导入模块 from wxpy import Bot '''Q 微信机器人登录有3种模式, (1)极简模式:robot = Bot() (2)终端模式:ro

今天的文章仍然来自Jerry的老同事,SAP成都研究院的张航(Zhang Harry).关于他的背景介绍,请参考张航之前的文章:SAP成都研究院飞机哥:程序猿和飞机的不解之缘.下面是他的正文. 大家好,我是来自SAP成都研究院C4C开发团队的Harry. 今天给大家带来一个SAP C4C中国本地化的案例分享,这是我们成都C4C开发团队目前正在进行中的一个具有前瞻性的原型开发:通过C4C.微信.和基于Recast.AI的聊天机器人进行集成, 提升C4C的工单处理能力.  这个原型开发之前我也在SA

Tensorflow聊天机器人 聊天机器人也叫做对话系统,是一个热门领域.微软.facebook.苹果.google.微信.slack都在上面做了大的投入,这是一波新的试图改变人和服务交流的创业浪潮.例如operator x.ai,chatfuel,以及一些库例如botkit,微软的bot开发库. 许多公司都希望机器人可以自然对话,和人类没有区别.并且许多对外声明说用了NLP和深度学习技术来实现这个目标.但围绕AI这些天花乱坠的宣传有时候也很难区别现实和虚化的差别. 我要在这个系列文章里将一些构

内容来源:宜信技术学院第3期技术沙龙-线上直播|AI中台——智能聊天机器人平台 主讲人:宜信科技中心AI中台团队负责人王东 导读:随着“中台”战略的提出,目前宜信中台建设在思想理念及架构设计上都已经取得了很多成果.宜信是如何借助中台化的思想打造“AI中台”及相关的智能产品呢?本次直播,宜信科技中心AI中台团队负责人王东老师分享了宜信AI中台的具体实施路径,并重点介绍了AI中台的智能产品——智能聊天机器人平台,包括智能聊天机器人平台的背景理念.设计思想.技术架构和应用场景,该平台能提供什么样的能力

概述 本教程将向您展示如何构建一个简单的Dialogflow聊天机器人,引导您完成Dialogflow的最重要功能.您将学习如何: 创建Dialogflow帐户和第一个Dialogflow聊天机器人,它允许您定义自然语言理解模型. 使用实体提取参数,您可以使用这些参数定义如何从用户话语中提取数据.实体允许您对用户话语的重要部分进行分类.这使您可以提取与类别而不是特定话语匹配的数据,从而为您提供更大的灵活性. 使用上下文管理状态,这使您可以在多轮中保持对话状态. 与Google智能助理集成,可让您

相关概念 Rasa Stack 是一组开放源码机器学习工具,供开发人员创建支持上下文的人工智能助理和聊天机器人: • Core = 聊天机器人框架包含基于机器学习的对话管理 • NLU = 用于自然语言理解的库包含意图识别和实体提取 NLU 和 Core 是独立的.您可以使用没有 Core 的 NLU,反之亦然.我们建议两者都使用. 让我们从一个例子开始.想象一下你已经建立了一个人工智能助理来预约医生.在谈话开始时,你问你的用户你在找什么?他们回答我需要94301的家庭医生.现在是 Rasa S

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_178 聊天机器人(ChatRobot)的概念我们并不陌生,也许你曾经在百无聊赖之下和Siri打情骂俏过,亦或是闲暇之余与小爱同学谈笑风生,无论如何,我们都得承认,人工智能已经深入了我们的生活.目前市面上提供三方api的机器人不胜枚举:微软小冰.图灵机器人.腾讯闲聊.青云客机器人等等,只要我们想,就随时可以在app端或者web应用上进行接入.但是,这些应用的底层到底如何实现的?在没有网络接入的情况下,我们能不能像美剧<西部世界>

  Rasa是一个主流的构建对话机器人的开源框架,它的优点是几乎覆盖了对话系统的所有功能,并且每个模块都有很好的可扩展性.参考文献收集了一些Rasa相关的开源项目和优质文章. 一.Rasa介绍 1.Rasa本地安装 直接Rasa本地安装一个不好的地方就是容易把本地计算机的Python包版本弄乱,建议使用Python虚拟环境进行安装: pip3 install -U --user pip && pip3 install rasa 2.Rasa Docker Compose安装 查看本机Doc

前言 用python的AIML包很容易就能写一个人工智能聊天机器人. AIML是Artificial Intelligence Markup Language的简写, 但它只是一个简单的XML. 下面的代码例子会带你写一个你自己的Python人工智能聊天机器人. 什么是AIML? AIML是Richard Wallace开发的. 他开发了一个叫A.L.I.C.E(Artificial Linguistics Internet Computer Entity)的机器人并且赢了几个人工智能的奖项.