机器人怎么做（如何制作一个聊天机器人）

全文共4088字，预计学习时长11分钟

图源：unsplash

在现实中，聊天机器人的响应时间非常重要。无论是旅游业、银行还是医疗，如果你真的想帮助客户，机器人的响应时间应该更短，并且应与客户服务代表交谈时的真实情况类似。

除此之外，了解聊天机器人的主要用途也很重要，每个行业都不能使用同一个聊天机器人，他们有不同的目的和不同的语料库。虽然消息传递组件可以很好地给予答复，但是可能需要时间作出回应。另一方面，考虑到时间问题，可以应用各种其他方法，甚至可以找到一些以规则为基础的系统，以获得适合回答所提问题的语句。

你曾多少次联系旅行社要求退票，得到一个恰当的答复是远远不够的。

现在让我们制作一个简单的聊天机器人，安装以下软件包：

pip install nltk pip install newspaper3k

Package newspaper3k有以下优点：

· 多线程文章下载框架

· 可识别新闻URL

· 可从HTML中提取文本

· 从HTML中提取顶层图像

· 可从HTML提取所有图像

· 可从文本中提取关键词

· 可从文本中提取摘要

· 谷歌趋势术语提取

· 使用10多种语言（英语、德语、阿拉伯语、中文等）

导入库，如下所示：

#import libraries from newspaper import Article import random import nltk import string from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

余弦相似度或余弦核将相似度计算为X和Y的标准化点积：

sklearn.metrics.pairwise.cosine_similarity(X, Y=None, dense_output=True)

参数

X{ndarray, sparse matrix} of shape (n_samples_X, n_features) 输入数据。

Y{ndarray,sparse matrix} of shape (n_samples_Y, n_features), default=None 输入数据。

如果没有，输出将是X. dense_outputbool中所有样本之间的成对相似性，default =True是否返回密集输出，即使输入是稀疏的。如果为False，则如果两个输入数组都是稀疏的，则输出是稀疏的。

返回

核矩阵：ndarray of shape(n_samples_X, n_samples_Y)

import numpy as np import warnings warnings.filterwarnings('ignore')

这里从一个医疗保健网站获取数据：

article=Article("https://www.mayoclinic.org/diseases-conditions/chronic-kidney-disease/symptoms-causes/syc-20354521") article.download() article.parse() article.nlp() corpus=article.text print(corpus) #tokenization text=corpus sentence_list=nltk.sent_tokenize(text) #A list of sentences #Print the list of sentences print(sentence_list)

准备好了语料库之后，你需要考虑用户或客户可能会问或说的问题，这与我们的内容无关。它可以是问候语、感谢语，也可以是拜拜之类的信息。团队需要就这些信息和他们的反应进行考量。

问候机器人响应：

#Random response to greeting def greeting_response(text): text=text.lower() #Bots greeting bot_greetings=["howdy","hi","hola","hey","hello"] #User Greetings user_greetings=["wassup","howdy","hi","hola","hey","hello"] for word in text.split(): if word in user_greetings: return random.choice(bot_greetings) #Random response to greeting def gratitude_response(text): text=text.lower()

感谢机器人响应：

#Bots gratitude bot_gratitude=["Glad tohelp","You are most welcome", "Pleasure to be ofhelp"] #User Gratitude user_gratitude=["Thankyou somuch","grateful","Thankyou","thankyou","thankyou"] for word in text.split(): if word in user_gratitude: return random.choice(bot_gratitude)

图源：unsplash

种类列表：

# Default title text def index_sort(list_var): length=len(list_var) list_index=list(range(0,length)) x=list_var for i in range(length): for j in range(length): if x[list_index[i]]>x[list_index[j]]: #swap temp=list_index[i] list_index[i]=list_index[j] list_index[j]=temp return list_index

聊天机器人响应功能来自于对预定义文本的余弦相似性的响应。

#Creat Bots Response def bot_response(user_input): user_input=user_input.lower() sentence_list.append(user_input) bot_response="" cm=CountVectorizer().fit_transform(sentence_list) similarity_scores=cosine_similarity(cm[-1],cm) similarity_scores_list=similarity_scores.flatten() index=index_sort(similarity_scores_list) index=index[1:] response_flag=0 j=0 for i in range(len(index)): ifsimilarity_scores_list[index[i]]>0.0: bot_response=bot_response+''+sentence_list[index[i]] response_flag=1 j=j+1 if j>2: break if response_flag==0: bot_response=bot_response+""+"I apologize, I dont understand" sentence_list.remove(user_input) return bot_response

对于退出聊天，退出列表中的单词写为“退出”，“再见”，“再见”，“退出”。

响应这些话，聊天机器人将退出聊天。

启动聊天机器人，尽情享受吧！

#Start Chat print("Doc Bot: I am DOc bot and I will answer your queries about chronickidney disease, if you want to exit type, bye") exit_list=['exit','bye','see you later','quit'] while(True): user_input=input() if user_input.lower() in exit_list: print("Doc Bot: Bye Bye See youlater") break elif greeting_response(user_input)!=None: print("Doc Bot: "+greeting_response(user_input)) elif gratitude_response(user_input)!=None: print("Doc Bot: "+gratitude_response(user_input)) else: print("Doc Bot: "+bot_response(user_input))

请参见下面聊天机器人的回复：

“谢谢”并不在我们的机器人感谢程序中，因此我们要传达这样的信息。随着时间的推移，你可以扩大这样的词汇表，或者使用正则表达式对其进行微调。

举个小例子，与聊天机器人开始聊天，应该是快速和简单的。你需要针对不同行业对聊天机器人进行微调，这些行业的语料库来自实时数据或云端的一些储存。

此外，需要注意的是，实时数据要面对挑战，聊天必须基于最新的数据作出回应，例如在旅行社订票。

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