텐서플로우 챗봇 예제


함수가 챗봇 어휘에서 문장에서 단어를 찾으면 배열의 해당 위치로 1을 설정합니다. 이 배열은 모델에 의해 분류되어 어떤 의도가 속하는지 식별하도록 전송됩니다. 그런 다음 병 API를 사용하여 HTTP GET 끝점(/api URL 아래)을 만듭니다. 경로 데코레이터는 HTTP GET을 통해 끝점에 연결될 때 실행되는 함수를 설정하고 보강합니다. 이 경우 api() 함수가 실행되어 먼저 HTTP 매개 변수로 전달된 문장을 읽고 위에서 설명한 prepare_문장 함수를 호출하고 마지막으로 디코딩 단계를 실행합니다. 반환되는 것은 사용자가 제공한 입력 문장과 챗봇의 회신을 모두 포함하는 사전입니다. 이 시점에서 교육 집합은 번역 프로젝트에 사용된 교육 세트와 매우 유사합니다. 따라서 기계 학습 번역 문서에서 개발한 몇 가지 코드를 사용할 수 있습니다. 예를 들어 corpora_tools.py 파일은 변경 없이 여기에서 사용할 수 있습니다(또한 data_utils.py가 필요합니다). 오토바이 대여 챗봇 대화에 대한 몇 가지 기본적인 맥락에서 작업해 보겠습니다. 이제 사용자 입력에서 챗봇 응답을 생성할 수 있습니다: 내 목표는 트위치 스트림에서 사람들과 실시간으로 대화할 수 있는 챗봇을 만드는 것이었으며, 총 바보처럼 들리지 는 않았습니다.

챗봇을 만들거나 기계 학습 작업을 실제로 수행하려면 교육 데이터를 확보하는 것이 첫 번째 작업인데, 기계 학습 알고리즘이 소화할 수 있는 “입력” 및 “출력” 방식으로 포맷되도록 구성하고 준비해야 합니다. 틀림없이, 이것은 모든 실제 작업이 기계 학습에 대해 수행 할 때입니다. 모델 및 교육/테스트 단계의 구축은 쉬운 부분입니다! 챗봇에는 주로 두 가지 유형이 있습니다: 첫 번째 챗봇은 주제를 이해하려고 시도하는 간단한 챗봇으로, 항상 같은 주제에 대한 모든 질문에 대해 동일한 답변을 제공합니다. 예를 들어, 기차 웹사이트에서 City_A에서 City_B 서비스까지의 시간표는 어디에서 찾을 수 있습니까? 그리고 City_A에서 출발하는 다음 열차는 무엇입니까? 아마 같은 대답을 얻을 것이다, 그 안녕을 읽을 수 있습니다! 네트워크의 시간표는 이 페이지에서 확인할 수 있습니다.

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