ChatterBot 및 Python으로 ChatBot 구축 - 1부

소개

ChatterBot은 알려진 대화 모음을 기반으로 응답을 생성할 수 있게 해주는 Python 기반의 기계 학습 기반 대화형 대화 엔진입니다. ChatterBot은 언어 독립적 설계를 통해 모든 언어를 말할 수 있도록 훈련할 수 있습니다. 처음에는 지식이 없지만 교육과 커뮤니케이션을 바탕으로 사용자의 질문에 정확하게 응답하려고 합니다. 입력과 응답이 사용되는 빈도와 일치하는 명령문을 검색하여 가장 근접하게 일치하는 응답을 일치시킵니다. 이러한 것들은 논리 어댑터, 교육 프로세스, 전처리기, 필터 및 기타 사용자 정의 동작으로 고도로 사용자 정의할 수 있습니다.

설치

pip로 chatterbot 패키지를 설치합니다. 따라서 먼저 터미널을 열고 적절한 Python 버전으로 다음 명령을 입력하십시오. 여기서는 특히 v3.7.10을 사용하고 있습니다.

pip install chatterbot

설치가 성공했는지 확인하고 아래 명령을 실행합니다.

pip show chatterbot

설치가 완료되면 기본 예제부터 시작하겠습니다.

봇 만들기

먼저 welcome_bot.py라는 파일을 만듭니다. chatterbot 라이브러리에서 ChatBot 클래스를 가져옵니다.

from chatterbot import ChatBot

"GreetBot"이라는 새 챗봇을 만들고 원하는 이름을 지정할 수 있습니다.

chatbot = ChatBot("GreetBot")

봇 교육

사용 가능한 트레이너 세트에서 ListTrainer를 가져와 입력에 응답할 수 있도록 인사 데이터로 봇을 교육합니다.

from chatterbot.trainers import ListTrainer

챗봇 매개변수로 ListTrainer의 트레이너 인스턴스를 생성하고 샘플 인사말 데이터 목록으로 훈련합니다.

trainer = ListTrainer(chatbot)
train_data = [
    "Hello",
    "Hi",
    "Hi, how are you?",
    "I'm doing great.",
    "Greetings!",
    "How do you do?",
    "Great, thanks for asking!",
    "What's up"
] 
trainer.train(train_data)

봇에서 응답 검색

훈련된 봇에서 응답을 검색하려면 입력 매개변수와 함께 봇 개체의 get_response 메서드를 사용합니다.

response = chatbot.get_response('hi')
print(response)

최종 코드

from chatterbot import ChatBot
from chatterbot.trainers import ListTrainer

chatbot = ChatBot('GreetBot')

trainer = ListTrainer(chatbot)

train_data = [
    "Hello",
    "Hi",
    "Hi, how are you?",
    "I'm doing great.",
    "Greetings!",
    "How do you do?",
    "Great, thanks for asking!",
    "What's up"
]

trainer.train(train_data)

response = chatbot.get_response('Hi')
print(response)

봇을 실행하려면 welcome_bot.py 스크립트를 실행하세요.

python greet_bot.py

결론/참고

이 기사를 읽어 주셔서 감사합니다. 이것이 어떤 면에서 도움이 되고 Python 및 Chatterbot 라이브러리로 봇 구축을 시작하는 방법에 대한 기본 아이디어를 얻기를 바랍니다. 이것은 매우 기본적인 설명과 데모였습니다. 공유, 좋아요, 구독하고 동일한 및 기타 봇 구축 자습서를 계속 지켜봐 주십시오.