|
Image Recognition
|
| bet | 55/182 | | Sana | 19.05.2024 | | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Asenkron dasturlash:
Bir vaqtning o‘zida ko‘plab so‘rovlarni bajarish uchun asenkron dasturlash imkoniyatlaridan foydalaning.
Yuqoridagi misollar asos bo‘lib xizmat qiladi va chatbotni ishlab chiqish loyihangizning aniq talablari va maqsadlariga qarab to‘ldirilishi mumkin.
Chatbotlarni yaratishda tabiiy til va mashinali o‘qitish integratsiyasi.
Tabiiy til (NLP) va mashinali o‘qitish (mo) integratsiyasi chatbotlarni ishlab chiqishning muhim qismidir, chunki bu ularga foydalanuvchi so‘rovlarini yanada samarali qayta ishlash va tushunish imkonini beradi. NLP va mo yordamida chatbot yarati h uchun bir necha qadamlar:
1. NLP va ML kutubxonalarini tanlash
Tabiiy tilni qayta ishlash va mashinali o‘qitish uchun tegishli kutubxonalarni tanlang. Masalan, SpaCy, NLTK va Gensim NLP uchun foydali bo‘lishi mumkin, Scikit esa mashinali o‘qitish uchun learn, TensorFlow yoki PyTorch bo‘lishi mumkin.
pip install spacy nltk gensim scikit-learn tensorflow
2. Matnni qayta ishlash
Ma’lumotni tozalash uchun tokenizatsiya, to‘xtash so‘zlarini olib tashlash, lemmatizatsiya va boshqa qadamlarni o‘z ichiga olgan matnni qayta ishlashni amalga oshiring. Ushbu operatsiyalarni bajarish uchun Space-dan foydalanish mumkin.
import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
def preprocess_text(text):
doc = nlp(text)
tokens = [token.lemma_ for token in doc if not token.is_stop]
return " ".join(tokens)
3. Mashinali o‘qitish modelini o‘qitish
Qayta ishlangan ma’lumotlarga asoslangan modelni o‘rgatish uchun mashinali o‘qitish kutubxonalaridan foydalaning. Scikit-learn turli xil algoritmlarni taqdim etadi.
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.pipeline import make_pipeline
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# Ma’lumotlarni tayyorlash
corpus = [...] # Sizning matnli ma’lumotlaringiz
labels = [...] # Sizning teglaringiz
# Ma’lumotlarni o‘qitish va test namunalariga bo‘lish
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(corpus, labels, test_size=0.2, random_state=42)
# Modelni yaratish va o‘qitish
model = make_pipeline(TfidfVectorizer(), MultinomialNB())
model.fit(X_train, y_train)
# Sinov namunasidagi bashorat
predictions = model.predict(X_test)
# Aniqlikni baholash
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
print(f'Accuracy: {accuracy}')
|
| |
