|
Image Recognition
|
| bet | 56/182 | | Sana | 19.05.2024 | | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 20244. Chatbot integratsiyasi
O‘qitilgan modelni chatbotingiz bilan birlashtiring. Masalan, chatterbot kutubxonasidan foydalanish:
from chatterbot import ChatBot
from chatterbot.trainers import ChatterBotCorpusTrainer
# Chatbot nusxasini yaratish
bot = ChatBot('MyBot')
# Ma’lumotlar korpusiga asoslangan trening
trainer = ChatterBotCorpusTrainer(bot)
trainer.train('chatterbot.corpus.english')
# So‘rovlarni tasniflash funktsiyasi
def classify_intent(user_input):
preprocessed_input = preprocess_text(user_input)
intent = model.predict([preprocessed_input])[0]
return intent
# Foydalanuvchi tajribasiwhile True:
user_input = input('You: ')
if user_input.lower() == 'exit':
break
intent = classify_intent(user_input)
# Turli maktab-internatlarni qayta ishlash if intent == 'greeting’:
response = 'Salom! Bugun sizga qanday yordam bera olaman?'
elif intent == 'farewell':
response = 'Xayr! Ajoyib kun o‘tkazing.'
else:
response = bot.get_response(user_input)
print('Bot:', response)
Ushbu qadamlar Python chatbotlarini yaratishda tabiiy til va mashinali o‘qitish integratsiyasi asoslarini namoyish etadi. Yondashuvlar va vositalar sizning loyihangizning o‘ziga xos talablari va vazifalariga qarab o‘zgarishi mumkin.
Tabiiy til (NLP) va mashinali o‘qitish (ML) integratsiyasi ilg’or chatbotlarni yaratishning asosiy elementidir. Bu chatbotlarga Foydalanuvchining tabiiy tilini yaxshiroq tushunish va qayta ishlash, javob sifatini yaxshilash va funksionallikni boyitish imkonini beradi. Keling, NLP va ML-ni Python chatbotlarini yaratishda birlashtirish uchun asosiy qadamlarni ko‘rib chiqaylik.
1. Tabiiy tilni qayta ishlash uchun kutubxonalardan foydalanish (NLP):
Matnni qayta ishlash va foydalanuvchi so‘rovlaridan ma’lumot olish uchun Space kutubxonasidan foydalanamiz.
pip install spacy
import spacy
# Space modelini yuklab olish
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
# Обработка текста
user_input = " Tabiiy tilni qayta ishlash haqida gapirib bering."
doc = nlp(user_input)
# Ma’lumot olish
entities = [(ent.text, ent.label_) for ent in doc.ents]
print("Entities:", entities)
|
| |
