我正计划建立一个聊天机器人,它可以得到用户的输入,并分析和调用不同的web服务在Java。例如,
Get customers who bought books between 01/MAR/2019 and 10/MAR/2019.
Get books published by ABC Publications.
Create customer with name ABC and address 12, Hill View Street, London.
对于第一个,它必须识别它是一个检索请求,因为它是“get”调用,它是关于书和日期的。在第二个文本需要提取关键词“书籍”和出版物名称“ABC”。第三个是不同的,它是一个创建带有姓名和地址的客户请求调用。
由于我更舒适的与Java,我正在寻找NLP可以实现以上。在互联网上,我找到了更多关于OpenNLP和CorenLP的信息。OpenNLP的示例和示例非常广泛。
所以我想检查一下我的方向是否正确?我看到了很多其他东西,比如Apache Ruta UIMA,但不确定它是否适用于我的用例,因为我在NET中找不到太多信息。
是的,我认为这两个NLP库被广泛用于Java。但是,如果您要做的是不需要扩展或不需要处理大数据的小型项目,那么NLTK或spaCy(可能还有scikit-learn)可以是一个很好的选择。这些都是基于Python的,但使用起来并不难。
译者:毛毛虫 作者: Matthew Inkawhich 在本教程中,我们探索了一个好玩和有趣的循环序列到序列的模型用例。我们将用 Cornell Movie-Dialogs Corpus处的电影剧本来训练一个简单的聊天机器人。 在人工智能研究领域中对话模型模型是一个非常热门的话题。聊天机器人可以在各种设置中找到,包括客户服务应用和在线帮助。这些机器人通常由基于检索的模型提供支持,这些输出是某些形
本文向大家介绍Python QQBot库的QQ聊天机器人,包括了Python QQBot库的QQ聊天机器人的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文实例为大家分享了Python QQBot库的QQ聊天机器人的具体代码,供大家参考,具体内容如下 项目地址:https://github.com/pandolia/qqbot 1.安装 2.主动发出消息 3.根据事件回复消息 首先我们需要在命令行启动
本文向大家介绍Python如何实现机器人聊天,包括了Python如何实现机器人聊天的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 今天午休的时候,无意之中看了一篇博客,名字叫Python实现机器人,感觉挺有的意思的。 于是用其写了一个简单的Python聊天,源码如下所示: 注意:如果出现某某模块找不到的时候,记得使用pip安装对应的模块。 效果图如下所示: 唯一美中不足的是英文,不过没关系,国内有图灵机
聊天机器人是可行的 我:chatbot,你好! chatbot:你也好! 我:聊天机器人可行吗? chatbot:你不要怀疑这是天方夜谭,我不就在这里吗?世界上还有很多跟我一样聪明的机器人呢,你听过IBM公司在2010年就研发出来了的Watson问答系统吗?它可比我要聪明100倍呢 我:噢,想起来了,据说Watson在智力竞赛中竟然战胜了人类选手。但是我了解到它有一些缺陷:因为它还只是对信息检索技
智能机器人可以做到的事情可以很复杂:文字、语音、视频识别与合成;自然语言理解、人机对话;以及驱动硬件设备形成的“机器”人。作为一个只有技术和时间而没有金钱的IT人士,我仅做自然语言和人工智能相关的内容,不涉及硬件,也不涉及不擅长的多媒体识别和合成。所以索性就做一个可以和你说话,帮你解决问题的聊天机器人吧。
现代分词都是基于统计的分词,而统计的样本内容来自于一些标准的语料库。假如有一个句子:“小明来到荔湾区”,我们期望语料库统计后分词的结果是:"小明/来到/荔湾/区",而不是“小明/来到/荔/湾区”。那么如何做到这一点呢? 从统计的角度,我们期望"小明/来到/荔湾/区"这个分词后句子出现的概率要比“小明/来到/荔/湾区”大。如果用数学的语言来说说,如果有一个句子S,它有m种分词选项如下:$$A_{11