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chatterbot-聊天机器人

发表于 更新于 分类于

读取excel中问题,配置默认返回值,数据存储为mongo
Apdater类型：
logic_adapters：机器人应答逻辑
Closest Match Adapter ：字符串模糊匹配(编辑距离)
Closest Meaning Adapter  ：借助nltk的WordNet，近义词评估
Time Logic Adapter ：处理涉及时间的提问
Mathematical Evaluation Adapter： 涉及数学运算

storage_adapters：存储器后端
 Read Only Mode ：只读模式，当有输入数据到chatterbot的时候，数据库并不会发生改变
 Json Database Adapter ：用以存储对话数据的接口，对话数据以Json格式进行存储。
Mongo Database Adapter  以MongoDB database：方式来存储对话数据
input_adapters：输入形式
Variable input type adapter ：允许chatter bot接收不同类型的输入的，如strings,dictionaries和Statements
Terminal adapter ：使得ChatterBot可以通过终端进行对话
 HipChat Adapter ：使得ChatterBot 可以从HipChat聊天室获取输入语句，通过HipChat 和 ChatterBot 进行对话
Speech recognition ：语音识别输入，详见chatterbot-voice
output_adapters：输出形式
Output format adapter：支持text，json和object格式的输出
Terminal adapter
HipChat Adapter
Mailgun adapter：允许chat bot基于Mailgun API进行邮件的发送
Speech synthesisTTS(Text to speech)部分，详见chatterbot-voice

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#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-

#手动设置一些语料
from chatterbot import ChatBot
from chatterbot.trainers import ListTrainer
import xlrd
#读取excel问题 到数组
wb = xlrd.open_workbook("excel.xlsx")
sh = wb.sheet_by_index(0)
questionList = []
for r in range(sh.nrows):
	questions = sh.cell_value(r, 0).split("##")
	answer    = sh.cell_value(r, 1).split("#")[0]
	for question in questions:
		if question:
			questionList.append(question)
			questionList.append(answer)
#配置机器人名称 
#adapter
#storage adapters：提供连接不同存储系统（ MongoDB 或者本地文件存储）的接口。
#output adapters ：提供应答接口支持text，json和object格式的输出
#logic adapters：定义输入<—>应答的逻辑
###MathematicalEvaluation 该adapter对于输入的语句进行数学表达式是否存在的检测，若有则返回应答结果。该adapter能够处理单词和数字运算符的任意组合
###Closest Meaning Adapter  借助nltk的WordNet，近义词评估
###BestMatch 就是最匹配方式，从训练的对话中找到最相识的语句，根据对话，提供回答
Chinese_bot = ChatBot("Excel",
                        storage_adapter='chatterbot.storage.MongoDatabaseAdapter',
                        logic_adapters=[
                                   {
                                       'import_path': 'chatterbot.logic.BestMatch',
                                       'threshold': 0.6,
                                       'default_response': '正在学习中'
                                   }
                               ],
                               database_uri='mongodb://localhost:27017/chatterbot-database',
                        output_adapter="chatterbot.adapters.output.OutputFormatAdapter",
                        output_format='text')
trainer = ListTrainer(Chinese_bot)
#在trainer中，决定选择哪种构造方式来创建上下文的关系

trainer.train(questionList)
 
# 测试一下
while True:
	question = input("请提问:")
	if question=='quit':
		break
	response = Chinese_bot.get_response(question)
	print(response)

@http://www.shareditor.com/blogshow?blogId=64
开发文档:
@https://chatterbot.readthedocs.io/en/stable/index.html
github:
@https://github.com/gunthercox/ChatterBot