chatbot_by_similarity 根据文本相似度实现问答的聊天机器人（弱智版） 项目介绍 这是根据工作需求写的一个简易版本的聊天机器人，主要目的是根据问题从知识库中匹配相应的答案，从而帮助使用者去更方便的查询到一些知识性内容。 模块简介 用法比较简单，给文本列表，经过训练后去匹配问题返回相似的答案。 结构及用法 模块由五个部分构成：测试数据、预处理分词、计算词向量、计算相似度和聊天机器人 文本的预处理(cut_text.py)： 提供知识库的word文档数据和小黄鸡聊天记录 from chatbot import load_data # word数据 texts = load_data(type='knowledge') # 小黄鸡数据 texts = load_data(type='chat') 文本的预处理(cut_text.py)： 用于分词、剔除停用词(这里偷懒直接把长度

PTT 中文语料 嗨，这里是PTT中文语料集，我透过将每篇文章化简为问答配对，其中问题来自文章的标题，而回覆是该篇文章的推文。可惜的是目前这份资料集的噪声还有点大，若您有更好的方法能提取出文章的问答配对，或发现这份资料集有什么能改进的部份，还请与我联系，也祝各位开发顺利:> 资料说明 资料集一共有两份，您可于或是从本专案的data资料夹里取得。 Gossiping-QA-Dataset.txt 搜集了PTT八卦版于2015年至2017年6月的文章，每一行都是一个问答配对，问与答之间以一个tab ( \t )区隔开，比如说 matlab有什麼炫砲一點的圖？ 一樣的圖改一改顏色，有點半透明感覺更唬爛炫 有沒有情人節吃什麼cp值最高的八卦 吃屎啊廢話 免費的一餐 姆咪一個人守得住街亭嗎? 引來一堆肥宅穢土轉生 有機會喔 有沒有被落石砸到該反省的八卦 蔡英文執政就故意誇大報導 東森不意外 情人節

使用PyTorch和NLP的聊天机器人 :rocket: 对于Chatbot项目委员会，请单击。

jschatbot 这是一个使用Javascript，HTML，CSS开发的网页 这个聊天机器人是由以下人员开发和设计的： Boyinapalli Sandeep Dora（19Pa1A0521） Allu爸爸杜尔加·普拉文（19Pa1A0503） 阿雷曼达·阿比耶斯（Aremanda Abhijeeth）（19Pa1A0508） 此代码在repl.it网站中写入。 该网站的链接为 该网站的页面旨在报告名为“ PUBG”的多人战场游戏中的玩家 该网站包括4页： 主页（main.html） 关于我们（about_us.html） 与我们联系（contact_us.html） 报告页面（report.html） 主页是主页。 在“关于我们”中，有游戏的详细信息。 在“联系我们”页面中，可以找到公共关系部的详细信息。 在“报告”页面中，包含“玩家ID”，“对手ID”，“使用

How_To_Develop_a_Chatbot_From_Scratch 该项目的简介-此项目的目的是构建一个名为Eliza的聊天机器人。 Eliza扮演心理治疗师的角色，她可以启动对话并鼓励用户与她交谈。 整个项目从Eliza的自我介绍开始，然后问“你叫什么名字？”。 然后，用户可以输入他/她的回答。 Eliza将尝试通过关键字匹配来理解输入。 并给出适当的答案以保持会谈进行。 例如： [Eliza] Hi. I am a psychotherapist. What is your name? [User] yaya [Eliza] Hi yaya. How can I help you today? [yaya] I feel blue [Eliza] Did you come to me because you feel blue? [yaya] 项目的工作

ELIZA + ELIZA是自然语言对话程序，由Joseph Weizenbaum在1960年代描述。 ELIZA通过使用“ Mad Libs”风格的模式匹配和替换方法来模拟对话。 尽管Weizenbaum的意图是通过ELIZA来展示“在最初的精神病学访谈中无方向性心理治疗师的React表明人与机器之间的交流是肤浅的”，但用户实际上发现ELIZA很有说服力和治疗性。 我首先通过听说了ELIZA。 我发现计算机程序充当治疗师的想法非常吸引人。 治疗师很昂贵。 计算机程序可以无休止地倾听您的烦恼。 有时候，我们需要的只是写下我们的想法，并被提示以鼓励和非判断的方式继续写下我们的想法。 尽管ELIZA的响应最初仅限于文本，但计算的发展现在使我们能够轻松集成图形。 同样，自然语言处理方面的最新进展可以实现对用户响应的情感检测，从而创建更全面的聊天机器人体验。 我将ELIZA +做为ELIZA

聊天机器人 一个可以使用自己的语言料进行训练的中文聊天机器人，目前包含seq2seq tf1.x和tf.2x版本，seqGan版本为tf1.x版本，pytorch版本，欢迎大家实践交流。 关于语料的说明 大家可以使用小黄鸡的预料，地址 seq2seq版本代码执行顺序 1，在下载好代码和语料之后，将语料文件放入数据目录下。 2，准备数据预处理器（data_utls.py）-> execute.py（执行器）-> app.py（可视化对话模块）的顺序执行就可以了。 3，超参配置在seq2seq.ini和seq2seq_sever.ini文件中配置。 seqGAN版本代码执行顺序 1，在下载好代

网络聊天机器人 :robot: · :thinking_face: 关于该项目 构建您的第一个聊天机器人。 自定义它们以满足您的业务需求，并在几分钟内使您的聊天机器人栩栩如生。 - - :hammer: 安装默认值 您需要在计算机上安装才能构建此应用程序。 git clone https://github.com/lucioerlan/Web-Chatbot.git $ cd Web-Chatbot/client -and- Web-Chatbot/server $ npm install :fire: 设置/服务器 复制或重命名文件 $ cp .env-examples .env 然后配置与 MongoDB 的连接 用很多问题填充你的收藏↓ $ npm run seed :nerd_face: 文档和运行测试 访问 swagger http://localhost:5000/api/docs :1st_place_medal: $ npm 测试 :rocket: 运行默认 $ /cl

资源来自pypi官网。 资源全名：aws_cdk.aws_chatbot-1.106.1-py3-none-any.whl