Create React App入门 该项目是通过引导的。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： yarn start 在开发模式下运行应用程序。 打开在浏览器中查看它。 如果您进行编辑，则页面将重新加载。 您还将在控制台中看到任何棉绒错误。 yarn test 在交互式监视模式下启动测试运行器。 有关更多信息，请参见关于的部分。 yarn build 构建生产到应用程序build文件夹。 它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳性能。 生成被最小化，并且文件名包括哈希值。 您的应用已准备好进行部署！ 有关更多信息，请参见关于的部分。 yarn eject 注意：这是单向操作。 eject ，您将无法返回！ 如果您对构建工具和配置选择不满意，则可以随时eject 。 此命令将从您的项目中删除单个生成依赖项。 相反，它将所有配置文件和传递依赖项（webpac

Botui是一款简单的js聊天机器人框架。Botui基于Vue.js，通过简单配置，就可以制作出一个功能简单的聊天机器人，非常神奇。

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健康检查Rasa ChatBot 这是基于rasa的聊天机器人。 向用户询问几个与健康相关的问题，最后将日志共享回用户。 该项目演示了使用rasa开源sdk创建基于NLP的聊天机器人是多么容易。 它主要由表单和自定义动作组成。 保留了适合初学者的范围，以便任何希望入门的人都可以参考。 设定与安装 建议将Python 3.6或Python 3.7与rasa框架一起使用。 以下是运行此项目的步骤。 克隆此存储库的master分支，并在终端中打开根目录。 使用python创建虚拟环境： python3.7 -m venv ./venv并通过source ./venv/bin/activate激活它 安装rasa pip install rasa ，现在您可以运行下面描述的rasa命令。 生成训练模型 确保python virtual env在终端中处于活动状态。 将目录更改为backend

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已淘汰 该项目建于2016年（旧的张量流时代），在新的张量流下，一些设计选择不再有意义。 您可能会在其他地方找到更好的seq2seq教程/实现。 seq2seq_chatbot 张量流中Seq2seq聊天机器人的实现。 特征 带智能加载程序的动态rnn （无填充） 预测中的波束搜索（全局最优快速近似） 解码器的信号指示器（解码器上的部分控制） 技术报告： : : Python 2.7依赖项 张量流1.8 麻木 json 操作说明 运行“ python train.py”，然后等待（在具有cuda 9.0和cudnn 7.0的GTX 1080 Ti上运行5分钟），直到训练完成 运行“ python test.py”以进入与聊天机器人的交互式会话 尝试自己的数据 可以对自己的数据运行它，但是您需要至少生成2个文件，其格式与bbt_data中的文件相同。 text.txt，这是