nlp.js
4.14.2
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„NLP.js“ ist ein allgemeines Dienstprogramm in natürlicher Sprache für NodeJS. Unterstützt derzeit:
!Version 4 unterscheidet sich stark von früheren Versionen. Vor dieser Version war NLP.js eine monolithische Bibliothek. Die großen Veränderungen:
normalize -> tokenize -> removeStopwords -> stem -> arrToObjhear und say . Beispiele für Konnektoren sind: Console Connector, Microsoft Bot Framework Connector und ein Direct Line Offline Connector (mit diesem können Sie einen Web-Chatbot mit dem Microsoft Webchat erstellen, ohne jedoch etwas in Azure bereitstellen zu müssen).Wenn Sie NLP.js in Ihrer Node-Anwendung verwenden möchten, können Sie die Installation über NPM wie folgt durchführen:
npm install node-nlpEs gibt eine Version von NLP.js, die in React Native funktioniert, sodass Sie Chatbots erstellen können, die auch ohne Internet auf dem Mobilgerät trainiert und ausgeführt werden können. Sie können es über NPM installieren:
npm install node-nlp-rnEinige Einschränkungen:
Ein tolles Anwendungsbeispiel können Sie im Ordner /examples/02-qna-classic sehen. In diesem Beispiel ist es möglich, den Bot zu trainieren und das Modell in einer Datei zu speichern. Wenn der Bot also erneut gestartet wird, wird das Modell geladen, anstatt erneut trainiert zu werden.
Sie können mit ein paar Zeilen beginnen, Ihr NLP von Grund auf aufzubauen:
const { NlpManager } = require ( 'node-nlp' ) ;
const manager = new NlpManager ( { languages : [ 'en' ] , forceNER : true } ) ;
// Adds the utterances and intents for the NLP
manager . addDocument ( 'en' , 'goodbye for now' , 'greetings.bye' ) ;
manager . addDocument ( 'en' , 'bye bye take care' , 'greetings.bye' ) ;
manager . addDocument ( 'en' , 'okay see you later' , 'greetings.bye' ) ;
manager . addDocument ( 'en' , 'bye for now' , 'greetings.bye' ) ;
manager . addDocument ( 'en' , 'i must go' , 'greetings.bye' ) ;
manager . addDocument ( 'en' , 'hello' , 'greetings.hello' ) ;
manager . addDocument ( 'en' , 'hi' , 'greetings.hello' ) ;
manager . addDocument ( 'en' , 'howdy' , 'greetings.hello' ) ;
// Train also the NLG
manager . addAnswer ( 'en' , 'greetings.bye' , 'Till next time' ) ;
manager . addAnswer ( 'en' , 'greetings.bye' , 'see you soon!' ) ;
manager . addAnswer ( 'en' , 'greetings.hello' , 'Hey there!' ) ;
manager . addAnswer ( 'en' , 'greetings.hello' , 'Greetings!' ) ;
// Train and save the model.
( async ( ) => {
await manager . train ( ) ;
manager . save ( ) ;
const response = await manager . process ( 'en' , 'I should go now' ) ;
console . log ( response ) ;
} ) ( ) ;Dies führt in einer Konsole zu folgendem Ergebnis:
{ utterance: ' I should go now ' ,
locale: ' en ' ,
languageGuessed: false,
localeIso2: ' en ' ,
language: ' English ' ,
domain: ' default ' ,
classifications:
[ { label: ' greetings.bye ' , value: 0.698219120207268 },
{ label: ' None ' , value: 0.30178087979273216 },
{ label: ' greetings.hello ' , value: 0 } ],
intent: ' greetings.bye ' ,
score: 0.698219120207268,
entities:
[ { start: 12,
end: 14,
len: 3,
accuracy: 0.95,
sourceText: ' now ' ,
utteranceText: ' now ' ,
entity: ' datetime ' ,
resolution: [Object] } ],
sentiment:
{ score: 1,
comparative: 0.25,
vote: ' positive ' ,
numWords: 4,
numHits: 2,
type: ' senticon ' ,
language: ' en ' },
actions: [],
srcAnswer: ' Till next time ' ,
answer: ' Till next time ' } Standardmäßig versucht das neuronale Netzwerk, Fehlalarme zu vermeiden. Um dies zu erreichen, besteht einer der internen Prozesse darin, dass Wörter, die das Netzwerk nie sieht, als Merkmal dargestellt werden, das der Absicht None etwas Gewicht verleiht. Wenn Sie also das vorherige Beispiel mit „ Ich muss gehen “ ausprobieren, wird die Absicht None zurückgegeben, da zwei der vier Wörter während des Trainings nie gesehen wurden. Wenn Sie diese Fehlalarme nicht vermeiden möchten und sich mit Klassifizierungen in die von Ihnen deklarierten Absichten wohler fühlen, können Sie dieses Verhalten deaktivieren, indem Sie useNoneFeature auf „false“ setzen:
const manager = new NlpManager ( { languages : [ 'en' ] , nlu : { useNoneFeature : false } } ) ; Sie können auch einen Protokollfortschritt hinzufügen, sodass Sie verfolgen können, was während des Trainings passiert. Sie können den Fortschritt in der Konsole protokollieren:
const nlpManager = new NlpManager ( { languages : [ 'en' ] , nlu : { log : true } } ) ;Oder Sie können Ihre eigene Protokollfunktion bereitstellen:
const logfn = ( status , time ) => console . log ( status , time ) ;
const nlpManager = new NlpManager ( { languages : [ 'en' ] , nlu : { log : logfn } } ) ; Den Leitfaden zum Mitwirken können Sie unter „Beitragen“ lesen.
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