nlp.js
4.14.2
Si está buscando los documentos de la versión 3, puede encontrarlos aquí. Versión 3
"NLP.js" es una utilidad general de lenguaje natural para nodejs. Actualmente apoyando:
!La versión 4 es muy diferente a las versiones anteriores. Antes de esta versión, NLP.js era una biblioteca monolítica. Los grandes cambios:
normalize -> tokenize -> removeStopwords -> stem -> arrToObjhear y say . Ejemplos de conectores incluyen: Conector de consola, Conector de Microsoft Bot Framework y Conector sin conexión de línea directa (este le permite crear un chatbot web utilizando Microsoft Webchat, pero sin tener que implementar nada en Azure).Si desea utilizar NLP.js en su aplicación Node, puede instalarlo a través de NPM de esta manera:
npm install node-nlpExiste una versión de NLP.js que funciona en React Native, por lo que puedes crear chatbots que se pueden entrenar y ejecutar en el móvil incluso sin Internet. Puedes instalarlo a través de NPM:
npm install node-nlp-rnAlgunas limitaciones:
Puedes ver un gran ejemplo de uso en la carpeta /examples/02-qna-classic . Este ejemplo puede entrenar el bot y guardar el modelo en un archivo, de modo que cuando el bot se reinicie, el modelo se carga en lugar de volver a entrenarse.
Puedes empezar a construir tu PNL desde cero con unas pocas líneas:
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 ) ;
} ) ( ) ;Esto produce el siguiente resultado en una consola:
{ 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 ' } De forma predeterminada, la red neuronal intenta evitar falsos positivos. Para lograrlo, uno de los procesos internos es que las palabras nunca vistas por la red se representen como una característica que le da cierto peso a la intención None . Entonces, si prueba el ejemplo anterior con " Tengo que irme ", devolverá la intención None porque 2 de las 4 palabras nunca se vieron durante el entrenamiento. Si no desea evitar esos falsos positivos y se siente más cómodo con las clasificaciones según las intenciones que declara, puede desactivar este comportamiento estableciendo useNoneFeature en falso:
const manager = new NlpManager ( { languages : [ 'en' ] , nlu : { useNoneFeature : false } } ) ; También puedes agregar un registro de progreso, para que puedas rastrear lo que sucede durante el entrenamiento. Puede registrar el progreso en la consola:
const nlpManager = new NlpManager ( { languages : [ 'en' ] , nlu : { log : true } } ) ;O puede proporcionar su propia función de registro:
const logfn = ( status , time ) => console . log ( status , time ) ;
const nlpManager = new NlpManager ( { languages : [ 'en' ] , nlu : { log : logfn } } ) ; Puede leer la guía sobre cómo contribuir en Contribuir.
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