nlp.js
4.14.2
Si vous recherchez la documentation de la version 3, vous pouvez les trouver ici Version 3
"NLP.js" est un utilitaire général en langage naturel pour nodejs. Supporte actuellement :
!La version 4 est très différente des versions précédentes. Avant cette version, NLP.js était une bibliothèque monolithique. Les grands changements :
normalize -> tokenize -> removeStopwords -> stem -> arrToObjhear et say . Exemples de connecteurs inclus : Console Connector, Microsoft Bot Framework Connector et un Direct Line Offline Connector (celui-ci vous permet de créer un chatbot Web à l'aide de Microsoft Webchat, mais sans avoir à déployer quoi que ce soit dans Azure).Si vous souhaitez utiliser NLP.js dans votre application Node, vous pouvez l'installer via NPM comme ceci :
npm install node-nlpIl existe une version de NLP.js qui fonctionne dans React Native, vous pouvez donc créer des chatbots qui peuvent être formés et exécutés sur mobile même sans Internet. Vous pouvez l'installer via NPM :
npm install node-nlp-rnQuelques limitations :
Vous pouvez voir un excellent exemple d'utilisation dans le dossier /examples/02-qna-classic . Cet exemple est capable d'entraîner le bot et d'enregistrer le modèle dans un fichier. Ainsi, lorsque le bot est redémarré, le modèle est chargé au lieu d'être à nouveau entraîné.
Vous pouvez commencer à construire votre PNL à partir de zéro avec quelques lignes :
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 ) ;
} ) ( ) ;Cela produit le résultat suivant dans une console :
{ 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 ' } Par défaut, le réseau neuronal essaie d'éviter les faux positifs. Pour y parvenir, l'un des processus internes consiste à représenter les mots jamais vus par le réseau comme une fonctionnalité qui donne un certain poids à l'intention None . Ainsi, si vous essayez l'exemple précédent avec " Je dois y aller ", il renverra l'intention None car 2 des 4 mots n'ont jamais été vus pendant l'entraînement. Si vous ne souhaitez pas éviter ces faux positifs et que vous vous sentez plus à l'aise avec les classifications dans les intentions que vous déclarez, vous pouvez désactiver ce comportement en définissant useNoneFeature sur false :
const manager = new NlpManager ( { languages : [ 'en' ] , nlu : { useNoneFeature : false } } ) ; Vous pouvez également ajouter un journal de progression afin de pouvoir suivre ce qui se passe pendant la formation. Vous pouvez enregistrer la progression sur la console :
const nlpManager = new NlpManager ( { languages : [ 'en' ] , nlu : { log : true } } ) ;Ou vous pouvez fournir votre propre fonction de journal :
const logfn = ( status , time ) => console . log ( status , time ) ;
const nlpManager = new NlpManager ( { languages : [ 'en' ] , nlu : { log : logfn } } ) ; Vous pouvez lire le guide sur la façon de contribuer sur Contributing.
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