Tensorflow Chatbot

Tensorflow チャットボット

Python Tensorflow と TFLearn を学習エンジンとして使用する自然言語処理 (NLP) を使用する AI チャットボット。これは複数の方法で対話することができます。これらの各モジュールは独立して機能します。

• ウェブインターフェース
• APIをリセットする
• GUI
• CLI

また、ビジネス モデルに合わせて独自のデータ モデルをトレーニングすることもできます。データ モデルの形式は複雑ではありません。

インストール中

プログラムには次の依存関係が必要です

• Python >= 3
• テンソルフロー ここをクリック

上記の依存関係が正常にインストールされたら、ボットをトレーニングするために次の手順に従う必要があります。

• /Bot/content.jsonからデータ モデルを見つけて、必要に応じてコンテンツを変更できます。
• /Bot/ディレクトリ内にある train.py ファイルを実行して、用意したモデルをトレーニングします。
• これで完了です。

はじめる

これら 4 つの方法のいずれかでチャット ボットと対話できます。

ウェブインターフェース

この Web アプリの実装には Django フレームワークが使用されます。ここから次の手順に従って Django をインストールできます

Django フレームワークのインストール後、次の手順に従う必要があります。

• /Tensorflow_Chatbot/ディレクトリ内で settings.py ファイルを見つけます。
• *STATICFILES_DIRS * 変数の下のプロジェクトの静的フォルダーのパスに従って 96 行を置き換えます。
• 次に、ルートディレクトリ内で次のコマンドを実行します。

 python manage.py runserver

残りのAPI

このアプリでは、Rest API を使用してボットと対話できます。コントローラー ファイルは/Tensorflow_Chatbot/Api/controller.py の場所から見つけることができます。このRest APIを実行するには、Djangoフレームワークもインストールする必要があります

• リクエストURL : http://127.0.0.1:8000/api
• リクエストタイプ: 'POST'
• ペイロード: {"msg" : "What is your name"}
• 応答 : {"ques" : "What is your name", "res":"I'm Slack", "time" :"2018-01 10:07:32"}

GUI

ルートディレクトリから UI ディレクトリを見つけて、ChatView.py ファイルを実行します。これを実行する前に、pygubu をインストールする必要があります。 Pygubu は、Python tknter ベースのユーザー インターフェイスの開発に役立つ RAD ツールです。

• ここからpygubuをダウンロードします。
• そして、.tar.gz ファイルを抽出し、次のコマンドを実行します。

 python setup.py install

• 次に、 /UIディレクトリ内の ChatView.py ファイルを実行します。

CLI

コマンド ライン インターフェイスを介してボットと対話できます。したがって、 /CLIディレクトリから cli.py ファイルを見つけて実行します。

で構築

• Tensorflow - ニューラル ネットワークを構築する
• Django - Web アプリケーション
• Tkinter - GUI
• Pygubu - GUIをデザインするには

著者

• Nimesha Buddhika - Linkedin -モラトゥワ大学 IT 学部