nlp.js
4.14.2
Se você está procurando os documentos da versão 3, você pode encontrá-los aqui Versão 3
"NLP.js" é um utilitário geral de linguagem natural para nodejs. Atualmente apoiando:
!A versão 4 é muito diferente das versões anteriores. Antes desta versão, NLP.js era uma biblioteca monolítica. As grandes mudanças:
normalize -> tokenize -> removeStopwords -> stem -> arrToObjhear e say . Exemplos de conectores incluídos: Console Connector, Microsoft Bot Framework Connector e um Direct Line Offline Connector (este permite que você crie um web chatbot usando o Microsoft Webchat, mas sem precisar implantar nada no Azure).Se você deseja usar NLP.js em seu aplicativo Node, você pode instalar via NPM da seguinte forma:
npm install node-nlpExiste uma versão do NLP.js que funciona em React Native, para que você possa construir chatbots que podem ser treinados e executados no celular mesmo sem internet. Você pode instalá-lo via NPM:
npm install node-nlp-rnAlgumas limitações:
Você pode ver um ótimo exemplo de uso na pasta /examples/02-qna-classic . Este exemplo é capaz de treinar o bot e salvar o modelo em um arquivo, de forma que quando o bot for reiniciado, o modelo seja carregado em vez de ser treinado novamente.
Você pode começar a construir sua PNL do zero com algumas linhas:
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 ) ;
} ) ( ) ;Isso produz o seguinte resultado em um 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 ' } Por padrão, a rede neural tenta evitar falsos positivos. Para isso, um dos processos internos é que palavras nunca vistas pela rede sejam representadas como um recurso que dá algum peso à intenção None . Então, se você tentar o exemplo anterior com " I have to go ", ele retornará a intenção None porque 2 das 4 palavras nunca foram vistas durante o treinamento. Se você não quiser evitar esses falsos positivos e se sentir mais confortável com as classificações nas intenções que declara, poderá desativar esse comportamento definindo useNoneFeature como falso:
const manager = new NlpManager ( { languages : [ 'en' ] , nlu : { useNoneFeature : false } } ) ; Você também pode adicionar um registro de progresso para acompanhar o que está acontecendo durante o treinamento. Você pode registrar o progresso no console:
const nlpManager = new NlpManager ( { languages : [ 'en' ] , nlu : { log : true } } ) ;Ou você pode fornecer sua própria função de log:
const logfn = ( status , time ) => console . log ( status , time ) ;
const nlpManager = new NlpManager ( { languages : [ 'en' ] , nlu : { log : logfn } } ) ; Você pode ler o guia sobre como contribuir em Contribuindo.
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