ChatterBot

聊天機器人

ChatterBot 是一個用 Python 建構的基於機器學習的對話引擎，可以根據已知對話的集合產生回應。 ChatterBot 的語言獨立設計使其可以接受任何語言的訓練。

典型輸入的範例如下：

使用者：早安！你好嗎？
bot：我做得很好，謝謝你的提問。
用戶：不客氣。
機器人：你喜歡帽子嗎？

它是如何運作的

未經訓練的 ChatterBot 實例一開始並不知道如何通訊。每次使用者輸入語句時，庫都會保存他們輸入的文字以及該語句回應的文字。隨著 ChatterBot 收到更多輸入，它可以回應的回應數量以及每個回應相對於輸入語句的準確性都會增加。該程式透過搜尋與輸入相符的最接近的已知語句來選擇最接近的匹配響應，然後根據機器人與之通信的人發出每個響應的頻率，返回對該語句最可能的響應。

安裝

可以透過執行以下命令從 PyPi 安裝此套件：

 pip install chatterbot

基本用法

 from chatterbot import ChatBot
from chatterbot.trainers import ChatterBotCorpusTrainer

chatbot = ChatBot('Ron Obvious')

# Create a new trainer for the chatbot
trainer = ChatterBotCorpusTrainer(chatbot)

# Train the chatbot based on the english corpus
trainer.train("chatterbot.corpus.english")

# Get a response to an input statement
chatbot.get_response("Hello, how are you today?")

訓練資料

ChatterBot 隨附一個資料實用程式模組，可用於訓練聊天機器人。目前該模組中有十多種語言的訓練資料。如果提供額外的訓練數據或其他語言的訓練數據，我們將不勝感激。如果您有興趣做出貢獻，請查看 chatterbot-corpus 套件中的資料檔案。

 from chatterbot.trainers import ChatterBotCorpusTrainer

# Create a new trainer for the chatbot
trainer = ChatterBotCorpusTrainer(chatbot)

# Train based on the english corpus
trainer.train("chatterbot.corpus.english")

# Train based on english greetings corpus
trainer.train("chatterbot.corpus.english.greetings")

# Train based on the english conversations corpus
trainer.train("chatterbot.corpus.english.conversations")

歡迎語料庫貢獻！請提出拉取請求。

文件

在閱讀文檔中查看 ChatterBot 的文檔。

若要使用 Sphinx 自行建置文檔，請執行：

 sphinx-build -b html docs/ build/

範例

有關範例，請參閱此項目的 git 儲存庫中的範例目錄。

還有一個使用 ChatterBot 的範例 Django 項目，以及一個使用 ChatterBot 的範例 Flask 項目。

歷史

請參閱發行說明以了解變更 https://github.com/gunthercox/ChatterBot/releases

貢獻者發展模式

1. 在 GitHub 上建立主 ChatterBot 儲存庫的分支。
2. 在名稱與master不同的分支中進行更改，例如建立新分支my-pull-request 。
3. 建立拉取請求。
4. 請遵循 PEP-8 的 Python 風格指南。
5. 使用項目內建的自動化測試。幫助確保您的貢獻沒有錯誤。

執照

ChatterBot 根據 BSD 3 條款授權取得授權。