nlp.js
4.14.2
如果您正在尋找版本 3 文檔，您可以在此處找到它們版本 3
“NLP.js”是 Nodejs 的通用自然語言實用程式。目前支援：
!版本 4 與以前的版本有很大不同。在此版本之前，NLP.js 是一個整體函式庫。大的變化：
normalize -> tokenize -> removeStopwords -> stem -> arrToObjhear和say 。連接器範例包括：控制台連接器、Microsoft Bot Framework 連接器和 Direct Line Offline 連接器（此連接器可讓您使用 Microsoft Webchat 建立 Web 聊天機器人，但無需在 Azure 中部署任何內容）。如果您想在 Node 應用程式中使用 NLP.js，可以透過 NPM 安裝，如下所示：
npm install node-nlp有一個在 React Native 中工作的 NLP.js 版本，因此您可以建立可以在行動裝置上訓練和執行的聊天機器人，即使沒有網路。您可以透過 NPM 安裝它：
npm install node-nlp-rn一些限制：
您可以在資料夾/examples/02-qna-classic中看到一個很好的使用範例。此範例能夠訓練機器人並將模型保存到文件中，因此當機器人再次啟動時，模型將被載入而不是再次訓練。
您可以使用幾行程式碼從頭開始建立 NLP：
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 ) ;
} ) ( ) ;這會在控制台中產生以下結果：
{ 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 ' }預設情況下，神經網路會嘗試避免誤報。為了實現這一目標，內部流程之一是將網路從未見過的單字表示為一個特徵，該特徵為None意圖賦予一定的權重。因此，如果您嘗試前面的範例“我必須走了”，它將返回None意圖，因為這 4 個單字中有 2 個在訓練時從未見過。如果您不想避免這些誤報，並且您覺得對聲明的意圖進行分類更舒服，那麼您可以透過將useNoneFeature設為 false 來停用此行為：
const manager = new NlpManager ( { languages : [ 'en' ] , nlu : { useNoneFeature : false } } ) ; 您還可以新增日誌進度，以便您可以追蹤訓練期間發生的情況。您可以將進度記錄到控制台：
const nlpManager = new NlpManager ( { languages : [ 'en' ] , nlu : { log : true } } ) ;或者您可以提供自己的日誌函數：
const logfn = ( status , time ) => console . log ( status , time ) ;
const nlpManager = new NlpManager ( { languages : [ 'en' ] , nlu : { log : logfn } } ) ; 您可以在 Contributing 中閱讀有關如何做出貢獻的指南。
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