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聊天机器⼈-ChatterBot初试 聊聊天天机机器器⼈⼈ ChatterBot ChatterBot是⼀个基于Python的开源聊天机器⼈框架。ChatterBot⽀ 中⽂，且可以在对话中实时改进。 ⼀个未经训练的ChatterBot 实例开始时不知道如何通信。每次⽤户输⼊语句时，库都会保存他们输⼊的⽂本以及语句响应的⽂本。当 ChatterBot收到更多输⼊时，它可以回复的响应数量以及与输⼊语句相关的每个响应的准确性都会增加。 程序通过有哪些信誉好的足球投注网站与输⼊匹配的最接近的匹配已知语句来选择最接近的匹配响应，然后从选择对该语句的已知响应中选择响应。 详细内容可查看其官⽅⽂档 ：https://chatterbot.readthedocs.io/en/stable/quickstart.html 安装ChatterBot 安装ChatterBot是很简单的：pip install chatterbot 基基本本概概念念 编辑距离 （Levenshtein距离） 是指两个字符串之间， 由⼀个转成另⼀个所需要的最少编辑操作次数。允许的编辑操作包括 ：将⼀个字符替换成另⼀个字符、插⼊⼀个字 符、删除⼀个字符。 适配器 （Adapter） ⼀个好的聊天机器⼈框架应该具有清晰、模块化、耦合度低、部件可插拔与拓展的特点。作为⼀个好的聊天机器⼈，Chatterbot也是如 此。为此Chatterbot使⽤了Adapter的概念。ChatterBot每个部分都设计了不同的 “适配器”(Adapter)，分为逻辑适配器和存储适配 器。逻辑适配器确定ChatterBot如何选择对给定输⼊语句的响应的逻辑，包括 ：最佳匹配适配器、时间逻辑适配器、数学评估适配器、特 定响应适配器。存储适配器提供了⼀个接⼝，允许ChatterBot连接到不同的存储技术，包括 ：SQL存储适配器、MongoDB存储适配器。 预处理器 （Preprocessors） 预处理器可以修改聊天机器⼈在逻辑adaper处理语句之前收到的输⼊语句。ChatterBot内置了⼏个预处理器 ：clean_whitespace、 unescape_html、convert_to_ascii。你也可以创建 ⾃⼰的预处理器。 过滤器 （Filters） 过滤器是创建可以传递给ChatterBot存储适配器的查询的有效⽅法。过滤器将减少聊天机器⼈在选择响应时必须处理的语句数量。 流流程程 图图 最基本的流程图应该是这样的，⾸先获得输⼊的字符串 （很多种⽅式：终端、API等），然后同时被各个逻辑Adapter进⾏处理，取置信度 最⾼的Response返回。 有时候需要对输⼊进⾏预处理 ： ChatterBot的的使使⽤⽤ 基础版本 # -*- coding : utf-8 -*- from chatterbot import ChatBot from chatterbot.trainers import ListTrainer # 构建ChatBot并指定Adapter bot = ChatBot( Default Response Example Bot , storage_adapter= chatterbot.storage.SQLStorageAdapter , logic_adapters=[ { import_ path : chatterbot.logic.BestMatch , default_ response : 嗯 } ] ) trainer=ListTrainer(bot) trainer.train([ 在吗? , 嗯 , 在⼲嘛呢? , 吃饭 , 咋这么晚才吃呢 , 嗯 , 明天出去玩吗 , 有事 , 我想去迪⼠尼 , 哦 , 晚安 , 哦 ]) while True: print(bot.get_ response(input(user:))) 运⾏结果 ： 需要解释⼀下上⾯的程序 ： 刚开始说明⽂件的编码⽅式，如果你需要⽤到中⽂，请务必写上。 然后import需要的模块。 通过ChatBot实例化⼀个聊天机器⼈，第⼀参数是聊天机器⼈的名字