Как сделать чат бот: Как создать чат-бота

Как создать бота в телеграм: практическая инструкция | Bubble

Bubble

1 июня 2022, 12:42

Что такое чат-бот, как именно его проще всего сделать и какие онлайн-конструкторы для этого подходят — в пошаговой инструкции по созданию чат-бота в телеграм от Bubble.

Содержание

Чат-боты — это компьютерные программы, с которыми мы взаимодействуем через чат. Современные чат-боты не ограничиваются только сообщениями. Они могут отправлять картинки, смайлики, находить ссылки по запросу и даже подбирать полезные в обучении курсы и материалы.

Виды и примеры чат-ботов

Существует два принципа работы ботов: те, которые работают по алгоритму, и боты на базе ИИ. Первые — клик-боты — работают по заданным правилам. Если пользовательский запрос выходит за рамки алгоритма, бот не сможет на них ответить. Разработка клик-ботов стоит недорого и не занимает много времени.

Happy Secret Santa Bot — алгоритмический бот. Он помогает организовать игру в «Тайного Санту». Еще примеры: Save YouTube (загружает видео из ютуба) и Radio bot (скачивает эфиры популярных радиостанций на телефон).

Чат-боты второго типа используют искусственный интеллект, который умеет обрабатывать и понимать естественную речь. Они могут распознавать, переводить текст и извлекать из него ключевые слова. Бот с искусственным интеллектом учитывает контекст слов пользователя и может реагировать на него в чате. Кроме того, бот способен постоянно учиться на диалогах, чтобы в дальнейшем лучше понимать суть разговора.

На базе ИИ работает японский бот Mitsuku. Он несколько раз выигрывал премию Лебнера за прохождения теста Тьюринга. Бот создан, скорее, для развлечения пользователей, с ним можно обсуждать любую тему — от игр до программирования. Но что-то полезное он вам вряд ли сообщит.

Существуют и гибридные боты, которые объединяют в себе алгоритмы и искусственный интеллект.

Где создать чат-бот

Самый простой вариант — онлайн-конструктор.

BotKits — один из таких сервисов. На платформе можно создать обычных алгоритмических ботов на основе дерева сценариев с несколькими вариантами развития диалога. Можно подключить функцию, чтобы бот отправлял рассылку всем пользователям, которые ранее взаимодействовали с ним. Еще он умеет проводить опросы, а затем выгружать результаты в таблицу. Через него можно принимать заказы и платежи или, например, перевести пользователя на общение с оператором. Стоимость подписки начинается от $30 в месяц. 

Сервис Aimylogiс предлагает создать ботов на базе машинного обучения. На платформе есть уже готовые шаблоны. Например, не нужно тратить время на создание бота, который будет делать телефонные опросы о качестве работы кафе (как, например, сделала «Додо Пицца»). Aimylogic предоставляет четыре шаблона ИИ-ботов: чат-ботов, ботов для обзвона, умных IVR (боты-оперторы) и создание навыков для голосовых ассистентов.

Leadtex поможет создать бота для телеграма, WhatsApp, «ВКонтакте» и Viber. Конструктор ориентирован на создание бота для онлайн-продаж. Бот умеет автоматически формировать воронки продаж, анализировать рекламные каналы и объявления, принимать оплату и вести базу клиентов. По словам его авторов, функционал обновляют каждую неделю. Семь дней сервисом можно пользоваться бесплатно, затем — от $14 в месяц.

Платформа SendPulse ориентирована на создание ботов для маркетинга и продаж в мессенджерах и социальных сетях. В ней есть большая база шаблонов для email-рассылок и чат-ботов с автоответами и автоворонками продаж. Также можно создать web push и sms-оповещения. Создание, редактирование и пользование тремя ботами  — бесплатно, дополнительные функции стоят от $11 в месяц.

Chatbot создает диалоговые чат-боты. Сервис предлагает шаблоны для создания ботов по определенным сферам: маркетинг, продажи, обучение, поддержка клиентов. Боты умеют собирать данные о пользователях и обучаться персонализированному общению. Есть функция приема заказов, также бот может отправлять всю информацию о товаре: начиная с фото предмета и заканчивая описанием его характеристик. Протестировать бота можно в интерфейсе конструктора. Стоимость — от $42 в месяц.

Полезно будет заглянуть в базы данных ботов, чтобы не тратить время на создание того, что уже существует. К примеру, сервис BotoStore поможет найти потенциальных конкурентов вашего телеграм-бота.

Как создать бота в телеграм: инструкция

Для примера создадим чат-бот, которые будет рассказывать, что такое чат-боты и как их создать. Для этого используем платформу Leadtex с 7-дневной бесплатной версией. После регистрации в личном кабинете нужно нажать кнопку «Создать бота». 

Придумываем боту название. Оно должно легко запоминаться и ассоциироваться с функциями бота.

Далее нам предлагают выбрать тип и нишу бота. Для нашего выбираем «Школа», ниша — «Продажа обучающего контента» (на случай, если бот станет популярным и мы захотим его монетизировать).  

Выбор типа бота помогает конструктору подобрать макет. Тут же сервис предлагает пройти обучение и узнать о функционале программы.

Первым делом надо опубликовать бота (кнопка в правом верхнем углу). Для этого выбираем мессенджер, к которому мы подключим бота. В нашем случае это телеграм.

Для создания бота нам нужно создать токен, что можно сделать с помощью другого чат-бота, который называется BotFather.

Добавляем номер токена в форму, и наш бот автоматически создается. Теперь у него есть адрес, но он еще ничего не умеет.

В чат-боте BotFather напишите команду /mybots и выбирите кнопку «Edit bot», затем «Edit Description». Туда нужно внести описание бота, которое будет видно в телеграме. Можно добавить боту и картинку. Для этого нужно нажать на кнопку «Edit Botpic» и выбрать картинку.

Возвращаемся в конструктор Leadtex. Разговор с ботом начинается с кнопки /start. Первый блок создается автоматически.

После этого в блоке «Цепочка сообщений» нужно написать сообщение-приветствие и краткое описание функций — это будет первое, что увидит пользователь бота. Туда же можно добавить гифку или картинку.

Создаем следующую цепочку сообщений с двумя вариантами ответа. Так в боте пользователь сможет выбрать тему, которая ему интересна: базовая информация о чат-ботах или информация о том, как их создать.

Если нажать на кнопку «Настройка клавиатуры» под «Меню», то можно выбрать тип расположения ответов. Мы хотим, чтобы ответы были не друг под другом, а стояли рядом. Переставляем их в нужное положение.

Сейчас нужно разделить сценарий бота на две ветки (в зависимости от темы, которую выбрал пользователь). В каждой добавляем варианты информации, которую может запросить пользователь. От каждой темы («Все о чат ботах» и «Как создать бота») проводим линии к соответствующему блоку.

В первой цепочке в варианте ответа «Кто такие эти боты?» вставляем ссылку, которую бот отправит пользователю. Если пользователю хватило информации, то он может нажать на «Спасибо», после которой бот вернется к цепочке «Что тебе интересно узнать о чат-ботах?» (для этого ставим стрелочку обратно к нужному блоку). Так пользователю не придется заново начинать диалог с ботом, чтобы вернуться к выбору тем.

Если информации пользователю не хватило, то бот отправит ссылку на ещё один сайт (для этого добавляем еще один блок, но уже с другой ссылкой — к нему ведем стрелку от предыдущего блока, от него — к блоку «Что тебе интересно узнать о чат-ботах?»).

Блоков со ссылками можно создавать столько, сколько посчитаете нужным.

Мы добавили еще несколько материалов по тому же принципу. Последнее сообщение цепочки вернет пользователя к блоку «Что тебе интересно узнать о чат-ботах?»

Добавляем блоки для всех вариантов ответа первой ветки сценария.

Вторая ветка поможет пользователю с поиском материалов для создания бота. Здесь мы делим блок на две части: для программистов и для новичков. 

Для программистов мы создаем блок со ссылками на туториалы по созданию чат-ботов на разных языках: Python, Java, PHP, Ruby и C##. Для новичков — блок со ссылками на конструкторы ботов.

В последнем блоке (если пользователь несколько раз нажимал «Хочу еще») вместо ссылки ставим фразу «А у меня больше ничего нет». И делаем этот блок финальным — залинкуем его с блоком «Что тебе интересно узнать о чат-ботах?».

Можно тестировать бот от Bubble.

Тестировать чат-бот

Где научиться созданию чат-ботов в телеграм и не только

• Aimylogic предлагает бесплатный гид по разработке чат-ботов с инфографикой, лекциями экспертов, правилами создания и продвижения бота. Подойдет новичкам.
• В блогах компаний Konverbot и TextBack, которые занимаются созданием ботов по запросу.
• На Bot Penguin есть аналитические тексты о сфере чат-ботов. Там же можно создать собственного бота с помощью онлайн-конструктора.  
• Создатели платформы WotNot рассказывают в своем блоге о маркетинге чат-ботов, анализе качества их работы и дизайне интерфейса. 
• На ютуб-канале сервиса Robochat, который используется для продаж и поддержки клиентов через мессенджеры, выходят ролики о работе с покупателями через чат-ботов. 
• Канал Чат-боты LEADTEX рассказывает о создании чат-бота для бизнеса и не только. Ролики выходит каждую неделю. На канале часто проводят прямые трансляции по теме.
• Серия роликов от ютуб-канала Python Engineer научит программировать ботов на Python.

«‎‎Главная ошибка собеса — подгонять ответы»‎. Рекрутеры рассказали о найме в IT

Откуда берутся IT-рекрутеры, с какими трудностями они сталкиваются в попытках закрыть позиции и какие ошибки сами совершают на интервью — полезно знать перед тем, как искать работу.

Как создать чат-бот. Boris Bot – sdelano.media

Пример использования чат-бота в образовательном процессе — с его помощью Ирина Лукина, учитель начальных классов малокомплектной школы, рассказала своим 3-классникам о геометрических фигурах. Виртуального собеседника — так еще называют чат-бота — педагог создавала в конструкторе Boris Bot.

Прежде чем создавать чат-бот, проведите подготовительную работу:

• составьте текст для сообщений;
• составьте список вопросов и ответов;
• продумайте разные варианты развития беседы — ведь каждый пользователь будет отвечать по-своему;
• подберите иллюстрации — конструктор позволяет добавлять в сообщения картинки и видео с YouTube.

Откройте конструктор Boris Bot. В правом верхнем углу нажмите кнопку «Войти», переключитесь на вкладку «Зарегистрироваться» — зарегистрируйтесь. Сервис переадресует вас в личный кабинет и сразу предложит выбрать шаблон (нажать «Применить») или создать чат-бот с нуля.

Откроется рабочая панель. Если используете готовый шаблон, то вам останется только заменить в блоках текст и иллюстрации (если они есть). Обязательно проверьте, чтобы логика диалога сохранялась.

Конструктор Boris Bot содержит 30 вариантов блоков. Нажмите на «+» под блоком, чтобы увидеть все варианты. Расскажем подробнее про некоторые.

• Блок «Открытый текст» — здесь можно рассказать теорию, объяснить явление, задать вопрос, на который нужно получить развернутый ответ. Даже если в сообщении нет вопроса, попросите пользователя ответить (например, предложите написать «хорошо»).
• Блок «Кнопки» (с одним вариантом ответа) — под сообщением чат-бота появляются кнопки, пользователю надо нажать на одну. Это помогает маршрутизировать пользователя. В том числе для этого предварительно надо продумать разные варианты развития беседы.
• Блок «Кнопки» (с несколькими вариантами ответов) — позволяет выбрать несколько вариантов ответа. От каждого варианта ответа может идти своя цепочка беседы. Блок удобно использовать, если нужно понять интересы пользователей, что-то уточнить или помочь сделать множественный выбор.
• Блок «Таймаут» — блок с информацией, который не требует ответа. Его удобно использовать, когда у вас много материала — разделите информацию на части и порционно отправляйте пользователям.
• Блок «Оценка» — блок с фиксированными кнопками, которые помогают оценить, например, беседу с чат-ботом. В конструкторе советуют делать переходы с негативных вариантов ответа на открытый вопрос, чтобы узнать причины такой реакции.
• Блок «Предсказуемый вопрос» — вы задаете вопрос, где нужен правильный ответ (например, сколько будет 2+2), и указываете варианты правильного — «предсказуемого» ответа (4, четыре, будет 4, «=4»). Пользователь не видит вариантов и должен ввести текст вручную. Далее ответ можно маршрутизировать. В образовательных проектах или квестах с помощью такого блока можно загадывать загадки и делать подсказки.
• Блок «Карусель» — показывает набор картинок с заголовком и описанием, из которых можно что-то выбрать. Используйте карусель, когда нужно показать пользователям несколько вариантов.

Когда соберете чат-бот, проверьте его — нажмите «Тест» в правом верхнем углу. Всплывет окно со ссылкой на чат-бот.

У чат-бота можно менять «внешность» — нажмите «Настроить дизайн бота» под строкой со ссылкой на бот. Откроется окно с настройками. Впишите имя, добавьте фон, загрузите свой аватар, установите цвет бота и шрифт текста. Изменения сохраняются автоматически.

У нас получился такой чат-бот.

В бесплатной версии конструктора Boris Bot есть ограничения. Например, пообщаться с ним может только 100 уникальных пользователей в месяц.

• Для ответов на простые или типичные вопросы.
• Для получения новых знаний.
• Для рассказа про мероприятия, выставки.
• Для проверки знаний.
• Для проведения просветительских квестов.
• Для знакомства с аудиторией.
• Для персональных рекомендаций и консультаций.

Python Chatbot Project — Научитесь создавать чат-бота с нуля

Ожидается, что рынок чат-ботов будет расти со среднегодовым темпом роста 23,5% и к концу 2026 года достигнет 10,5 млрд долларов США.

Согласно отчету Uberall, 80 % клиентов получили положительный опыт использования чат-бота.

По данным IBM, организации ежегодно тратят более 1,3 триллиона долларов на решение новых запросов клиентов, а чат-боты могут оказать большую помощь в сокращении расходов до 30%.

Без сомнения, чат-боты — наши новые друзья, и, по прогнозам, они станут продолжающейся технологической тенденцией в области искусственного интеллекта. Чат-боты могут быть забавными, если они хорошо созданы, поскольку они делают утомительные вещи легкими и интересными. Итак, давайте начнем обучение с практических проектов чат-бота на Python, которые шаг за шагом научат вас создавать чат-бота на Python с нуля.

Содержание

• Как создать чат-бота Python с нуля?
• Как создать чат-бота на Python — концепции, которые нужно изучить, прежде чем писать простой код чат-бота на Python
  • Загрузите блокнот Python для создания чат-бота Python
  • Нейронная сеть
  • Мешок слов (BoW), модель
  • Лемматизация
  • Учебное пособие по чат-боту Python. Как создать чат-бота на Python 
• шагов по созданию чат-бота на Python с нуля — вот рецепт
  • Шаг 1. Подключение к файлам и папкам Google Диска
  • Шаг 2: импорт соответствующих библиотек
  • Шаг 3. Чтение файла JSON
  • Шаг 4: определение функции и цели для модели НЛП
  • Шаг 5. Создание машинно-ориентированных данных
  • Шаг 6: построение модели нейронной сети
  • Шаг 7: Предварительная обработка пользовательского ввода
  • Шаг 8: вызов соответствующих функций и взаимодействие с ChatBot

Пытались ли вы недавно спросить Google Assistant (GA), что случилось? Ну, я сделал, и вот что сказал GA.

Я: Эй, Google! Как дела?

ТЭ: Эй! Я искал способы оставаться в безопасности. Ношение маски в общественных местах, мытье рук и социальное дистанцирование замедляют распространение коронавируса ð·. Я надеюсь, что вы и ваши близкие в безопасности и здоровы.

Какой милый и добрый ответ от GA! Что ж, если вы не знаете, Google Assistant на самом деле является расширенной версией чат-бота, который в основном (согласно Оксфордскому словарю английского языка) представляет собой компьютерную программу, предназначенную для имитации разговора с людьми, особенно через Интернет. Это одно из самых популярных приложений обработки естественного языка (NLP) — захватывающей подобласти искусственного интеллекта, которая занимается взаимодействием между компьютерами и людьми с использованием естественного языка. В этом руководстве по чат-боту на Python мы будем использовать интересные библиотеки НЛП и узнаем, как создать чат-бота на Python с нуля.

Изображение предоставлено: freepik. com

Загружаемый код решения | Пояснительные видео | Техническая поддержка

Начать проект

как приготовление наггетсов из нута. Возможно, вам придется немного потрудиться, чтобы подготовиться к нему, но результат определенно того стоит.

НО…

Чтобы понять рецепт, вам нужно детально разобраться в нескольких терминах. Не волнуйтесь, мы поможем вам с этим, но если вы думаете, что уже знаете о них, вы можете сразу перейти к разделу рецептов.

Итак, вот три вещи, которые вам нужно знать заранее, чтобы научиться создавать чат-бота на Python:

          1 . Нейронная сеть

        2. Модель «мешок слов»

        3. Лемматизация

Загрузите блокнот Python для создания чат-бота Python

Это алгоритм глубокого обучения, который напоминает то, как нейроны в нашем мозгу обрабатывают информацию (отсюда и название). Он широко используется для реализации шаблона между входными объектами и соответствующими выходными данными в наборе данных. Вот базовая архитектура нейронной сети —

Изображение предоставлено: alexlenail.me/NN-SVG/

Не пугайтесь этой сложной архитектуры нейронной сети. Мы упростим вам задачу.

Кружки фиолетового цвета представляют собой входной вектор xi, где i =1, 2, ….., D, который является не чем иным, как одной из характеристик нашего набора данных. Кружки синего цвета — это нейроны скрытых слоев. Это слои, которые изучают математику, необходимую для связи нашего ввода с выводом. Наконец, у нас есть круги розового цвета, которые образуют выходной слой. Размер выходного слоя зависит от количества различных классов, которые у нас есть. Например, предположим, что у нас есть набор данных размером 5×4, где у нас есть 5 входных векторов, каждый из которых имеет некоторое значение для 4 функций: A, B, C и D. Предположим, что мы хотим классифицировать каждую строку как хорошую или плохую, и мы используем число 0 для представления хорошего и 1 для представления плохого. Тогда нейронная сеть должна иметь 4 нейрона на входном слое и 2 нейрона на выходе.

Итак, теперь, когда у вас есть общее представление об алгоритме глубокого обучения, пора погрузиться в пучину математики, связанной с этим алгоритмом.

Изображение Кредит: Freepik.com

Новые проекты

Строительные трубопроводы. Project

Проект AWS для создания и развертывания модели LSTM с помощью Sagemaker

Просмотр проекта

Обучение созданию таблиц Delta Live в Azure Databricks

Просмотр проекта

Создание сквозной модели классификации AWS SageMaker

Просмотр проекта

Начало работы с Pyspark на AWS EMR View Athena Athena Project

Talend Real-Time Project для автоматизации процессов ETL

View Project

AWS Project для создания и развертывания модели LSTM с Sagemaker

View Project

Build CI/CD Pipeline для проектов машинного обучения с использованием Jenkins

Посмотреть проект

Создать чат-бота AI с нуля с использованием последовательной модели Keras

Посмотреть проект

Посмотреть все новые проекты

Алгоритм нейронной сети состоит из двух этапов:

1. Прямой проход через нейронную сеть с прямой связью

2. Обратное распространение ошибки для обучения нейронной сети

1. F

Этот шаг включает соединение входного слоя с выходным через несколько скрытых слоев. Нейроны первого слоя (l=1) получают взвешенную сумму элементов входного вектора (xáµ¢) вместе с членом смещения b, как показано на рис. 2. После этого каждый нейрон преобразует эту взвешенную сумму, полученную в вход a с использованием дифференцируемой нелинейной функции активации h(·) для получения выходного значения z.

Скрытые слои архитектуры нейронной сети.

Изображение предоставлено: alexlenail.me/NN-SVG/       

Для нейрона последующих слоев в качестве входных данных передается взвешенная сумма выходов всех нейронов предыдущего слоя вместе со смещением. Это было представлено на рис. 3. Слои последующих слоев для преобразования входных данных, полученных с использованием функций активации.

Этот процесс продолжается до тех пор, пока не будет оценен выход нейронов последнего слоя (l=L). Эти нейроны на выходном слое отвечают за идентификацию класса, к которому принадлежит входной вектор. Входной вектор помечен классом, соответствующий нейрон которого имеет наибольшее выходное значение.

Приблизьтесь к своей мечте стать специалистом по обработке и анализу данных с более чем 70 решенными сквозными проектами машинного обучения

Обратите внимание, что функции активации могут быть разными для каждого уровня. Две функции активации, которые мы будем использовать для нашего чат-бота, которые также наиболее часто используются, — это функция Rectified Linear Unit (ReLu) и функция Softmax. Первый будет использоваться для скрытых слоев, а второй — для выходного слоя. На выходе обычно используется функция softmax, поскольку она дает вероятностный вывод. Функция ReLU определяется как:

И функция softmax определяется как:

Теперь пришло время перейти ко второму шагу алгоритма.

Этот шаг является наиболее важным, поскольку исходная задача алгоритма нейронной сети состоит в том, чтобы найти правильный набор весов для всех слоев, которые приводят к правильному выходу и этот шаг посвящен поиску правильных весов и смещений. Рассмотрим входной вектор, который был передан в сеть, и скажем, мы знаем, что он принадлежит классу A. Предположим, что выходной слой дает наибольшее значение для класса B. Следовательно, в нашем прогнозе есть ошибка. Теперь, поскольку мы можем вычислять только ошибки на выходе, мы должны распространить эту ошибку в обратном направлении, чтобы узнать правильный набор весов и смещений.

Определим функцию ошибки для сети:

Здесь Eâ – ошибка для одного вектора шаблона: xâ и определяется как

k = 1,2, 3,…, NÊ; z — выходное значение нейрона káÊ° выходного слоя L, а r — желаемый ответ для нейрона káК° выходного слоя L.

Обратите внимание, что это не только функция ошибки (/ потери), которая может быть определена. Существует множество способов определить его, и вы можете прочитать обо всех здесь: keras.io/api/losses/. Кроме того, существует множество алгоритмов, которые затем используются для минимизации ошибок, и вы можете изучить их все в этой интересной статье здесь: arxiv.org/1609..04747.pdf В зависимости от проблемы, с которой приходится иметь дело, выбираются соответствующие функции потерь и оптимизаторы.

Исследовать категории в телекоммуникациях

 import json
строка импорта
импортировать случайный
импортировать нлтк
импортировать numpy как num
from nltk.stem import WordNetLemmatizer # Имеет возможность лемматизации.
import tensorflow as tensorF # Многомерный массив элементов представлен этим символом.
from tensorflow.keras import Sequential # Sequential группирует линейный набор слоев в tf.keras.Model
из tensorflow.keras.layers импортировать Dense, Dropout
nltk.download("punkt")# необходимый пакет для токенизации
nltk.download("wordnet")# база данных слов
 

 наши данные = {"наши намерения": [
             {"тег": "возраст",
              "patterns": ["сколько тебе лет?"],
              "responses": ["Мне 2 года, и мой день рождения был вчера"]
             },
              {"тег": "приветствие",
              "patterns": ["Привет", "Привет", "Эй"],
              "ответы": ["Привет", "Привет", "Привет :)"],
             },
              {"тег": "до свидания",
              "шаблоны": ["пока", "позже"],
              "ответы": ["Пока", "береги себя"]
             },
             {"название тэга",
              "patterns": ["как тебя зовут?", "кто ты?"],
              "responses": ["У меня пока нет имени", "Вы можете дать мне одно, и я буду признателен"]
             }
]}
 

 lm = WordNetLemmatizer() # для получения слов
# списки
наши классы = []
новые слова = []
документX = []
документ Y = []
# Каждое намерение разбивается на слова, а шаблоны и связанные с ними теги добавляются в соответствующие списки.
для намерения в данных["намерения"]:
    для шаблона в намерении["шаблоны"]:
        ournewTkns = nltk.word_tokenize(pattern)# токенизировать шаблоны
        newWords.extend(ournewTkns)# расширяет токены
        documentX.append(шаблон)
        documentY.append (намерение ["тег"])
    если намерение ["тег"] не в наших классах: # добавить несуществующие теги в соответствующие классы
        ourClasses.append (намерение ["тег"])
newWords = [lm.lemmatize(word.lower()) для слова в newWords, если слово не в string.punctuation] # переводим слова в нижний регистр, если они не в знаках препинания
newWords = sorted(set(newWords))# сортировка слов
ourClasses = sorted(set(ourClasses))# классы сортировки
 

 trainingData = [] # массив тренировочного списка
outEmpty = [0] * длина (наши классы)
# модель лука
для idx, doc в перечислении (documentX):
    мешок слов = []
    текст = lm.lemmatize(doc.lower())
    для слова в newWords:
        bagOfwords.append(1) если слово в тексте else bagOfwords.append(0)
    outputRow = список (outEmpty)
    outputRow[ourClasses.index(documentY[idx])] = 1
    trainingData.append([bagOfwords, outputRow])
random.shuffle (обучающие данные)
trainingData = num.array(trainingData, dtype=object)# преобразование наших данных в массив после v перетасовки
x = num.array(list(trainingData[:, 0]))# первый этап обучения
y = num.array(list(trainingData[:, 1]))# второй этап обучения
 

 iShape = (len(x[0]),)
oShape = длина (у [0])
# определение параметра
нашаНоваяМодель = Последовательная()
# В случае простого стека слоев подходит последовательная модель
# Плотная функция добавляет выходной слой
ourNewModel.add(Dense(128, input_shape=iShape, активация="relu"))
# Функция активации в нейронной сети отвечает за преобразование суммированного взвешенного входа узла в активацию узла или выход для рассматриваемого входа.
нашаНоваяМодель.добавить(Выпадение(0.5))
# Dropout используется для улучшения визуального восприятия входных нейронов
ourNewModel.add (Dense (64, активация = "relu"))
нашаНоваяМодель.добавить(Выпадение(0.3))
ourNewModel.add(Dense(oShape, активация = "softmax"))
# ниже приведен вызываемый объект, который возвращает значение для использования без аргументов
md = tensorF.keras.optimizers.Adam (learning_rate = 0,01, распад = 1e-6)
# Нижняя строка улучшает численную стабильность и подталкивает вычисление распределения вероятностей к категориальной функции кроссэнтропийных потерь. 
ourNewModel.compile (потеря = 'categorical_crossentropy',
              оптимизатор=мд,
              метрики=["точность"])
# Вывести сводку по модели
печать (нашаНоваяМодель.резюме())
# Во время обучения вашей сети Nural у вас есть возможность сделать вывод подробным или простым.
ourNewModel.fit(x, y, epochs=200, verbose=1)
# Под эпохами мы подразумеваем количество повторений тренировочного набора.
 

 def наш текст (текст):
  newtkns = nltk.word_tokenize(текст)
  newtkns = [lm.lemmatize(word) вместо слова в newtkns]
  вернуть тритоны
def wordBag (текст, словарный запас):
  newtkns = наш текст (текст)
  bagOwords = [0] * len(словарный запас)
  для w в newtkns:
    для idx, слово в перечислении (словарь):
      если слово == w:
        сумкаOwords[idx] = 1
  вернуть num. array (bagOwords)
def Pclass (текст, словарный запас, метки):
  bagOwords = wordBag(текст, словарный запас)
  ourResult = ourNewModel.predict(num.array([bagOwords]))[0]
  новый порог = 0,2
  yp = [[idx, res] для idx, res в перечислении (ourResult), если res > newThresh]
  yp.sort (ключ = лямбда x: x [1], реверс = True)
  новыйСписок = []
  для r в yp:
    newList.append (метки [r [0]])
  вернуть новый список
def getRes (первый список, fJson):
  тег = первый список[0]
  listOfIntents = fJson["намерения"]
  для я в listOfIntents:
    если я["тег"] == тег:
      нашРезультат = random.choice(i["ответы"])
      сломать
  вернуть наш результат
 

, в то время как True:
    новое сообщение = ввод ("")
    намерения = Pclass (новое сообщение, новые слова, наши классы)
    наш результат = getRes (намерения, наши данные)
    распечатать (нашрезультат)