基于chatterbot制作聊天机器人

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基于chatterbot制作聊天机器人

一、环境搭建

python 3.6

安装chatterbot 

安装方式：

1.在项目目录下pip install chatterbot进行安装

2.下载源码，运行setup.py进行安装

本人尝试使用第一种安装方式失败后，下载源码进行安装成功。

报错信息：

根据刚才第一次安装的报错信息，查看requirement.txt中的版本要求，可以看到：

使用pip list查看所有库的版本：

对比要求的版本号，进行版本更新：

使用pip install --upgrade pyyaml

仍报错，提示不能卸载pyyaml，我们可以执行以下命令：

pip install --ignore-installed pyyaml 会略之前的安装版本

检查是否已安装：python -m chatterbot –version 查看版本号

二、使用chatbot

1.首先尝试基于规则的聊天问答，即设置固定格式的问答。

代码如下：

from chatterbot import ChatBot
from chatterbot.trainers import ListTrainerChinese_bot = ChatBot("Training demo") #创建一个新的实例
trainer = ListTrainer(Chinese_bot)
trainer.train(['在吗？','亲，在呢','鞋按正常尺码买吗？','是呢，请放心下单吧。','有43码的吗？','暂时没有哦。',
])

报错： OSError: Can't find model 'en'

解决方案：
python -m spacy download en

测试结果：

question="在吗？"
print(question)
response=Chinese_bot.get_response(question)
print(response)
print("\n")
question="有43码的吗？"
print(question)
response=Chinese_bot.get_response(question)
print(response)

2.使用自己的语料库进行训练：

比如将聊天记录进行处理，进行自动问答训练。

使用聊天记录进行实验。

3.也可以使用官网提供的中文语料库进行训练，除此外，还有英文、西班牙语等其他语言的语料库可供训练。

可以查看下语料库内容：

from chatterbot import ChatBot
from chatterbot.trainers import ChatterBotCorpusTrainer
import logging'''
This is an example showing how to train a chat bot using the
ChatterBot Corpus of conversation dialog.
'''# Enable info level logging
#logging.basicConfig(level=logging.INFO)chatbot = ChatBot('Example Bot')# Start by training our bot with the ChatterBot corpus data
trainer = ChatterBotCorpusTrainer(chatbot)trainer.train('chatterbot.corpus.chinese'
)

进行测试：

response = chatbot.get_response('我告诉你一个秘密，你不要和别人说')
print(response)

测试结果：