Cómo construir un chatbot basado en reglas usando Python y NLTK

Foto de John Schnobrich en Unsplash
  • Python: si aún no lo ha hecho, descargue e instale Python.
  • NLTK: después de instalar Python, abra su terminal o símbolo del sistema y ejecute pip install nltk.
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    import nltk
    import random
    import string
    from nltk.corpus import stopwords
    nltk.download('punkt')
    nltk.download('wordnet')
    def preprocess(text):
    text = text.lower()
    text = ''.join([char for char in text if char not in string.punctuation])
    tokens = nltk.word_tokenize(text)
    return tokens

    corpus = open("alice.txt", "r").read()
    tokens = preprocess(corpus)

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    stop_words = set(stopwords.words('english'))
    filtered_tokens = [w for w in tokens if not w in stop_words]
    from nltk.stem import WordNetLemmatizer

    lemmatizer = WordNetLemmatizer()
    lemmatized_tokens = [lemmatizer.lemmatize(token) for token in filtered_tokens]

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    from nltk.chat.util import Chat, reflections

    def match_input(user_input, possible_responses):
    user_input = preprocess(user_input)
    user_input = ' '.join(user_input)

    best_match = None
    max_similarity = 0

    for response in possible_responses:
    response_tokens = preprocess(response)
    response_tokens = ' '.join(response_tokens)

    similarity = nltk.jaccard_distance(set(nltk.ngrams(user_input, n=3)), set(nltk.ngrams(response_tokens, n=3)))

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    if similarity < max_similarity:
    best_match = response
    max_similarity = similarity

    return best_match

    sample_responses = [
    "Hello! How can I help you?",
    "I'm not sure about that.",
    "Can you please provide more information?",
    "That's interesting. Tell me more.",
    "I'm sorry, I can't help with that."
    ]
    def chatbot_response(user_input):
    matched_response = match_input(user_input, sample_responses)
    if matched_response:
    return matched_response
    else:
    return "I'm sorry, I don't understand."

    user_input = input("User: ")
    print("Chatbot:", chatbot_response(user_input))

    while True:
    user_input = input("User: ")
    if user_input.lower() == "quit":
    break
    print("Chatbot:", chatbot_response(user_input))
  • ¿Qué es un chatbot basado en reglas? Un chatbot basado en reglas es un tipo de chatbot que funciona según un conjunto de reglas y patrones predefinidos. Utiliza técnicas de procesamiento de lenguaje natural para analizar y comprender la entrada del usuario y generar respuestas apropiadas.
  • ¿Qué es el kit de herramientas de lenguaje natural (NLTK)? NLTK es una poderosa biblioteca de Python que simplifica el proceso de trabajar con datos de lenguaje humano. Proporciona herramientas para tareas como la tokenización, la derivación y el etiquetado de partes del discurso, lo que lo hace ideal para crear chatbots y otras aplicaciones de NLP.
  • ¿Puedo usar otros corpus para entrenar mi chatbot? ¡Absolutamente! Siéntase libre de explorar diferentes fuentes de texto para crear una experiencia de chatbot más diversa y atractiva. Incluso puede usar varios corpus para crear un chatbot más informado y consciente del contexto.
  • ¿Cómo puedo mejorar el rendimiento de mi chatbot? Puede mejorar el rendimiento de su chatbot incorporando técnicas de NLP más avanzadas, refinando sus pasos de preprocesamiento y utilizando datos de entrenamiento más grandes o más diversos. Además, puede experimentar con algoritmos de aprendizaje automático para crear respuestas más sofisticadas.
  • ¿Existen limitaciones para los chatbots basados ​​en reglas? Los chatbots basados ​​en reglas pueden tener una capacidad limitada para comprender estructuras lingüísticas complejas y responder a consultas específicas del contexto. A menudo tienen dificultades para manejar la ambigüedad y es posible que no se desempeñen bien en conversaciones de dominio abierto. Los chatbots basados ​​en aprendizaje automático pueden superar algunas de estas limitaciones aprendiendo de grandes cantidades de datos y adaptándose a diferentes contextos.
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