Sari la conținutul principal

Curs

Crearea chatboților în Python

IntermediarNivel de competențe

Actualizat 11.2023

Învață bazele construirii de boți conversaționali folosind sisteme bazate pe reguli, precum și machine learning.

Începe cursul gratuit

PythonMachine Learning

4 h

15 videoclipuri

49 Exerciții

4,100 XP

73,844

Certificat de realizare

Îndrăgit de cursanți din mii de companii

Formare pentru o echipă?

Încearcă pentru afaceri

Descrierea cursului

Dispozitivele de mesagerie și cele controlate prin voce reprezintă următoarele mari platforme, iar calculul conversațional joacă un rol important în crearea unor experiențe captivante de realitate augmentată și virtuală. Acest curs îți oferă un punct de plecare solid pentru a construi astfel de aplicații. Există o serie de provocări unice în dezvoltarea acestor programe – de exemplu, cum transformi limbajul uman în instrucțiuni pentru mașini? În acest curs, vei aborda mai întâi această problemă cu sisteme bazate pe reguli, apoi cu ajutorul învățării automate. Unele sisteme de chat sunt concepute să fie utile, altele sunt pur și simplu distractive. Vei construi câte un exemplu din fiecare categorie și vei combina totul pentru a crea un chatbot prietenos și de ajutor. La finalul cursului, vei învăța și cum să conectezi chatbotul tău la Facebook Messenger!

Cerințe prealabile

Introduction to Natural Language Processing in Python

1

Chatboți 101

În acest capitol, vei învăța cum să construiești primul tău chatbot. După o scurtă introducere în contextul istoric, vei configura o structură de bază pentru primirea textului și răspunsul către utilizatori, apoi vei adăuga elementele esențiale de personalitate. În continuare, vei construi sisteme bazate pe reguli pentru analiza textului.

Introducere în software-ul conversațional

Crearea unei personalități

Conversație liberă

Adăugarea varietății

ELIZA I: a pune întrebări

Procesarea textului cu expresii regulate

ELIZA II: Extragerea expresiilor cheie

ELIZA III: Pronume

ELIZA IV: Totul laolaltă

Începe capitolul

2

Înțelegerea limbajului natural

Aici vei folosi învățarea automată pentru a transforma limbajul natural în date structurate, folosind spaCy, scikit-learn și rasa NLU. Vei începe cu o recapitulare a fundațiilor teoretice, apoi vei trece la construirea de modele folosind setul de date ATIS, care conține mii de propoziții de la utilizatori reali ce interacționează cu un sistem de rezervare a zborurilor.

Înțelegerea intențiilor și entităților

Clasificarea intențiilor cu regex I

Clasificarea intențiilor cu regex II

Extragerea entităților cu regex

Vectori de cuvinte

vectori de cuvinte cu spaCy

Intenții și clasificare

Clasificarea intențiilor cu sklearn

Extragerea entităților

Utilizarea recunoașterii de entități din spaCy

Atribuirea rolurilor cu parserul spaCy

Înțelegerea robustă a limbajului natural cu rasa NLU

Recunoașterea entităților cu date puține

Începe capitolul

3

Construirea unui asistent virtual

În acest capitol, vei construi un asistent personal care te ajută să planifici o călătorie. Acesta va putea răspunde la întrebări de genul „există hoteluri ieftine în nordul orașului?" căutând rezultate corespunzătoare într-o bază de date a hotelurilor.

Asistenți virtuali și accesarea datelor

Instrucțiuni SQL în Python

Explorarea unei baze de date cu limbaj natural

Crearea interogărilor din parametri

Utilizarea funcției personalizate pentru a găsi hoteluri

Generarea SQL din limbaj natural

Completarea incrementală a sloturilor și negația

Rafinarea căutării

Negație de bază

Filtrare cu sloturi excluse

Începe capitolul

4

Dialog

Tot ceea ce ai construit până acum a mapat intențiile la acțiuni și răspunsuri fără a reține starea conversației. Este uimitor cât de departe poți ajunge cu această abordare! Însă pentru a construi boți mai sofisticați, vei dori întotdeauna să adaugi gestionarea stării. Exact asta vei face aici, pe măsură ce construiești un chatbot care îi ajută pe utilizatori să comande cafea.

De ce starea este esențială

Completarea formularului

Întrebări contextuale

Gestionarea refuzurilor

Adresarea întrebărilor și punerea răspunsurilor în așteptare

Acțiuni în așteptare I

Acțiuni în așteptare II

Tranziții de stare în așteptare

Să le combinăm pe toate I

Asamblare finală II

Frontiere ale cercetării în domeniul dialogului

Generarea textului cu rețele neuronale

Felicitări!

Începe capitolul

Crearea chatboților în Python

Curs
finalizat

Obține diploma de absolvire

Adaugă această acreditare la profilul tău LinkedIn, CV sau rezumat
Distribuie pe rețelele de socializare și în evaluarea ta de performanțăÎnscrie-te acum

Alătură-te celor peste 19 de milioane de cursanți și începe Crearea chatboților în Python astăzi!

Dezvoltați-vă abilitățile de gestionare a datelor cu DataCamp pentru mobil

Fă progrese din mers cu cursurile noastre mobile și provocările zilnice de programare de 5 minute.