Trata-se do primeiro exemplo simples, utilizando a lib NLTK e a funçao de reflections, responsavel pelo tratamento de linguagem natural, onde é realizado o teste com a nltk.chat.eliza.demo().
Segundo exemplo, realizando o scrapy de uma pagina da wikipedia, com o beautifulsoup, carregando e fazendo o pré-processamento aplicantado as técnicas.
- Lower transform
- Tokenizer
- Stop_words remove
- Punctuation remove
- Url remove
- Calculo do TF-IDF (Term frequency - inverse document frequency)
- Calculo de similaridade dos cosenos
- Clone o repositório digitando
$ git clone [email protected]:richardnixonafj/chatbots.git
no Gitbash. - Vá até a pasta onde você clonou o repositório em seu computador, o ideal é sempre criar um novo ambiente isolado
$ python3 -m venv .new-venv
- Digite
$ pip install -r requirements.txt
para instalar as bibliotecas do projeto. - Digite
$ python3 -m spacy download pt
para baixar o suporte da lib spacy ao idioma pt-br. - Execute o seguinte arquivo:
python3 app.py
- Use o seu cliente de Rest Favorito (Postman, insomnia..)
- Semelhante aos demais chatbots, neste caso é possivel passar parametros via
POST
para API construida em Flask.
Neste projeto foram utilizadas as seguintes Tecnologias:
Se você quiser entrar em contato comigo:
Este projeto usa a seguinte licença: GNU GENERAL PUBLIC LICENSE Version 3