Pythonでチャットボットを作成する方法ステップバイステップ[PythonChatterboxガイド]

Pythonでチャットボットを作成する方法は？

過去数年間で、Pythonのチャットボットはテクノロジーおよびビジネスセクターで非常に人気があります。 これらのインテリジェントボットは、自然な人間の言語を模倣し、人間と会話することに長けているため、さまざまな産業セクターの企業がそれらを採用しています。 電子商取引会社から医療機関まで、誰もがこの気の利いたツールを活用してビジネス上の利益を推進しているようです。 この記事では、Pythonを使用したチャットボットとPythonでチャットボットを作成する方法について学習します。

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チャットボットとは何ですか？

チャットボットは、自然言語で人間と対話するように設計されたAIベースのソフトウェアです。 これらのチャットボットは通常、聴覚的またはテキスト的な方法で会話し、人間の言語を簡単に模倣して、人間のように人間と通信することができます。 チャットボットは、間違いなく自然言語処理の最高のアプリケーションの1つです。

チャットボットは、ルールベースと自己学習の2つの主要なバリエーションに分類できます。

ルールベースのアプローチは、チャットボットが最初にトレーニングされた一連の事前に決定されたルールに基づいて質問に答えるようにチャットボットをトレーニングします。 これらの設定されたルールは、非常に単純な場合と非常に複雑な場合があります。 ルールベースのチャットボットは単純なクエリを非常にうまく処理できますが、通常、より複雑なクエリ/リクエストを処理できません。

名前が示すように、自己学習ボットは自分で学習できるチャットボットです。 これらは、人工知能や機械学習などの高度なテクノロジーを活用して、インスタンスや動作から自分自身をトレーニングします。 当然、これらのチャットボットはルールベースのボットよりもはるかに賢いです。 自己学習型ボットは、検索ベースまたは生成の2つのカテゴリにさらに分類できます。

1.検索ベースのチャットボット

検索ベースのチャットボットは、事前定義された入力パターンと設定された応答で機能するチャットボットです。 質問/パターンが入力されると、チャットボットはヒューリスティックなアプローチを使用して適切な応答を提供します。 検索ベースのモデルは、顧客体験を向上させるためにボットのフローやトーンなどのカスタマイズされた機能を備えた目標指向のチャットボットを設計するために広く使用されています。

2.ジェネレーティブチャットボット

検索ベースのチャットボットとは異なり、生成型チャットボットは事前定義された応答に基づいていません。seq2seqニューラルネットワークを利用します。 これは、ソースコードをある言語から別の言語に翻訳する機械翻訳の概念に基づいています。 seq2seqアプローチでは、入力が出力に変換されます。

最初のチャットボットは、ジョセフ・ワイゼンバウムがわずか200行のコードで心理療法士の言語を模倣できるELIZAを作成した1966年にさかのぼります。 しかし、テクノロジーの急速な進歩のおかげで、今日、スクリプト化されたチャットボットからPythonのチャットボットへと長い道のりを歩んできました。

今日の世代のチャットボット

今日、私たちは自然言語処理（NLP）を使用して人間のコマンド（テキストと音声）を理解し、経験から学ぶスマートなAIを利用したチャットボットを持っています。 チャットボットは、アクティブなオンラインプレゼンス（Webサイトおよびソーシャルネットワークプラットフォーム）を持つ企業やブランドにとって、主要な顧客インタラクションツールになっています。

Pythonを使用するチャットボットは、ブランドと顧客の間のインスタントメッセージングを容易にするため、優れたツールです。 AppleのSiri、AmazonのAlexa、MicrosoftのCortanaについて考えてみてください。 これらはただ素晴らしいではありませんか？ Pythonでチャットボットを作成する方法を学びたいと思っていませんか？

ソース

基本的に、Pythonを使用するチャットボットは、提供された情報を取り込み、複雑なAIアルゴリズムを使用して分析し、書面または口頭で応答するようにプログラムされています。 これらのボットは行動や経験から学ぶことができるため、さまざまなクエリやコマンドに応答できます。

ソース

Pythonのチャットボットは現在すでにテクノロジーシーンを支配し始めていますが、Gartnerは、2020年までにチャットボットが顧客とブランドのやり取りの85％近くを処理すると予測しています。

業界でのチャットボットの人気と採用の増加に照らして、世界で最も広く使用されているプログラミング言語の1つであるPythonでチャットボットを作成する方法を学ぶことで、市場価値を高めることができます。

今日は、ChatterBotPythonライブラリを使用してPythonで簡単なチャットボットを作成する方法を説明します。 それでは、始めましょう！

ChatterBotライブラリ

ChatterBotは、ユーザー入力への自動応答を提供するように設計されたPythonライブラリです。 MLアルゴリズムの組み合わせを利用して、さまざまなタイプの応答を生成します。 この機能により、開発者はPythonを使用してチャットボットを構築し、人間と会話して適切で適切な応答を提供できます。 それだけでなく、MLアルゴリズムは、ボットが経験を積んでパフォーマンスを向上させるのに役立ちます。

ChatterBotのもう1つの優れた機能は、言語に依存しないことです。 ライブラリは、ボットを複数のプログラミング言語でトレーニングできるように設計されています。

ChatterBotはどのように機能しますか？

ユーザーがチャットボット（ChatterBotで開発）に特定の入力を入力すると、ボットは将来の使用のために、応答とともに入力を保存します。 （収集された経験の）このデータにより、チャットボットは新しい入力が入力されるたびに自動応答を生成できます。

プログラムは、入力に一致する最も近いステートメントから最も適切な応答を選択し、次に、既知のステートメントと応答の選択から応答を配信します。 時間の経過とともに、チャットボットがより多くの対話に従事するにつれて、応答の精度が向上します。

ソース

Pythonでチャットボットを作成する方法は？

ステップバイステップのアプローチを取り、Pythonチャットボットを構築するプロセスを分解します。

Pythonでチャットボットを構築するには、必要なすべてのパッケージをインポートし、チャットボットプロジェクトで使用する変数を初期化する必要があります。 また、テキストデータを操作する場合は、MLモデルを設計する前に、データセットに対してデータの前処理を実行する必要があることに注意してください。

これは、トークン化がテキストデータに役立つ場所です。これは、大きなテキストデータセットを小さくて読みやすいチャンク（単語など）に断片化するのに役立ちます。 それが完了したら、単語をその見出語形式に変換する見出語化に進むこともできます。 次に、ボットの応答を予測するために使用されるpythonオブジェクトを格納するpickleファイルを作成します。

チャットボット開発プロセスのもう1つの重要な部分は、トレーニングとテストのデータセットを作成することです。

Pythonでのチャットボット開発の基本について説明したので、実際のプロセスについて詳しく見ていきましょう。

1.依存関係を準備します

ChatterBotライブラリを使用してPythonでチャットボットを作成する最初のステップは、システムにライブラリをインストールすることです。 インストールに新しいPython仮想環境を作成して使用するのが最適です。 そのためには、Pythonターミナルで次のコマンドを記述して実行する必要があります。

ChatterBotの最新の開発バージョンをGitHubから直接インストールすることもできます。 このためには、次のコマンドを記述して実行する必要があります。

pip install git + git：//github.com/gunthercox/ChatterBot.git@master

コマンドをアップグレードしたい場合は、次のようにすることもできます。

セットアップの準備ができたので、Pythonを使用してチャットボットを作成する次のステップに進むことができます。

2.クラスをインポートします

クラスのインポートは、Pythonチャットボット作成プロセスの2番目のステップです。 必要なのは、chatterbotからのChatBotとchatterbot.trainersからのListTrainerの2つのクラスをインポートすることだけです。 これを行うには、次のコマンドを実行できます。

3.チャットボットを作成してトレーニングします

これは、Pythonでチャットボットを作成するための3番目のステップです。 作成するチャットボットは、クラス「ChatBot」のインスタンスになります。 新しいChatterBotインスタンスを作成したら、ボットをトレーニングしてパフォーマンスを向上させることができます。 トレーニングにより、ボットは特定の入力に対する特定の応答を開始するのに十分な知識を持っていることが保証されます。 ここで次のコマンドを実行する必要があります。

ここで、引数（パラメーター名に対応）はPythonチャットボットの名前を表します。 トレーニング後にボットの学習機能を無効にする場合は、「read_only=True」コマンドを含めることができます。 コマンド「logic_adapters」は、チャットボットのトレーニングに使用されるアダプターのリストを示します。

「chatterbot.logic.MathematicalEvaluation」はボットが数学の問題を解決するのに役立ちますが、「chatterbot.logic.BestMatch」はすでに提供されている応答のリストから最適なものを選択するのに役立ちます。

応答のリストを提供する必要があるため、後でPythonチャットボットのトレーニングに使用できる文字列のリストを指定して、各クエリに最適なものを見つけることができます。 Pythonを使用してチャットボットをトレーニングして学習できる応答の例を次に示します。

「ListTrainer」のインスタンスを作成し、次のような文字列のリストを提供することで、ボットを作成してトレーニングすることもできます。

これで、Pythonチャットボットが通信する準備が整いました。

4.Pythonチャットボットと通信します

Pythonチャットボットと対話するには、.get_response（）関数を使用できます。 これは、通信中の外観です。

ただし、Pythonを使用するチャットボットがすべての質問に答える方法を知らない可能性があることを理解することが重要です。 その知識とトレーニングはまだ非常に限られているため、さらにトレーニングするには、時間をかけてより多くのトレーニングデータを提供する必要があります。

5.データのコーパスを使用してPythonチャットボットをトレーニングします

Pythonでチャットボットを作成する方法のこの最後のステップでは、Pythonチャットボットをさらにトレーニングするために、既存のデータコーパスを使用できます。 ボット自体が提供するデータのコーパスを使用してPythonチャットボットをトレーニングする方法の例を次に示します。

コードスニペットソース

良い点は、ChatterBotがこの機能をさまざまな言語で提供していることです。 したがって、希望する言語でコーパスのサブセットを指定することもできます。 これが、Pythonでチャットボットを作成する方法です。

結論

ここで説明したのは、Pythonでチャットボットを作成する多くの方法の1つにすぎません。 また、別のリソースの豊富なPythonライブラリであるNLTKを使用して、Pythonチャットボットを作成することもできます。 ここで学んだことは、 Pythonの非常に基本的なチャットボットであり、認知スキルはほとんどありませんが、チャットボットの構造を理解するのに十分なはずです。

Pythonを使用したチャットボットの設計を完全に理解したら、さまざまなツールやコマンドを使用してチャットボットを実験し、さらにスマートにすることができます。

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