Cómo hacer un chatbot en Python paso a paso [Guía de Python Chatterbox]

¿Cómo hacer un chatbot en Python?

En los últimos años, los chatbots en Python se han vuelto muy populares en los sectores tecnológico y empresarial. Estos bots inteligentes son tan hábiles para imitar los lenguajes humanos naturales y conversar con los humanos, que las empresas de varios sectores industriales los están adoptando. Desde empresas de comercio electrónico hasta instituciones de atención médica, todos parecen estar aprovechando esta ingeniosa herramienta para generar beneficios comerciales . En este artículo, aprenderemos sobre chatbot usando Python y cómo hacer chatbot en python.

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¿Qué es un chatbot?

Un chatbot es un software basado en IA diseñado para interactuar con humanos en sus lenguajes naturales. Estos chatbots generalmente se comunican a través de métodos auditivos o textuales, y pueden imitar sin esfuerzo los lenguajes humanos para comunicarse con los seres humanos de una manera similar a la humana. Podría decirse que un chatbot es una de las mejores aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural.

Los chatbots se pueden clasificar en dos variantes principales: basados ​​en reglas y de autoaprendizaje.

El enfoque basado en reglas entrena a un chatbot para responder preguntas en función de un conjunto de reglas predeterminadas en las que se entrenó inicialmente. Estas reglas establecidas pueden ser muy simples o muy complejas. Si bien los chatbots basados ​​en reglas pueden manejar consultas simples bastante bien, generalmente no pueden procesar consultas/solicitudes más complicadas.

Como sugiere el nombre, los bots de autoaprendizaje son chatbots que pueden aprender por sí mismos. Estos aprovechan tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para capacitarse a partir de instancias y comportamientos. Naturalmente, estos chatbots son mucho más inteligentes que los bots basados ​​en reglas. Los bots de autoaprendizaje se pueden dividir en dos categorías: basados ​​en recuperación o generativos.

1. Chatbots basados ​​en recuperación

Un chatbot basado en recuperación es uno que funciona en patrones de entrada predefinidos y establece respuestas. Una vez que se ingresa la pregunta o el patrón, el chatbot utiliza un enfoque heurístico para brindar la respuesta adecuada. El modelo basado en la recuperación se usa ampliamente para diseñar chatbots orientados a objetivos con características personalizadas como el flujo y el tono del bot para mejorar la experiencia del cliente.

2. Chatbots generativos

A diferencia de los chatbots basados ​​en recuperación, los chatbots generativos no se basan en respuestas predefinidas: aprovechan las redes neuronales seq2seq. Esto se basa en el concepto de traducción automática donde el código fuente se traduce de un idioma a otro idioma. En el enfoque seq2seq, la entrada se transforma en una salida.

El primer chatbot data de 1966 cuando Joseph Weizenbaum creó ELIZA que podía imitar el lenguaje de un psicoterapeuta en tan solo 200 líneas de código. Sin embargo, gracias al rápido avance de la tecnología, hoy en día hemos recorrido un largo camino desde los chatbots con secuencias de comandos hasta los chatbots en python.

Chatbot en la generación actual

Hoy en día, tenemos chatbots inteligentes con tecnología de inteligencia artificial que utilizan el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para comprender los comandos humanos (texto y voz) y aprender de la experiencia. Los chatbots se han convertido en una herramienta básica de interacción con el cliente para empresas y marcas que tienen una presencia activa en línea (plataformas de sitios web y redes sociales).

Los chatbots que usan python son una herramienta ingeniosa ya que facilitan la mensajería instantánea entre la marca y el cliente. Piense en Siri de Apple, Alexa de Amazon y Cortana de Microsoft. ¿No son simplemente maravillosos? ¿No tienes ya curiosidad por aprender a hacer un chatbot en Python?

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Esencialmente, el chatbot que usa Python está programado para tomar la información que le proporcionas y luego analizarla con la ayuda de complejos algoritmos de IA, y brindarte una respuesta escrita o verbal. Dado que estos bots pueden aprender del comportamiento y las experiencias, pueden responder a una amplia gama de consultas y comandos.

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Aunque el chatbot en python ya ha comenzado a dominar la escena tecnológica en la actualidad, Gartner predice que para 2020, los chatbots manejarán casi el 85 % de las interacciones cliente-marca .

A la luz de la creciente popularidad y adopción de los chatbots en la industria, puede aumentar su valor de mercado aprendiendo cómo hacer un chatbot en Python, uno de los lenguajes de programación más utilizados en el mundo.

Hoy, le enseñaremos cómo hacer un chatbot simple en Python usando la biblioteca ChatterBot Python. ¡Entonces empecemos!

Biblioteca ChatterBot

ChatterBot es una biblioteca de Python que está diseñada para ofrecer respuestas automáticas a las entradas de los usuarios. Hace uso de una combinación de algoritmos ML para generar muchos tipos diferentes de respuestas. Esta función permite a los desarrolladores crear bots conversacionales usando python que pueden conversar con humanos y brindar respuestas apropiadas y relevantes. No solo eso, los algoritmos de ML ayudan al bot a mejorar su rendimiento con la experiencia.

Otra característica excelente de ChatterBot es su independencia de idioma. La biblioteca está diseñada de una manera que hace posible entrenar su bot en múltiples lenguajes de programación.

¿Cómo funciona ChatterBot?

Cuando un usuario ingresa una entrada específica en el chatbot (desarrollado en ChatterBot), el bot guarda la entrada junto con la respuesta, para uso futuro. Estos datos (de experiencias recopiladas) permiten que el chatbot genere respuestas automáticas cada vez que se ingresa una nueva entrada.

El programa elige la respuesta más adecuada de la declaración más cercana que coincida con la entrada y luego entrega una respuesta de la selección ya conocida de declaraciones y respuestas. Con el tiempo, a medida que el chatbot participa en más interacciones, la precisión de la respuesta mejora.

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¿Cómo hacer un chatbot en Python?

Tomaremos un enfoque paso a paso y desglosaremos el proceso de creación de un chatbot de Python.

Para construir un chatbot en Python, debe importar todos los paquetes necesarios e inicializar las variables que desea usar en su proyecto de chatbot. Además, recuerde que cuando trabaja con datos de texto, debe realizar un preprocesamiento de datos en su conjunto de datos antes de diseñar un modelo de ML.

Aquí es donde la tokenización ayuda con los datos de texto: ayuda a fragmentar el conjunto de datos de texto grande en fragmentos más pequeños y legibles (como palabras). Una vez hecho esto, también puede optar por la lematización que transforma una palabra en su forma de lema. Luego crea un archivo pickle para almacenar los objetos python que se usan para predecir las respuestas del bot.

Otra parte vital del proceso de desarrollo del chatbot es crear los conjuntos de datos de entrenamiento y prueba.

Ahora que hemos cubierto los conceptos básicos del desarrollo de chatbots en Python, profundicemos en el proceso real.

1. Preparar las Dependencias

El primer paso para crear un chatbot en Python con la biblioteca ChatterBot es instalar la biblioteca en su sistema. Es mejor si crea y usa un nuevo entorno virtual de Python para la instalación. Para hacerlo, debe escribir y ejecutar este comando en su terminal de Python:

También puede instalar la última versión de desarrollo de ChatterBot directamente desde GitHub. Para ello, tendrás que escribir y ejecutar el siguiente comando:

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

Si desea actualizar el comando, también puede hacerlo:

Ahora que su configuración está lista, podemos pasar al siguiente paso para crear un chatbot usando python.

2. Clases de importación

La importación de clases es el segundo paso en el proceso de creación del chatbot de Python. Todo lo que necesita hacer es importar dos clases: ChatBot de chatterbot y ListTrainer de chatterbot.trainers. Para hacer esto, puede ejecutar el siguiente comando:

3. Crear y entrenar el chatbot

Este es el tercer paso para crear un chatbot en python. El chatbot que está creando será una instancia de la clase "ChatBot". Después de crear una nueva instancia de ChatterBot, puede entrenar al bot para mejorar su rendimiento. La capacitación garantiza que el bot tenga suficiente conocimiento para comenzar con respuestas específicas a entradas específicas. Tienes que ejecutar el siguiente comando ahora:

Aquí, el argumento (que corresponde al nombre del parámetro) representa el nombre de su chatbot de Python. Si desea deshabilitar la capacidad del bot para aprender después del entrenamiento, puede incluir el comando "read_only=True". El comando "logic_adapters" denota la lista de adaptadores utilizados para entrenar el chatbot.

Mientras que "chatterbot.logic.MathematicalEvaluation" ayuda al bot a resolver problemas matemáticos, "chatterbot.logic.BestMatch" lo ayuda a elegir la mejor coincidencia de la lista de respuestas ya proporcionada.

Dado que debe proporcionar una lista de respuestas, puede hacerlo especificando las listas de cadenas que se pueden usar más tarde para entrenar su chatbot de Python y encontrar la mejor coincidencia para cada consulta. Aquí hay un ejemplo de respuestas que puede entrenar a su chatbot usando python para aprender:

También puede crear y entrenar el bot escribiendo una instancia de "ListTrainer" y proporcionándole una lista de cadenas como esta:

Ahora, su chatbot de Python está listo para comunicarse.

4. Comunícate con el Python Chatbot

Para interactuar con su chatbot de Python, puede usar la función .get_response(). Así es como debería verse durante la comunicación:

Sin embargo, es esencial comprender que es posible que el chatbot que usa python no sepa cómo responder a todas sus preguntas. Dado que su conocimiento y capacitación aún es muy limitado, debe darle tiempo y proporcionar más datos de capacitación para capacitarlo aún más.

5. Entrena tu chatbot de Python con un corpus de datos

En este último paso de cómo hacer un chatbot en Python, para entrenar aún más su chatbot de Python, puede usar un corpus de datos existente. Aquí hay un ejemplo de cómo entrenar su chatbot de Python con un corpus de datos proporcionado por el propio bot:

Fuente del fragmento de código

Lo bueno es que ChatterBot ofrece esta funcionalidad en muchos idiomas diferentes. Por lo tanto, también puede especificar un subconjunto de un corpus en el idioma que prefiera. Así es como creamos un chatbot en Python.

Conclusión

Lo que hemos ilustrado aquí es solo una de las muchas formas de crear un chatbot en Python. También puede usar NLTK, otra biblioteca de Python con recursos para crear un chatbot de Python. Y aunque lo que aprendió aquí es un chatbot muy básico en Python que apenas tiene habilidades cognitivas, debería ser suficiente para ayudarlo a comprender la anatomía de los chatbots.

Una vez que comprenda bien el diseño de un chatbot que usa Python , puede experimentar con él usando diferentes herramientas y comandos para hacerlo aún más inteligente.

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