Comment créer un chatbot en Python étape par étape [Python Chatterbox Guide]

Comment faire un chatbot en Python ?

Au cours des dernières années, les chatbots en Python sont devenus très populaires dans les secteurs de la technologie et des affaires. Ces robots intelligents sont si aptes à imiter les langages humains naturels et à converser avec les humains que des entreprises de divers secteurs industriels les adoptent. Des entreprises de commerce électronique aux établissements de santé, tout le monde semble tirer parti de cet outil astucieux pour générer des avantages commerciaux . Dans cet article, nous allons découvrir le chatbot utilisant Python et comment créer un chatbot en python.

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Qu'est-ce qu'un Chatbot ?

Un chatbot est un logiciel basé sur l'IA conçu pour interagir avec les humains dans leur langue naturelle. Ces chatbots sont généralement conversés via des méthodes auditives ou textuelles, et ils peuvent imiter sans effort les langages humains pour communiquer avec les êtres humains d'une manière humaine. Un chatbot est sans doute l'une des meilleures applications de traitement du langage naturel.

Les chatbots peuvent être classés en deux variantes principales - Basé sur des règles et Auto-apprentissage.

L'approche basée sur les règles entraîne un chatbot à répondre à des questions basées sur un ensemble de règles prédéterminées sur lesquelles il a été initialement formé. Ces règles établies peuvent être très simples ou très complexes. Alors que les chatbots basés sur des règles peuvent très bien gérer les requêtes simples, ils ne parviennent généralement pas à traiter les requêtes/demandes plus compliquées.

Comme leur nom l'indique, les bots d'auto-apprentissage sont des chatbots qui peuvent apprendre par eux-mêmes. Ceux-ci s'appuient sur des technologies avancées telles que l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique pour s'entraîner à partir d'instances et de comportements. Naturellement, ces chatbots sont beaucoup plus intelligents que les robots basés sur des règles. Les bots d'auto-apprentissage peuvent être divisés en deux catégories - basés sur la récupération ou génératifs.

1. Chatbots basés sur la récupération

Un chatbot basé sur la récupération est un chatbot qui fonctionne sur des modèles de saisie prédéfinis et des réponses définies. Une fois la question/le modèle saisi, le chatbot utilise une approche heuristique pour fournir la réponse appropriée. Le modèle basé sur la récupération est largement utilisé pour concevoir des chatbots axés sur les objectifs avec des fonctionnalités personnalisées telles que le flux et le ton du bot pour améliorer l'expérience client.

2. Chatbots génératifs

Contrairement aux chatbots basés sur la récupération, les chatbots génératifs ne sont pas basés sur des réponses prédéfinies - ils exploitent les réseaux de neurones seq2seq. Ceci est basé sur le concept de traduction automatique où le code source est traduit d'une langue à une autre langue. Dans l'approche seq2seq, l'entrée est transformée en sortie.

Le premier chatbot remonte à 1966 lorsque Joseph Weizenbaum a créé ELIZA qui pouvait imiter le langage d'un psychothérapeute en seulement 200 lignes de code. Cependant, grâce aux progrès rapides de la technologie, nous avons parcouru un long chemin des chatbots scriptés aux chatbots en python aujourd'hui.

Chatbot dans la génération d'aujourd'hui

Aujourd'hui, nous avons des chatbots intelligents alimentés par l'IA qui utilisent le traitement du langage naturel (NLP) pour comprendre les commandes humaines (texte et voix) et apprendre de l'expérience. Les chatbots sont devenus un outil d'interaction client incontournable pour les entreprises et les marques qui ont une présence active en ligne (plateformes de sites Web et de réseaux sociaux).

Les chatbots utilisant python sont un outil astucieux puisqu'ils facilitent la messagerie instantanée entre la marque et le client. Pensez à Siri d'Apple, Alexa d'Amazon et Cortana de Microsoft. Ne sont-ils pas tout simplement merveilleux ? N'êtes-vous pas déjà curieux d'apprendre à créer un chatbot en Python ?

La source

Essentiellement, le chatbot utilisant Python est programmé pour recueillir les informations que vous lui fournissez, puis les analyser à l'aide d'algorithmes d'IA complexes, et vous fournir une réponse écrite ou verbale. Étant donné que ces bots peuvent apprendre du comportement et des expériences, ils peuvent répondre à un large éventail de requêtes et de commandes.

La source

Bien que le chatbot en python ait déjà commencé à dominer la scène technologique à l'heure actuelle, Gartner prédit que d'ici 2020, les chatbots géreront près de 85 % des interactions client-marque .

À la lumière de la popularité croissante et de l'adoption des chatbots dans l'industrie, vous pouvez augmenter votre valeur marchande en apprenant à créer un chatbot en Python, l'un des langages de programmation les plus utilisés au monde.

Aujourd'hui, nous allons vous apprendre à créer un chatbot simple en Python à l'aide de la bibliothèque ChatterBot Python. Alors, commençons!

Bibliothèque ChatterBot

ChatterBot est une bibliothèque Python conçue pour fournir des réponses automatisées aux entrées des utilisateurs. Il utilise une combinaison d' algorithmes ML pour générer de nombreux types de réponses différents. Cette fonctionnalité permet aux développeurs de créer des chatbots en utilisant python qui peuvent converser avec les humains et fournir des réponses appropriées et pertinentes. Non seulement cela, les algorithmes ML aident le bot à améliorer ses performances avec l'expérience.

Une autre excellente caractéristique de ChatterBot est son indépendance linguistique. La bibliothèque est conçue de manière à permettre de former votre bot dans plusieurs langages de programmation.

Comment fonctionne ChatterBot ?

Lorsqu'un utilisateur saisit une entrée spécifique dans le chatbot (développé sur ChatterBot), le bot enregistre l'entrée avec la réponse, pour une utilisation future. Ces données (d'expériences collectées) permettent au chatbot de générer des réponses automatisées à chaque fois qu'une nouvelle entrée lui est introduite.

Le programme choisit la réponse la plus appropriée à partir de l'énoncé le plus proche qui correspond à l'entrée, puis délivre une réponse parmi la sélection déjà connue d'énoncés et de réponses. Au fil du temps, à mesure que le chatbot s'engage dans davantage d'interactions, la précision de la réponse s'améliore.

La source

Comment faire un chatbot en Python ?

Nous allons adopter une approche étape par étape et décomposer le processus de création d'un chatbot Python.

Pour construire un chatbot en Python, vous devez importer tous les packages nécessaires et initialiser les variables que vous souhaitez utiliser dans votre projet chatbot. N'oubliez pas non plus que lorsque vous travaillez avec des données textuelles, vous devez effectuer un prétraitement des données sur votre ensemble de données avant de concevoir un modèle ML.

C'est là que la tokenisation aide avec les données textuelles - elle aide à fragmenter le grand ensemble de données textuelles en morceaux plus petits et lisibles (comme des mots). Une fois cela fait, vous pouvez également opter pour la lemmatisation qui transforme un mot en sa forme lemmaire. Ensuite, il crée un fichier pickle pour stocker les objets python utilisés pour prédire les réponses du bot.

Une autre partie essentielle du processus de développement du chatbot consiste à créer les ensembles de données de formation et de test.

Maintenant que nous avons couvert les bases du développement de chatbot en Python, approfondissons le processus réel !

1. Préparez les dépendances

La première étape de la création d'un chatbot en Python avec la bibliothèque ChatterBot consiste à installer la bibliothèque sur votre système. Il est préférable de créer et d'utiliser un nouvel environnement virtuel Python pour l'installation. Pour ce faire, vous devez écrire et exécuter cette commande dans votre terminal Python :

Vous pouvez également installer la dernière version de développement de ChatterBot directement depuis GitHub. Pour cela, vous devrez écrire et exécuter la commande suivante :

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

Si vous souhaitez mettre à jour la commande, vous pouvez également le faire :

Maintenant que votre configuration est prête, nous pouvons passer à l'étape suivante pour créer un chatbot en utilisant python.

2. Importer des cours

L'importation de classes est la deuxième étape du processus de création d'un chatbot Python. Tout ce que vous avez à faire est d'importer deux classes - ChatBot de chatterbot et ListTrainer de chatterbot.trainers. Pour ce faire, vous pouvez exécuter la commande suivante :

3. Créer et former le chatbot

Il s'agit de la troisième étape de la création d'un chatbot en python. Le chatbot que vous créez sera une instance de la classe "ChatBot". Après avoir créé une nouvelle instance de ChatterBot, vous pouvez former le bot pour améliorer ses performances. La formation garantit que le bot a suffisamment de connaissances pour commencer avec des réponses spécifiques à des entrées spécifiques. Vous devez exécuter la commande suivante maintenant :

Ici, l'argument (qui correspond au nom du paramètre) représente le nom de votre chatbot Python. Si vous souhaitez désactiver la capacité d'apprentissage du bot après la formation, vous pouvez inclure la commande "read_only=True". La commande « logic_adapters » désigne la liste des adaptateurs utilisés pour former le chatbot.

Alors que le "chatterbot.logic.MathematicalEvaluation" aide le bot à résoudre des problèmes mathématiques, le "chatterbot.logic.BestMatch" l'aide à choisir la meilleure correspondance dans la liste des réponses déjà fournies.

Puisque vous devez fournir une liste de réponses, vous pouvez le faire en spécifiant les listes de chaînes qui peuvent être utilisées ultérieurement pour former votre chatbot Python et trouver la meilleure correspondance pour chaque requête. Voici un exemple de réponses que vous pouvez former votre chatbot à l'aide de python pour apprendre :

Vous pouvez également créer et entraîner le bot en écrivant une instance de "ListTrainer" et en lui fournissant une liste de chaînes comme ceci :

Maintenant, votre chatbot Python est prêt à communiquer.

4. Communiquez avec le Chatbot Python

Pour interagir avec votre chatbot Python, vous pouvez utiliser la fonction .get_response(). Voici à quoi cela devrait ressembler lors de la communication :

Cependant, il est essentiel de comprendre que le chatbot utilisant python ne saura peut-être pas répondre à toutes vos questions. Étant donné que ses connaissances et sa formation sont encore très limitées, vous devez lui donner du temps et fournir plus de données de formation pour le former davantage.

5. Entraînez votre chatbot Python avec un corpus de données

Dans cette dernière étape de la création d'un chatbot en Python, pour entraîner encore plus votre chatbot python, vous pouvez utiliser un corpus de données existant. Voici un exemple d'entraînement de votre chatbot Python avec un corpus de données fournies par le bot lui-même :

Source de l'extrait de code

La bonne chose est que ChatterBot offre cette fonctionnalité dans de nombreuses langues différentes. Ainsi, vous pouvez également spécifier un sous-ensemble d'un corpus dans une langue que vous préférez. C'est ainsi que nous créons un chatbot en Python.

Conclusion

Ce que nous avons illustré ici n'est qu'une des nombreuses façons de créer un chatbot en Python. Vous pouvez également utiliser NLTK, une autre bibliothèque Python ingénieuse pour créer un chatbot Python. Et bien que ce que vous avez appris ici soit un chatbot très basique en Python n'ayant pratiquement aucune compétence cognitive, cela devrait suffire à vous aider à comprendre l'anatomie des chatbots.

Une fois que vous comprenez parfaitement la conception d'un chatbot utilisant python , vous pouvez l'expérimenter en utilisant différents outils et commandes pour le rendre encore plus intelligent.

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