Como fazer um chatbot em Python passo a passo [Guia do Chatterbox do Python]

Como fazer um chatbot em Python?

Nos últimos anos, os chatbots em Python se tornaram muito populares nos setores de tecnologia e negócios. Esses bots inteligentes são tão hábeis em imitar linguagens humanas naturais e conversar com humanos, que empresas de vários setores industriais os estão adotando. De empresas de comércio eletrônico a instituições de saúde, todos parecem estar aproveitando essa ferramenta bacana para gerar benefícios comerciais . Neste artigo, vamos aprender sobre chatbot usando Python e como fazer chatbot em python.

Aprenda Machine Learning on-line nas principais universidades do mundo - mestrados, programas de pós-graduação executiva e programa de certificação avançada em ML e IA para acelerar sua carreira.

O que é um Chatbot?

Um chatbot é um software baseado em IA projetado para interagir com humanos em seus idiomas naturais. Esses chatbots geralmente conversam por meio de métodos auditivos ou textuais e podem imitar sem esforço as linguagens humanas para se comunicar com seres humanos de maneira humana. Um chatbot é sem dúvida uma das melhores aplicações de processamento de linguagem natural.

Os chatbots podem ser categorizados em duas variantes principais – baseado em regras e autoaprendizagem.

A abordagem baseada em regras treina um chatbot para responder a perguntas com base em um conjunto de regras pré-determinadas nas quais ele foi treinado inicialmente. Essas regras definidas podem ser muito simples ou muito complexas. Embora os chatbots baseados em regras possam lidar muito bem com consultas simples, eles geralmente não conseguem processar consultas/solicitações mais complicadas.

Como o nome sugere, os bots de autoaprendizagem são chatbots que podem aprender por conta própria. Eles aproveitam tecnologias avançadas como Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina para se treinarem a partir de instâncias e comportamentos. Naturalmente, esses chatbots são muito mais inteligentes do que os bots baseados em regras. Os bots de autoaprendizagem podem ser divididos em duas categorias – Baseado em Recuperação ou Gerativo.

1. Chatbots baseados em recuperação

Um chatbot baseado em recuperação é aquele que funciona em padrões de entrada predefinidos e define respostas. Depois que a pergunta/padrão é inserida, o chatbot usa uma abordagem heurística para fornecer a resposta apropriada. O modelo baseado em recuperação é amplamente usado para projetar chatbots orientados a objetivos com recursos personalizados, como o fluxo e o tom do bot, para aprimorar a experiência do cliente.

2. Chatbots generativos

Ao contrário dos chatbots baseados em recuperação, os chatbots generativos não são baseados em respostas predefinidas – eles aproveitam as redes neurais seq2seq. Isso é baseado no conceito de tradução automática, onde o código-fonte é traduzido de um idioma para outro. Na abordagem seq2seq, a entrada é transformada em uma saída.

O primeiro chatbot remonta a 1966, quando Joseph Weizenbaum criou o ELIZA que podia imitar a linguagem de um psicoterapeuta em apenas 200 linhas de código. No entanto, graças ao rápido avanço da tecnologia, percorremos um longo caminho de chatbots com script para chatbots em python hoje.

Chatbot na geração atual

Hoje, temos chatbots inteligentes com inteligência artificial que usam processamento de linguagem natural (NLP) para entender comandos humanos (texto e voz) e aprender com a experiência. Os chatbots tornaram-se uma ferramenta básica de interação com o cliente para empresas e marcas que têm uma presença online ativa (sites e plataformas de redes sociais).

Os chatbots usando python são uma ferramenta bacana, pois facilitam as mensagens instantâneas entre a marca e o cliente. Pense na Siri da Apple, Alexa da Amazon e Cortana da Microsoft. Não são simplesmente maravilhosos? Você já não está curioso para aprender a fazer um chatbot em Python?

Fonte

Essencialmente, o chatbot usando Python é programado para receber as informações que você fornece a ele e, em seguida, analisá-las com a ajuda de algoritmos complexos de IA e fornecer uma resposta escrita ou verbal. Como esses bots podem aprender com o comportamento e as experiências, eles podem responder a uma ampla variedade de consultas e comandos.

Fonte

Embora o chatbot em python já tenha começado a dominar o cenário tecnológico atualmente, o Gartner prevê que, até 2020, os chatbots lidarão com quase 85% das interações cliente-marca .

À luz da crescente popularidade e adoção de chatbots na indústria, você pode aumentar seu valor de mercado aprendendo a fazer um chatbot em Python – uma das linguagens de programação mais usadas no mundo.

Hoje, vamos ensinar como fazer um chatbot simples em Python usando a biblioteca ChatterBot Python. Então vamos começar!

Biblioteca ChatterBot

ChatterBot é uma biblioteca Python projetada para fornecer respostas automatizadas às entradas do usuário. Ele faz uso de uma combinação de algoritmos de ML para gerar muitos tipos diferentes de respostas. Esse recurso permite que os desenvolvedores criem chatbots usando python que podem conversar com humanos e fornecer respostas apropriadas e relevantes. Não apenas isso, os algoritmos de ML ajudam o bot a melhorar seu desempenho com experiência.

Outro excelente recurso do ChatterBot é sua independência de linguagem. A biblioteca foi projetada de forma a permitir treinar seu bot em várias linguagens de programação.

Como o ChatterBot funciona?

Quando um usuário insere uma entrada específica no chatbot (desenvolvido no ChatterBot), o bot salva a entrada junto com a resposta, para uso futuro. Esses dados (de experiências coletadas) permitem que o chatbot gere respostas automatizadas sempre que uma nova entrada for inserida nele.

O programa escolhe a resposta mais adequada da declaração mais próxima que corresponde à entrada e, em seguida, fornece uma resposta da seleção já conhecida de declarações e respostas. Com o tempo, à medida que o chatbot se envolve em mais interações, a precisão da resposta melhora.

Fonte

Como fazer um chatbot em Python?

Faremos uma abordagem passo a passo e detalharemos o processo de construção de um chatbot Python.

Para construir um chatbot em Python, você precisa importar todos os pacotes necessários e inicializar as variáveis ​​que deseja usar em seu projeto de chatbot. Além disso, lembre-se de que, ao trabalhar com dados de texto, você precisa realizar o pré-processamento de dados em seu conjunto de dados antes de projetar um modelo de ML.

É aqui que a tokenização ajuda com dados de texto – ajuda a fragmentar o grande conjunto de dados de texto em pedaços menores e legíveis (como palavras). Feito isso, você também pode optar pela lematização que transforma uma palavra em sua forma de lema. Em seguida, ele cria um arquivo pickle para armazenar os objetos python usados ​​para prever as respostas do bot.

Outra parte vital do processo de desenvolvimento do chatbot é criar os conjuntos de dados de treinamento e teste.

Agora que abordamos o básico do desenvolvimento de chatbots em Python, vamos nos aprofundar no processo real!

1. Preparar as Dependências

O primeiro passo para criar um chatbot em Python com a biblioteca ChatterBot é instalar a biblioteca em seu sistema. É melhor se você criar e usar um novo ambiente virtual Python para a instalação. Para fazer isso, você deve escrever e executar este comando no seu terminal Python:

Você também pode instalar a versão de desenvolvimento mais recente do ChatterBot diretamente do GitHub. Para isso, você terá que escrever e executar o seguinte comando:

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

Se você deseja atualizar o comando, também pode fazê-lo:

Agora que sua configuração está pronta, podemos passar para a próxima etapa para criar o chatbot usando python.

2. Importar Classes

A importação de classes é a segunda etapa do processo de criação do chatbot Python. Tudo que você precisa fazer é importar duas classes – ChatBot do chatterbot e ListTrainer do chatterbot.trainers. Para fazer isso, você pode executar o seguinte comando:

3. Crie e treine o chatbot

Este é o terceiro passo na criação de chatbot em python. O chatbot que você está criando será uma instância da classe “ChatBot”. Depois de criar uma nova instância do ChatterBot, você pode treinar o bot para melhorar seu desempenho. O treinamento garante que o bot tenha conhecimento suficiente para começar com respostas específicas a entradas específicas. Você deve executar o seguinte comando agora:

Aqui, o argumento (que corresponde ao nome do parâmetro) representa o nome do seu chatbot Python. Se você deseja desabilitar a capacidade do bot de aprender após o treinamento, você pode incluir o comando “read_only=True”. O comando “logic_adapters” denota a lista de adaptadores usados ​​para treinar o chatbot.

Enquanto o “chatterbot.logic.MathematicalEvaluation” ajuda o bot a resolver problemas de matemática, o “chatterbot.logic.BestMatch” o ajuda a escolher a melhor correspondência da lista de respostas já fornecida.

Como você precisa fornecer uma lista de respostas, pode fazê-lo especificando as listas de strings que podem ser usadas posteriormente para treinar seu chatbot Python e encontrar a melhor correspondência para cada consulta. Aqui está um exemplo de respostas que você pode treinar seu chatbot usando python para aprender:

Você também pode criar e treinar o bot escrevendo uma instância de “ListTrainer” e fornecendo uma lista de strings assim:

Agora, seu chatbot Python está pronto para se comunicar.

4. Comunique-se com o Chatbot Python

Para interagir com seu chatbot Python, você pode usar a função .get_response(). É assim que deve ficar durante a comunicação:

No entanto, é essencial entender que o chatbot usando python pode não saber responder a todas as suas perguntas. Como seu conhecimento e treinamento ainda são muito limitados, você precisa dar tempo e fornecer mais dados de treinamento para treiná-lo ainda mais.

5. Treine seu Chatbot Python com um Corpus de Dados

Nesta última etapa de como fazer um chatbot em Python, para treinar ainda mais seu chatbot python, você pode usar um corpus de dados existente. Aqui está um exemplo de como treinar seu chatbot Python com um corpus de dados fornecido pelo próprio bot:

Fonte do snippet de código

O bom é que o ChatterBot oferece essa funcionalidade em muitos idiomas diferentes. Assim, você também pode especificar um subconjunto de um corpus em um idioma de sua preferência. É assim que criamos o chatbot em Python.

Conclusão

O que ilustramos aqui é apenas uma das muitas maneiras de como fazer um chatbot em Python. Você também pode usar o NLTK, outra biblioteca Python engenhosa para criar um chatbot Python. E embora o que você aprendeu aqui seja um chatbot muito básico em Python, com quase nenhuma habilidade cognitiva, deve ser suficiente para ajudá-lo a entender a anatomia dos chatbots.

Depois de entender completamente o design de um chatbot usando python , você pode experimentá-lo usando diferentes ferramentas e comandos para torná-lo ainda mais inteligente.

Além disso, se você estiver interessado em aprender mais sobre aprendizado de máquina, confira o Programa PG Executivo em Aprendizado de Máquina do IIIT-B & upGrad, projetado para profissionais que trabalham e oferece mais de 450 horas de treinamento rigoroso, mais de 30 estudos de caso e atribuições, IIIT -B Alumni status, mais de 5 projetos práticos práticos e assistência de trabalho com as principais empresas.