Github 项目推荐 | 用于构建端对端对话系统和训练聊天机器人的开源库 —— DeepPavlov
时间:2022-05-04
本文章向大家介绍Github 项目推荐 | 用于构建端对端对话系统和训练聊天机器人的开源库 —— DeepPavlov,主要内容包括其使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下。
DeepPavlov 是一个开源的会话 AI 库,建立在 TensorFlow 和 Keras 之上,用于以下设计:
- NLP和对话系统研究;
- 实施和评估复杂的会话系统。
该库旨在为研究人员提供:
- 一个用于测试和评估对话模型的框架,并方便他们分享这些模型;
- 一组预定义的 NLP 模型/对话系统组件和 pipeline;
- 对话模型的基准环境和系统化的相关数据集访问。
为 AI 应用的开发者提供:
- 构建会话软件的框架;
- 应用程序与相邻基础设施集成的工具。
安装
用 Python 3.6 创建一个虚拟环境:
virtualenv env
激活环境:
source ./env/bin/activate
Clone 本库并 cd 到项目 root:
git clone https://github.com/deepmipt/DeepPavlov.git
cd DeepPavlov
安装需求文件:
python setup.py install
清理安装包:
python setup.py clean --all
安装 spacy 依赖:
python -m spacy download en
基础案例
查看部署面向目标的机器人和 Telegram UI 槽填充模型的视频 Demo。
用 Telegram 接口运行面向目标的机器人:
python deep.py interactbot skills/go_bot/config.json -t <TELEGRAM_TOKEN>
用控制台接口运行面向目标的机器人:
python deep.py interact skills/go_bot/config.json
用 Telegram 接口运行槽填充模型:
python deep.py interactbot models/ner/config.json -t <TELEGRAM_TOKEN>
用控制台接口运行槽填充模型:
python deep.py interact models/ner/config.json
- 注意:字符串substring方法在jkd6,7,8中的差异。
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