Chat

Chat robot based on natural language understanding and machine learning.

基于自然语言理解与机器学习的聊天机器人

这就是 Chat

• Chat 是一个基于自然语言理解与机器学习的语义理解库。

• Chat 提供丰富的语义分析工具与语义知识图的构建工具，非常适合从0开始迅速搭建自己的聊天机器人，也能够减少工程师在实际开发当中的重复工作。

• Chat 非常易于修改和扩展，所以个性化定制也是非常方便的。如果您有如下需求，欢迎选择 Chat：

  • 想从0开始迅速搭建自己的聊天机器人
  • 想了解自然语言处理以及如何构建自己的知识图谱
  • 想智能化生活工作，提升效率

Chat适用的Python版本是：Python 3.3-3.6

Installation 安装

pip install --upgrade chat

Tutorial 快速开始

Step 1 启动数据库

neo4j start

Step 2 方式1：直接使用 chat 子模块

from chat.qa import Robot

robot = Robot()
answer = robot.search(question="您好", userid="userid")
print(answer)

Step 2 方式2-1：启动语义服务器

from chat import server

server.start()

Step 2 方式2-2：通过客户端问答

import json
from chat.client import match

result = json.loads(match(question="你的问题", userid="userid"))
answer = result['content']
print(answer)

Chat 的设计原则

• 用户友好：用户的使用体验始终是我们考虑的首要和中心内容。Chat 遵循减少认知困难的最佳实践：Chat 提供一致而简洁的 API， 能够极大减少一般应用下用户的工作量，同时，Chat 提供清晰和具有实践意义的 bug 反馈。
• 模块性`：完全独立可配置的模块可以用最少的代价自由组合在一起，您可以使用它们来构建自己的模块。
• 易扩展性：添加新模块超级容易，只需要仿照现有的模块编写新的类或函数即可。创建新模块的便利性使得 Chat 更适合于快速开发。
• 知识图谱：基于图数据库的知识图表达提供了更快的搜索速度与智能。

如果您阅读在线中文文档时有什么问题，您可以在 github 上下载这个项目，然后去 /docs/build/html/index.html 阅读离线中文文档。或者在 Read the docs 中阅读官方原文档。

Copyright © 2017 Rain. All Rights Reserved.

樱落清璃-Decalogue的 CSDN 博客