Почему стоит выбрать python для чат бота реферат

Обновлено: 28.06.2024

Это 12-я статья в моей серии статей по Python для НЛП. В предыдущей статье я кратко объяснил различные функциональные возможности библиотеки Python Gensim . До сих пор в этой серии мы рассматривали почти все наиболее часто используемые библиотеки НЛП, такие как NLTK, Space, Gensim, StanfordCoreNLP, Pattern, TextBlob и т. Д.

В этой статье мы не собираемся исследовать какую-либо библиотеку НЛП. Скорее всего, мы разработаем очень простой чат-бот на основе правил, способный отвечать на запросы пользователей, касающиеся тенниса. Но прежде чем приступить к собственно кодированию, давайте сначала кратко обсудим, что такое чат-боты и как они используются.

Что такое чат-бот?

Чат-бот-это разговорный агент, способный отвечать на запросы пользователя в виде текста, речи или через графический пользовательский интерфейс. Проще говоря, чат-бот-это программное приложение, которое может общаться с пользователем на любую тему. Чат-боты можно разделить на два типа: целевые чат-боты и Чат-боты общего назначения.

Ориентированные на задачи чат-боты предназначены для выполнения конкретных задач. Например, ориентированный на задачи чат-бот может отвечать на запросы, связанные с бронированием поездов, доставкой пиццы; он также может работать в качестве личного терапевта или личного помощника.

С другой стороны, чат-боты общего назначения могут вести открытые дискуссии с пользователями.

Существует также третий тип чат-ботов, называемый гибридными чат-ботами, которые могут участвовать как в целенаправленном, так и в открытом обсуждении с пользователями.

Подходы к разработке чат-ботов

Подходы к разработке чат-ботов делятся на две категории: чат-боты, основанные на правилах, и чат-боты, основанные на обучении.

Обучающие Чат-Боты

Обучающие чат-боты-это тип чат-ботов, которые используют методы машинного обучения и набор данных, чтобы научиться генерировать ответ на запросы пользователей. Обучающие чат-боты можно разделить на две категории: поисковые чат-боты и генеративные чат-боты.

Чат-боты на основе поиска учатся выбирать определенный ответ на запросы пользователей. С другой стороны, генеративные чат-боты учатся генерировать ответ на лету.

Одним из главных преимуществ обучающих чат-ботов является их гибкость в ответах на различные запросы пользователей. Хотя ответ может быть не всегда правильным, обучающие чат-боты способны ответить на любой тип пользовательского запроса. Одним из главных недостатков этих чат-ботов является то, что им может потребоваться огромное количество времени и данных для обучения.

Чат-Боты, Основанные На Правилах

Чат-боты, основанные на правилах, довольно прямолинейны по сравнению с чат-ботами, основанными на обучении. Есть определенный набор правил. Если запрос пользователя соответствует какому-либо правилу, генерируется ответ на запрос, в противном случае пользователь получает уведомление о том, что ответ на запрос пользователя не существует.

В следующем разделе я объясню, как создать чат-бота на основе правил, который будет отвечать на простые запросы пользователей, касающиеся тенниса.

Разработка чат-ботов на основе правил с помощью Python

Чат-бот, который мы собираемся разработать, будет очень простым. Во-первых, нам нужен корпус, который содержит много информации о теннисе. Мы разработаем такой корпус, соскоблив статью Википедии о теннисе. Далее мы проведем некоторую предварительную обработку корпуса, а затем разделим его на предложения.

Когда пользователь вводит запрос, он преобразуется в векторизованную форму. Все предложения в корпусе также будут преобразованы в соответствующие векторизованные формы. Далее в качестве ответа на ввод пользователя будет выбрано предложение с наибольшим косинусным сходством с вектором ввода пользователя.

Выполните следующие действия, чтобы разработать чат-бота:

Импорт Необходимых Библиотек

Мы будем использовать библиотеку Beautifulsoup4 для анализа данных из Википедии. Кроме того, библиотека регулярных выражений Python , re , будет использоваться для некоторых задач предварительной обработки текста.

Создание корпуса

Как мы уже говорили ранее, мы будем использовать статью Википедии о теннисе для создания нашего корпуса. Следующий скрипт извлекает статью Википедии и извлекает все абзацы из текста статьи. Наконец, текст преобразуется в нижний регистр для облегчения обработки.

Предварительная обработка текста и вспомогательная функция

Затем нам нужно предварительно обработать наш текст, чтобы удалить все специальные символы и пустые пробелы из нашего текста. Это делает следующее регулярное выражение:

Нам нужно разделить наш текст на предложения и слова, так как косинусное сходство пользовательского ввода будет фактически сравниваться с каждым предложением. Выполните следующий сценарий:

Наконец, нам нужно создать вспомогательные функции, которые удалят знаки препинания из вводимого пользователем текста, а также лемматизируют текст. Лемматизация относится к приведению слова к его корневой форме. Например, лемматизация мира “are” возвращается, слово “throwing” станет throw, а слово “worse” сведется к “bad”.

Выполните следующий код:

В приведенном выше сценарии мы сначала создаем экземпляр WordNetLemmatizer из библиотеки NTLK . Далее мы определяем функцию perform_lemmatization , которая принимает список слов в качестве входных данных и лемматизирует соответствующий лемматизированный список слов. Список punctuation_removal удаляет знаки препинания из переданного текста. Наконец, метод get_processed_text принимает предложение в качестве входных данных, маркирует его, лемматизирует и затем удаляет знаки препинания из предложения.

Отвечая на приветствия

Поскольку мы разрабатываем чат-бота на основе правил, нам нужно по-разному обрабатывать различные типы пользовательских входов. Например, для приветствий мы определим специальную функцию. Для обработки приветствий мы создадим два списка: greeting_inputs и greeting_outputs . Когда пользователь вводит приветствие, мы попытаемся найти его в списке greetings_inputs , если приветствие найдено, мы случайным образом выберем ответ из списка greeting_outputs .

Посмотрите на следующий сценарий:

Здесь метод generate_greeting_response() в основном отвечает за проверку приветствия и генерацию соответствующего ответа.

Ответы на запросы пользователей

Как мы уже говорили ранее, ответ будет генерироваться на основе косинусного сходства векторизованной формы входного предложения и предложений в корпусах. Следующий скрипт импортирует функции TfidfVectorizer и cosine_similarity :

Теперь у нас есть все необходимое для генерации ответа на запросы пользователей, связанные с теннисом. Мы создадим метод, который принимает пользовательский ввод, находит косинусное сходство пользовательского ввода и сравнивает его с предложениями в корпусе.

Посмотрите на следующий сценарий:

Вы можете видеть, что метод generate_response() принимает один параметр, который является пользовательским вводом. Далее мы определяем пустую строку tennis robo_response . Затем мы добавляем пользовательский ввод к списку уже существующих предложений. После этого в следующих строках:

Мы инициализируем tfidfvectorizer и затем преобразуем все предложения в корпусе вместе с входным предложением в их соответствующую векторизованную форму.

В следующей строке:

Мы используем функцию cosine_similarity , чтобы найти косинусное сходство между последним элементом в списке all_word_vectors (который на самом деле является вектором слов для пользовательского ввода, так как он был добавлен в конце) и векторами слов для всех предложений в корпусе.

Далее, в следующей строке:

Мы сортируем список, содержащий косинусные сходства векторов, второй последний элемент в списке на самом деле будет иметь самый высокий косинус (после сортировки) с пользовательским вводом. Последний элемент-это сам пользовательский ввод, поэтому мы его не выбирали.

Наконец, мы сглаживаем полученное косинусное сходство и проверяем, равно ли оно нулю или нет. Если косинусное сходство совпадающего вектора равно 0, это означает, что наш запрос не имел ответа. В этом случае мы просто напечатаем, что не понимаем запрос пользователя.

В противном случае, если косинусное сходство не равно нулю, это означает, что мы нашли предложение, похожее на вход в нашем корпусе. В этом случае мы просто передадим индекс соответствующего предложения в наш список “article_sentences”, содержащий коллекцию всех предложений.

Общение с чат-ботом

В качестве последнего шага нам нужно создать функцию, которая позволит нам общаться с чат-ботом, который мы только что разработали. Для этого мы напишем еще одну вспомогательную функцию, которая будет продолжать выполняться до тех пор, пока пользователь не наберет “Bye”.

Посмотрите на следующий сценарий, код был объяснен после этого:

С другой стороны, если входной текст не равен “до свидания”, то проверяется, содержит ли он такие слова, как “спасибо”, “спасибо” и т. Д. Если такие слова найдены, генерируется ответ “Приветствую”. В противном случае, если пользовательский ввод не равен None , вызывается метод generate_response , который извлекает ответ пользователя на основе косинусного сходства, как описано в последнем разделе.

Как только ответ генерируется, пользовательский ввод удаляется из набора предложений, поскольку мы не хотим, чтобы пользовательский ввод был частью корпуса. Процесс продолжается до тех пор, пока пользователь не наберет “пока”. Вы можете понять, почему этот тип чат-бота называется чат-ботом на основе правил. Существует множество правил, которым нужно следовать, и если мы хотим добавить больше функций в чат-бота, нам придется добавить еще больше правил.

Вывод скрипта чат-бота выглядит следующим образом:

Вы можете видеть на приведенном выше изображении, что я ввел ввод “Роджер Федерер”, и сгенерированный ответ таков::

Ответ может быть неточным, однако он все равно имеет смысл.

Важно отметить, что идея этой статьи заключается не в разработке идеального чат-бота, а в объяснении принципа работы чат-ботов, основанных на правилах.

Вывод

Чат-боты-это разговорные агенты, которые участвуют в различных типах разговоров с людьми. Чат-боты находят свое место в самых разных слоях жизни-от личного помощника до систем бронирования билетов и физиотерапевтов. Наличие чат-бота вместо людей на самом деле может быть очень экономичным. Однако разработка чат-бота с той же эффективностью, что и у людей, может быть очень сложной.

В этой статье мы покажем, как разработать простой чат-бот на основе правил, используя косинусное сходство. В следующей статье мы рассмотрим некоторые другие области обработки естественного языка.

Аудитория для этой статьи:Я разработал общую структуру чата и обсуждал в этой статье, чтобы охватить широкий круг аудитории. Любой, кто имеет базовые знания о ноутбуках Python, Jupyter и может выполнить установку в пипсах, должен иметь возможность завершить эту серию и увидеть результаты.

Что вы можете ожидать от этой серии?

Каркас бота является модульным, что открывает читателям множество возможностей для разработки и реализации своих собственных функций. Интеграции можно легко сделать в рамках. Кроме того, вероятность сбоя минимальна, так как он разработан, чтобы подключить и играть.

Начинающий:Общая идея о том, как структура разработана и используется для этого конкретного проекта. Вы должны быть в состоянии загрузить коды с Github и успешно завершить настройку. Это включает в себя установку пакетов, создание и настройку Slack и учетной записи IBM Watson, запуск однократных файлов для генерации ссылок и рекомендаций к фильмам. Вы можете добавить дополнительные навыки в IBM Watson (например, небольшую беседу, генерирующую статические ответы) и увидеть результаты в слабой среде.

Промежуточное:Вы должны иметь возможность использовать эту платформу в качестве шаблона для разработки своего собственного чат-бота, который можно развернуть в другом домене. Кроме того, вы можете расширить базу знаний для чат-бота, добавив новые источники данных, которые включают в себя написание кодов для подключения к различным базам данных (эластичный поиск, базы данных SQL, Excel и т. Д.). Кроме того, вы можете добавить дополнительные функции НЛП для бота и увидеть результаты в спокойной среде.

Что такое чатбот?

Chatbot - это инструмент для извлечения информации и генерации человеческих разговоров. В основном это диалоговая система, предназначенная для решения / служения определенной цели. В зависимости от дизайна, чат-роботы обычно делятся на 4 категории.

Боты с открытым доменом иначе известны как боты-универсалы. Сегодня мы используем Alexa, Google Home, Siri, Cortana, которые подпадают под эту категорию (открытый домен / на основе генерации). Эти боты пытаются подражать человеческому разговору. Опять же, он отвечает на вопросы (например, часто задаваемые вопросы), задаваемые большинством людей. Однако они не могут ответить на конкретный предметный вопрос. Например: как работает отдел продаж моей компании в последнем квартале? Это одна из причин, по которой невозможно создать ботов с открытым доменом или поисковыми роботами.

Боты с закрытым доменом иначе называются ботами-специалистами. В зависимости от типа, он может быть простым (на основе поиска) или сложным (на основе генерации) для разработки. Бот, обсуждаемый в этой статье, является специализированным ботом и относится к категории закрытых доменов / поисковых запросов. Другие боты в этой категории включают - заказать пиццу, забронировать авиабилеты / рестораны / отель / встречи. С другой стороны, генеративные боты включают в себя чат-боты обслуживания клиентов, которые пытаются подражать как агент, отвечая на вопросы клиентов. Этих ботов сложно построить, поскольку они стараются заставить клиента поверить, что они разговаривают с настоящим человеком.

Как работают чатботы?

Chatbots должен понимать следующее, чтобы ответить на вопрос пользователя.

О чем говорит пользователь? (Намерение)
Пользователь упомянул что-то конкретное? (лица)
Что должен запросить бот, чтобы получить дополнительную информацию от пользователя? (Диалог / Ведение контекста)
Как выполнить запрос пользователя? (Ответ / Выполнение)

Целью пользователя является бронирование рейсов.

Объекты также известны как ключевые слова или слоты. Здесь есть несколько объектов

Дата отправления - 15 сентября

Дата возвращения - 19 сентября

Я нашел эту статью, которая охватывает множество тем, которые мы обсуждали до сих пор, а также основы для ботов, которые вы можете использовать для создания чат-ботов. Это хорошее чтение.

Сравнительный анализ API ChatBots

Искусственный интеллект на подъеме! Не как машинное восстание против создателей человека в далеком будущем, а как…

Давай приступим к работе

Sundar0989 / Movie_Bot

Келли Дизайн

В этом проекте важно отметить, что все данные и обработка обрабатываются в локальной системе. Несмотря на то, что мы используем IBM, он используется в качестве службы API, и никакие внутренние данные не отправляются в IBM. Таким образом, весь дизайн может быть реализован на вашем рабочем месте, не беспокоясь о передаче данных.

Шаг 1 (пользователь задает вопрос):

Пользователи могут взаимодействовать с Келли через Slack. Когда пользователь отправляет вопрос, он передается в бэкэнд-систему для анализа.

Шаг 2 и 3 (обработка НЛП и возврат результатов НЛП):

Вся обработка естественного языка происходит на шаге 2. Это включает обработку IBM Watson, поиск сходства, рекомендации, основанные на совместной фильтрации. После завершения обработки НЛП у нас есть три выхода

Намерения - Что пользователь пытается задать или запросить?
Entities - Какое поле или столбец они ищут?
Диалог / Взаимодействие - Предоставьте соответствующий запрос / ответ на вопрос пользователя.

В настоящее время данные хранятся в файле Excel. Тем не менее, вы можете добавить несколько баз данных / файлов Excel, если это необходимо, для доступа к различным источникам. На основании результатов, полученных на шаге 3, запрашивается соответствующий файл базы данных / excel и результаты возвращаются.

Шаг 6 (Опубликовать результат для пользователя):

Результаты, полученные из бэкэнда, публикуются для пользователя через Slack

Взаимодействия между пользователями регистрируются и хранятся в текстовом файле. Кроме того, если бот не может определить пользовательские вопросы, он добавит эти вопросы в последующий файл.

Main.py

Помимо ведения разговора, мы также должны сообщить боту, когда нужно прекратить разговор. Это достигается с помощью переменной current_action. Пример окончания разговора показан ниже.

Это оно. Мы инициировали нашего бота Келли. Наш следующий шаг - понять данные, использованные для этого упражнения.

Данные для этого упражнения взяты из ссылки Kaggle ниже. Название набора данных - movies_metadata.csv.

Системы Рекомендующего Кино | Kaggle

Изменить описание

Набор данных содержит много информации, относящейся к фильмам, при этом от пользователей требуется меньше предварительной обработки. Мы импортируем набор данных с помощью Pandas, а затем подготавливаем наши данные.

Оказывается, в данных много пропущенных значений. Поэтому мы удаляем переменные с высоким процентом пропущенных значений. Кроме того, я удалил несколько других переменных, чтобы сохранить данные простыми. Приведенный ниже код используется для удаления переменных из набора данных.

Теперь давайте посмотрим на переменные жанров в наборе данных.

Название жанра хранится в формате списка словарей. Чтобы сделать его чистым форматом, нам нужно применить подготовительный код ниже.

Довольно хороший формат, верно. Теперь давайте перейдем к нашему последнему шагу по созданию ссылок IMDB, TMDB и Image url.

Вуаля. Мы закончили с подготовкой данных и наконец экспортировали подготовленный набор данных, используя код ниже.

Весь код для подготовки данных доступен в блокноте ниже.

Sundar0989 / Movie_Bot

Это оно. На этом процесс подготовки данных заканчивается. Наш следующий шаг - понять слабый процесс.

Хорошо, теперь пришло время понять слабый процесс и то, как он обрабатывается в рамках. Первый шаг - создать слабого бота и установить его в рабочую область. Ссылка ниже поможет вам создать слабое приложение. В файле конфигурации вам нужно отредактировать токен Slack Bot и токен Slack. Это все настройки, необходимые для слабины.

Sundar0989 / Movie_Bot

Для бота Келли написано 6 слабых функций.

parse_bot_commands
parse_direct_mention
output_command
файл загружен
slack_tiles
message_buttons

Давайте рассмотрим каждую из функций в деталях.

В боте Kelly слабый вывод, создаваемый функцией вывода команды, выглядит следующим образом.

Загрузка файлов может быть использована для загрузки файлов в Slack. Функция загрузки файлов поддерживает несколько типов документов. Некоторые из них включают PDF, Word, Excel, GIF, PNG и т. Д. Полный список поддерживаемых типов файлов можно увидеть по ссылке ниже.

тип файла | слабина

Редактируемое свойство указывает, что файлы хранятся в редактируемом режиме. Свойство is_external указывает, является ли…

Эта функция не используется в Kelly Bot. Однако это предоставляется здесь как дополнительная функция.

Плитки Slack - это еще один способ отображения результатов для пользователя в Slack. Я использовал эту функцию, чтобы показать рекомендации фильма. Вывод функции выглядит следующим образом.

Довольно круто, верно. Изображения представлены с использованием плиток, так что внимание пользователя сразу захватывается. Когда вы смотрите ближе, названия фильмов имеют гиперссылки. Поэтому, когда вы нажимаете на названия фильмов, он перенаправляет вас на страницу фильма IMDB. Опять же, простой и элегантный способ отобразить вывод в расслабленном состоянии.

Функция принимает 5 входов.

Это оно. Это завершает вялый процесс. Наш следующий шаг - понять обработку естественного языка с использованием IBM Watson.

Рамки чатбота

Быстрый и простой способ разработки чат-ботов - это использование фреймворков. На рынке есть множество фреймворков, которые могут помочь нам построить ботов. Некоторые из них включают в себя -IBM Watson,Луис,остроумие,Dialogflow,Раса НЛУ,Botkit,Microsoft Bot Frameworkи так далее. Вы можете выбрать любой из фреймворков для сборки своих ботов. Опять же, сложность кодирования может варьироваться в зависимости от выбранной вами структуры. Для этого упражнения я использовал каркас IBM Watson. Ссылка ниже поможет вам создать учетную запись пользователя Watson и начать разговор с IBM Watson.

Sundar0989 / Movie_Bot

Каркас IBM Watson используется в качестве службы API для обработки естественного языка. Бот Kelly построен таким образом, что никакая информация не сохраняется в IBM Watson. Вся обработка информации происходит в вашей локальной системе. Служба IBM Watson обрабатывает только вопрос от пользователя, чтобы предоставить Intents, Entities, Dialog и Response. Кроме этого, никакая информация не хранится в IBM Watson.

Эти быстрые курсы помогут вам начать создавать Intents, Entities и Dialog.

Диалог - Введение в Watson Assistant | Coursera

Изменить намерения, сущности и диалог - Курсы разработки для IBM

Шаг 3: Создание намерений Намерение представляет цель ввода пользователя. Вы можете думать о намерениях как о действиях, которые вы…

Келли - разговор с Ботом Уотсоном

Я хотел поговорить о нескольких вещах о том, как устанавливается связь между Watson, Slack и вашим кодом на python. Итак, давайте сначала посмотрим на сущности.

В оценке состояния имени фильма у меня есть два дочерних узла, как показано ниже.

Первый дочерний узел оценивает, предоставил ли пользователь ответ. В IBM Watson это фиксируется с помощью « Вариант. И тогда бот отвечает пользователю, чтобы выбрать вариант фильма, как показано ниже.

Наконец, на основе пользовательского параметра он оценивает, является ли этот параметр допустимым. Если нет, он попросит пользователя предоставить действительную опцию.

Соответствующее слабое взаимодействие интерфейса для этой настройки диалога Уотсона показано ниже.

В конце Python это устанавливается функцией handle_command, показанной ниже.

Это оно. На этом завершается эта часть - НЛП с использованием IBM Watson. Наш следующий шаг - понять решения Custom NLP, написанные для бота Kelly.

Часто нам необходимо добавить дополнительные возможности НЛП для улучшения навыков бота. Что ж, это ваше время, чтобы стать более креативным и начать добавлять индивидуальные решения. Я добавил два пользовательских решения для Kelly Bot. (Находится в папке nlp / nlp_solutions).

Совместная фильтрация на основе метаданных для рекомендации фильма
Поиск сходства косинусов для определения названий фильмов

text_prepare
tfidf_fit (поиск сходства косинусов)
Similarity_search (Поиск сходства по косинусу)
metadata_filtering (совместная фильтрация на основе метаданных)
get_recommendations (совместная фильтрация на основе метаданных)

Эта функция используется для получения рекомендаций по фильму на основе поиска пользователя. Он возвращает 3 похожих фильма и отправляет обратно в слабый интерфейс. Этот результат используется в слабых тайлах, которые мы обсуждали ранее.

Теперь давайте посмотрим, как эти нестандартные решения NLP выглядят в Slack.

Коллаборативная фильтрация на основе метаданных

Поиск косинуса сходства

Это оно. На этом завершается эта часть - нестандартные решения НЛП. Наш следующий шаг - понять обработку логов.

На данный момент мы реализовали все функции, которые необходимы для запуска бота. Итак, почему мы должны говорить о журналах? Какое значение имеют лог-файлы для фреймворка ботов?

Задний план

Самый простой способ сбора пользовательских запросов - через логи. Поэтому в будущем, если пользователь задает вопрос, отличный от того, как мы определили наши намерения, мы можем зафиксировать эти ответы и включить их в обучение модели намерений. Таким образом, мы улучшаем общее качество обслуживания клиентов.

В рамках этого бота у нас есть два типа обработки журналов

Выходной файл журнала выглядит следующим образом.

Как мы видим здесь, вся информация собирается, что облегчает обработку запросов будущих пользователей. Кроме того, он включает время обработки в файле журнала (от секунды до последнего столбца). Используя этот вход, мы можем оптимизировать запросы, что занимает больше времени для обработки и, таким образом, повышает эффективность бота.

Этот файл может быть позже отправлен разработчикам ботов по электронной почте, используя код ниже.

Это оно. На этом мы заканчиваем эту часть - Обработка журналов.

Я предполагаю, что если вы все еще читаете эту статью, вы успешно завершили это упражнение. Отличная работа! Хорошо, что дальше?

Если вы хотите создать чат-боты на основе AI / Machine learning, воспользуйтесь этими ссылками ниже.

DMN + для задач bAbI

Изменить описание

Контекстные чат-боты с Tensorflow

В разговорах контекст - король! Мы создадим фреймворк chatbot с использованием Tensorflow и добавим некоторую контекстную обработку в

llSourcell / tensorflow_chatbot

Демоверсия чата Tensorflow @Sirajology на Youtube. Внесите свой вклад в разработку llSourcell / tenorflow_chatbot, создав…

Это оно. На этом заканчивается заключительная часть. Если вам нужно обсудить что-то конкретное или у вас есть отзывы по любому из модулей, пожалуйста, оставьте комментарий или свяжитесь со мной черезLinkedInилищебет,

Возможности Телеги по сравнению с другими средствами общения Интернете действительно впечатляют. Секретный чат и боты – очень удобные вещи. И если с созданием первого всё понятно, как найти робота в мессенджере, который будет выполнять функции, нужные именно вам? Остаётся создать что-то своё, и бот для Телеграма на Python – самое распространённое решение для раскрытия скрытого функционала мессенджера. Однако, не самое простое. Поговорим о том, почему Питон не подходит новичкам.

Способы получения собственного бота

Для начала поговорим о том, как у вас может появиться собственный бот. Путей несколько.

Написать самостоятельно. Ведущий язык программирования здесь – всем известный Питон. Это – самое трудоёмкое решение нашей задачи, но при этом и самое универсальное – если вы знаете, чего хотите и языки программирования, не придётся тратить много времени и денег для выполнения задачи.
Использовать конструктор. Да, есть такие инструменты, которые помогут вам. Минус здесь разве что в том, что чаще всего функционал у них ограничен, и не все ваши задумки могут воплотиться в жизнь. Но чат-бота или анонимный чат в них создать можно без проблем.
Купить. Да, боты в Телеграм продаются и делаются на заказ. Другое дело, что пишутся они на том же самом Python, и обучающих статей на эту тему есть огромное количество. Поэтому лично меня бы жаба задушила за то, что я заплатила за то, что могла сделать сама. С другой стороны, я пару месяцев назад решила попробовать написать его – и где результат? Нигде, потому что это оказалось сложно, ведь я не знаю Питона.

В чем преимущества и недостатки создания Телеграм бота на Python?

Трата времени и сил на изучение языка программирования.

Хотя плюсов и больше, единственный минус может их перевесить.

Как новичку создать бота для Телеграма на Python?

Сейчас будет небольшая и не очень подробная теоретическая инструкция по созданию. Здесь же скажу пару слов о возможных языках, которые вы можете выбрать: PHP и Javascript. И в том и в другом случае скорость работы результата будет выше, но в целом процесс написания сложнее и дольше. Именно поэтому Питон и является самым распространённым решением.

Почему создание бота на Python лучше доверить профессионалу?

Выше я явно негативно выразилась о покупке готового робота. Но на самом деле этот вариант не так уж и плох. Если вам нужен помощник, функционал которого нельзя запрограммировать на конструкторе, лучше найдите человека, который сделает хороший инструмент за вас. Так вы, во-первых, сэкономите время и деньги, и во-вторых, получите результат. Если же делаете сами и изучаете язык программирования с нуля, результат не обязательно будет и далеко не факт, что вы получите ровно то, чего хотели. Кроме того, если вы воспользуетесь услугами фрилансера или целого агентства по работе с роботами, скорее всего вам предоставят примеры уже созданного, по которым вы и поймёте, чего ждать в конце.

Какой способ создания выбрать?

Итак, мы подошли к главному – вы уже примерно знаете, с чем столкнётесь на каждом из путей, с которым столкнётесь. И какой же выбрать? С одной стороны, если вам не нужен какой-то особенный функционал, и нужно создать, например, чат-бота, достаточно будет обычного конструктора. Зачем в этом случае платить кому-то или тратить время на изучение языков программирования? Если же функционала таких инструментов-помощников вам мало, уже стоит задуматься либо над тем, где изучить Питона, либо над тем, где достать деньги на услуги профессионалов. И здесь уже я не могу дать вам точного ответа – всё зависит от вас. Если ваше время вам дороже, чем деньги, стоит заплатить. Если же наоборот – вперёд навстречу новым знаниям.

Также можете просто найти Телеграм-ботов. О том, где их искать, читайте в статье “Ищем ботов в Телеграм правильно“.

Заключение

Бот для Телеграма на Python – вещь непростая. Для создания его самостоятельно вам нужно понять, как работает эта сторона мессенджера, скрытая от глаз обычного пользователя. И если вы далеки от компьютерной сферы, это будет сложно. Но если вам не хватает конструкторов и денег на то, чтобы заплатить профессионалам, почему бы не попытаться?

Нашей целью было создание чат-бота, который мог бы в режиме реального времени разговаривать с людьми в Twitch Stream и не выглядеть при этом полным идиотом.

Где взять данные для обучения

Чтобы получить данные для обучения бота, можно исследовать достаточно много разных ресурсов. Например, есть сборник диалогов из фильмов от Корнеллского университета (Cornell movie dialogue corpus) — он пользуется большой популярностью. Есть также и множество других источников, но нам бы хотелось найти что-то более сырое, что ли. Что-то менее изысканное, что-то с характером. Естественно, это сразу нас ведет на Reddit!

Сначала нам казалось, что мы сможем использовать Python Reddit API Wrapper, но ограничения, накладываемые Reddit на сканирование, не самые удобные. Чтобы собрать большие объемы данных, вам придется нарушить некоторые правила. Вместо этого мы нашли дамп данных из 1,7 миллиарда комментариев на Reddit. Что ж, это должно сработать!

Reddit имеет древовидную структуру в отличие от ряда других форумов, где все линейно. Родительские комментарии линейны, но ответы на них разветвляются. На всякий случай, если кто-то с этим незнаком:

Структура, которая нам нужна для глубокого обучения, это вход-выход. Так что нам нужно получить что-то большее, например пары комментарий-ответ. В приведенном выше примере мы могли бы использовать следующие пары комментарий-ответ:

Английский для программистов

Наш телеграм канал с тестами по английскому языку для программистов. Английский это часть карьеры программиста. Поэтому полезно заняться им уже сейчас

Мы можем просто взять первый комментарий, либо выбрать лучший — набравший наибольшее количество голосов. Подробнее на этом мы остановимся позже. Наша первая задача — получить данные. Если у вас есть проблемы с хранением данных, вы можете взять данные только за один месяц, за январь 2015 года. В противном случае вы можете скачать весь дамп целиком:

Мы качали этот торрент два раза, но в зависимости от количества сидов и пиров время загрузки может сильно варьироваться.

Наконец, вы также можете получить доступ к данным через Google BigQuery: Google BigQuery of all Reddit comments. Таблицы BigQuery со временем обновляются, а торрент — нет, так что это тоже хороший вариант.

Мы будем использовать торрент, так как он абсолютно бесплатен, и если вы хотите в точности следовать инструкциям, он вам понадобится. Но никогда не надо стесняться идти своим путем, поэтому при желании вы всегда можете выбрать и другие варианты.

Поскольку загрузка данных может занять значительное время, мы пока прервемся на этом. А после загрузки данных перейдем к следующей статье. Для работы с нашими статьями вам вполне будет достаточно скачать только один файл 2015-01, все 1.7 миллиардов комментариев загружать совсем не обязательно. Комментариев за один месяц должно хватить.

Английский для программистов

Боты в Телеграм стали неотъемлемой частью жизни многих каналов. Они упрощают большинство рабочих процессов и берут всю рутинную работу на себя. Все они представляют собой лишь строчки кода, написанные программистами. Отметим, что бот telegram на python является самым доступным в плане разработки и цены на него. Но в скорости python Boty слегка проигрывают ботам на Php.

В сегодняшней статье мы поговорим с вами о том, как написать бота для Телеграм на python, какие языки программирования чаще всего используются и многое другое. Разработка на питоне всегда была проще.

Чем разработка отличается от создания на конструкторе?

Для начала давайте узнаем, какими преимуществами обладает написание программы (по сравнению с созданием ботов на конструкторах).

Во-первых, все конструкторы ограничены. Некоторые способны создавать только ботов для общения, некоторые создают только бизнес-ботов, некоторые только игровых и т.д. В то время как программирование ограничивается лишь знаниями и навыками программиста.

Имея достаточно навыков и умений по написанию программ, вы сможете создать бота практически любой сложности. Он будет выполнять любые действия, которые вы в него заложите.

Почему лучше уметь писать ботов самостоятельно?

По сути, вышеуказанной причины уже достаточно, чтобы начать написание ботов вручную. Но это не единственный плюс.

Во-вторых, некоторые из конструкторов могут быть платными, на что мы не всегда готовы выделить деньги. Для написания бота же, в крайнем случае, вам потребуется оплатить хостинг или сервер (60 – 150 рублей). Но чаще всего люди используют бесплатные облачные сервера (например, Heroku) и размещают там свои приложения.

В общем, вы сами для себя должны решить, что наиболее удобно именно для вас, исходя из ваших потребностей и функционала, который вы хотите видеть в роботе.

Языки, на которых чаще всего пишутся боты

Языков программирования существует большое множество, и ботов для Telegram пробовали писать на многих из них. Но со временем люди выделили для себя наиболее эффективные и оптимальные варианты. Это три следующих языка:

Каждый из них обладает своими преимуществами и недостатками. Давайте же выясним какими.

Первый – Python – самая быстрая разработка осуществляется именно с его помощью (среди трех указанных языков). Но скорость работы ниже, чем у php и js. Также для него необходимо найти python-хостинг для запуска (примерно от 100 рублей).

Второй – PHP – разработка не такая быстрая, как на python но зато скорость работы выше. Для работы подойдёт любой хостинг для сайтов (примерно от 60 рублей).

Третий – Java Script – процесс разработки сложнее, чем на двух предыдущих, но скорость работы до 100 раз выше. Для работы потребуется vds-сервер (примерно от 100 рублей).

Как видите, все они обладают своими плюсами и минусами. Далее мы поговорим о разработке на Python.

Пишем бота на python

В сегодняшней статье мы попробуем с вами создать простенького бота для Telegram, написав его с помощью языка Python.

Прежде чем начинать разработку, нам необходимо зарегистрировать бота у @BotFather. Делается это следующим образом:

pyTelegramBotAPI – основная библиотека всех айпи

Для начала работы мы рекомендуем установить библиотеку pyTelegramBotAPI. Эта библиотека возьмет на себя все нюансы отправки и получения запросов и значительно упростит вашу работу.

Убедитесь, что у вас установлен Python. Мы рекомендуем использовать версию 3.х. Также стоит установить систему управления пакетами pip. Для версий Python 3.4 и выше она уже предусмотрена (для операционных систем MacOS и Linux тоже).

Если вы используете ОС Windows, тогда необходимо загрузить get-pip.py, открыть cmd, найти скачанные файлы в директории и выполнить следующее действие:

Затем, используя pip, установить пакет request:

Начинаем кодировать бота на Python

Первым делом создаем каталог с двумя файлами:

Данный токен мы ранее получили и сохранили у @BotFather.

Выглядит это так:

Результат – бот готов работать

В итоге мы получили следующее:

По сути это уже готовый бот, который будет отвечать нам. В ответ мы получим то, что написали сами. Естественно, этот бот сделан на скорую руку и в целях ознакомления с написанием кода. Вы же можете придумать что-то посерьезнее и посложнее.

Советы и рекомендации

При разработке бота для Телеграм люди часто сталкиваются с определенными проблемами и ошибками. Чтобы избежать их, следуйте нашим советам и рекомендациям:

Пока на этом все. Будем надеяться, что вы столкнетесь с минимумом проблем на своем пути.

Сегодня мы с вами узнали, что такое написание ботов для Телеграм. Как видите, нам предложен большой выбор языков программирования, и в нашем праве выбрать наиболее удобный.

Естественно, если вы не имеете опыта работы с чем-то подобным, но вам срочно нужен робот, то стоит задуматься о том, чтобы обратиться за помощью к профессиональным разработчикам.

Читайте также: