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Python聊天機器人開發(基於自然語言處理與機器學習)

  • 作者：(印)蘇米特·拉傑|責編:張春雨|譯者:黃光遠//楊菲
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121383472
  • 出版日期：2020/05/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：166
人民幣：RMB 69 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是使用Python動手搭建聊天機器人的入門書籍。全書共5章，包含聊天機器人的發展歷史、自然語言處理的相關知識，以及多種搭建、部署聊天機器人的基本方法。此外，作者還提供了豐富的源碼和細緻的教程，極具實操性。無論你是具有一定Python編程基礎的技術人員，還是想更多了解聊天機器人相關知識的產品經理、項目管理人員，都能從本書學習到搭建聊天機器人的相關內容，並能在本書的指導下實際完成聊天機器人的搭建和對外發布。
作者介紹
(印)蘇米特·拉傑|責編:張春雨|譯者:黃光遠//楊菲
目錄
第1章  心愛的聊天機器人
  聊天機器人的受歡迎程度
  Python之禪以及為什麼它適用於聊天機器人
  對聊天機器人的需求
    商業視角
    開發者視角
  受聊天機器人影響的行業
  聊天機器人的發展歷程
    1950
    1966
    1972
    1981
    1985
    1992
    1995
    1996
    2001
    2006
    2010
    2012
    2014
    2015
    2016
    2017
  我可以用聊天機器人解決什麼樣的問題
    這個問題能通過簡單的問答或來回交流解決嗎
    這個工作是否有高度重複性，需要進行數據收集和分析
    你的機器人的任務可以自動化和固定化嗎
  一個QnA機器人
  從聊天機器人開始
  聊天機器人中的決策樹
    在聊天機器人中使用決策樹
    決策樹如何起到作用
  最好的聊天機器人/機器人框架
  聊天機器人組件和使用的相關術語
    意圖（Intent）
    實體（Entities）
    話術（Utterances）
    訓練機器人
    置信度得分
第2章  聊天機器人中的自然語言處理
  為什麼我需要自然語言處理知識來搭建聊天機器人
  spaCy是什麼
    spaCy的基準測試結果
    spaCy提供了什麼能力
  spaCy的特性
    安裝和前置條件
    spaCy模型是什麼
  搭建聊天機器人所使用的自然語言處理基本方法
    詞性標注

    詞幹提取和詞性還原
    命名實體識別
    停用詞
    依存句法分析
    名詞塊
    計算相似度
  搭建聊天機器人時自然語言處理的一些好方法
    分詞
    正則表達式
  總結
第3章  輕鬆搭建聊天機器人
  Dialogflow簡介
  開始
    搭建一個點餐機器人
    確定範圍
    列舉意圖
    列舉實體
  搭建點餐機器人
    Dialogflow入門
    創建意圖的幾大要點
    創建意圖並添加自定義話術
    為意圖添加默認回復
    菜品描述意圖及附屬實體
    理解用戶需求並回復
  將Dialogflow聊天機器人發布到互聯網上
  在Facebook Messenger上集成Dialogflow聊天機器人
    設置Facebook
    創建一個Facebook應用程序
    設置Dialogflow控制台
    配置Webhook
    測試信使機器人
  Fulfillment
    啟用Webhook
    檢查響應數據
  總結
第4章  從零開始搭建聊天機器人
  Rasa NLU是什麼
    我們為什麼要使用Rasa NLU
    深入了解Rasa NLU
  從零開始訓練和搭建聊天機器人
    搭建一個星座聊天機器人
    星座機器人和用戶之間的對話腳本
    為聊天機器人準備數據
    訓練聊天機器人模型
    從模型進行預測
  使用Rasa Core進行對話管理
    深入了解Rasa Core及對話系統
    理解Rasa概念
    為聊天機器人創建域文件
  為聊天機器人編寫自定義動作

  訓練機器人的數據準備
    構造故事數據
    交互學習
    將對話導出成故事
  測試機器人
    測試用例一
    測試用例二
  總結
第5章  部署自己的聊天機器人
  前提條件
  Rasa的憑據管理
  在Facebook上部署聊天機器人
    在Heroku上創建一個應用
    在本地系統中安裝Heroku
    在Facebook上創建和設置應用程序
    在Heroku上創建和部署Rasa動作伺服器應用程序
    創建Rasa聊天機器人API應用程序
    創建一個用於Facebook Messenger聊天機器人的獨立腳本
    驗證對話管理應用程序在Heroku上的部署情況
    集成Facebook Webhook
    部署后驗證：Facebook聊天機器人
  在Slack上部署聊天機器人
    為Slack創建獨立腳本
    編輯Procfile
    將Slack機器人最終部署到Heroku上
    訂閱Slack事件
    訂閱機器人事件
    部署后驗證：Slack機器人
  獨立部署聊天機器人
    編寫腳本實現自己的聊天機器人通道
    編寫Procfile並部署到Web上
    驗證你的聊天機器人API
    繪製聊天機器人的圖形界面
  總結

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