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An open API service indexing awesome lists of open source software.
https://github.com/kevwan/chatbot
A fast responsive, machine learning, conversational dialog engine for creating chat bots, written in Go.
https://github.com/kevwan/chatbot
bot chatbot chatbot-framework chatterbot conversation go golang language machine-learning
Last synced: 7 days ago
JSON representation
A fast responsive, machine learning, conversational dialog engine for creating chat bots, written in Go.
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/kevwan/chatbot
- Owner: kevwan
- License: mit
- Created: 2021-09-20T14:37:49.000Z (over 3 years ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2023-08-19T14:26:40.000Z (over 1 year ago)
- Last Synced: 2024-12-07T13:11:44.325Z (15 days ago)
- Topics: bot, chatbot, chatbot-framework, chatterbot, conversation, go, golang, language, machine-learning
- Language: Go
- Homepage:
- Size: 3.86 MB
- Stars: 417
- Watchers: 5
- Forks: 69
- Open Issues: 3
-
Metadata Files:
- Readme: readme-cn.md
- License: LICENSE
Awesome Lists containing this project
README
# chatbot
[English](readme.md) | 简体中文
## 项目说明
`chatbot` 是一个通过已知对话数据集快速生成回答的 Go 问答引擎。比 [ChatterBot](https://github.com/gunthercox/ChatterBot) 快非常多,我们在1.2亿对话上的对比结果是:[ChatterBot](https://github.com/gunthercox/ChatterBot) 回答需要21秒,chatbot 只需要18毫秒。
* bot
问答引擎
* cli
* train
训练给定的问答数据并生成 `.gob` 文件
* `-d` 读取指定目录下所有 `json` 和 `yaml` 语料文件
* `-i` 读取指定的 `json` 或 `yaml` 语料文件,多个文件用逗号分割
* `-o` 指定输出的 `.gob` 文件
* `-m` 定时打印内存使用情况
* ask
一个示例的问答命令行工具
* `-v` verbose
* `-c` 训练好的 `.gob` 文件
* `-t` 数据几个可能的答案## 数据格式
数据格式可以通过 `yaml` 或者 `json` 文件提供,参考 `https://github.com/kevwan/chatterbot-corpus` 里的格式。大致如下:
```yaml
categories:
- AI
conversations:
- - 什么是ai
- 人工智能是工程和科学的分支,致力于构建具有思维的机器。
- - 你是什么语言编写的
- Python
- - 你听起来像机器
- 是的,我受到造物者的启发
- - 你是一个人工智能
- 那是我的名字。
```## 问答示例
```text
user: 在吗?
bot: 在
user: 在干嘛呢?
bot: 看电视
user: 看啥电视呀
bot: 活色生香
user: 很好看吗?
bot: 特搞笑
user: 你在哪里呀?
bot: 家里
user: 家里就你一个人嘛?
bot: 我喜欢一个人玩
user: 那我过来找你?
bot: 不可以,乖乖上班去
```## 致谢
ChatterBot - https://github.com/gunthercox/ChatterBot
最早我是使用 [ChatterBot](https://github.com/gunthercox/ChatterBot).的,但由于回答太慢,所有后来只能自己实现了,感谢 [ChatterBot](https://github.com/gunthercox/ChatterBot),非常棒的项目!