网站平台建设专家意见,怎么做网站的seo优化,网站模板库,40个常见的html标签及含义目录 前言总体设计系统整体结构图系统流程图 运行环境Python 环境Tornado 环境 模块实现1. 前端2. 后端3. 语料库4. 系统测试 其它资料下载 前言
本项目旨在利用AIML技术构建一个聊天机器人#xff0c;实现用户通过聊天界面与机器人交互的功能。通过提供的工程源代码#xf… 目录 前言总体设计系统整体结构图系统流程图 运行环境Python 环境Tornado 环境 模块实现1. 前端2. 后端3. 语料库4. 系统测试 其它资料下载 前言
本项目旨在利用AIML技术构建一个聊天机器人实现用户通过聊天界面与机器人交互的功能。通过提供的工程源代码用户可以轻松地进行二次开发例如使用网页与机器人进行交互实现智能问答等。通过网页与机器人的交互您可以实现智能问答、情感分析等多种功能为您的应用场景带来更多可能性。快来一起探索AI技术的无限魅力吧
当然针对现在最火爆的ChatGPT等通用大语言模型伙伴们可以直接将其应用在模块实现第2部分其它详细的接口使用操作大家可以关注我博客的其它关于ChatGPT接口使用的说明。
总体设计
本部分主要包括系统整体结构图和系统流程图。
系统整体结构图
系统整体结构如图所示。 系统流程图
AIML系统流程如下
第一步系统初始化 AIML系统在启动时首先根据配置文件进行系统的初始化操作把需要替换的词串如把it’s替换为itis、自身的相关信息如名字、性别等、人称转换信息以及此前的对话情景变量读入系统并把AIML文件内容即知识库以树的结构形式加载到内存当中形成内存知识树这样当系统在响应用户输入的问句时可直接在内存树中进行推理提高了响应速度。加载完毕之后等待用户输入问句。
第二步接收用户输入进行问句规范化处理 当AIML解析器接收到一行用户的输入后首先把输入的文字分成单独的句子进行问句规范化处理分析当前句子中是否包含需要替换的字符串如果有则替换之。例如把问句中出现的“you’ve”替换为“youhave”“I’m”替换为“Iam”等等。问句规范化处理完以后以规范问句到内存知识树中查询推理答案。
第三步问句查询推理 这一过程是AIML的核心部分将规范化处理后的问句与内存知识树中的模式进行匹配寻找最佳匹配结果找到之后读出该匹配模式对应的模板信息进行下一步处理。
第四步模板处理 也就是答案的后处理模板中可能包含一些特殊标记需要处理如读出机器人名字标记所代表的实际名称还原星号部分所代表的内容如果包含跳转标记还需要在内存知识树中以跳转部分的内容做进一步的推理。模板处理完后返回用户结果等待用户输入新问句。
系统流程如图所示 运行环境
本部分包括 Python 环境、Tornado 环境。
Python 环境
需要 Python 2.7下载地址https://www.python.org/downloads/windows/。
Tornado 环境
Tornado 是使用 Python 编写的一个强大的、可扩展的 Web 服务器。
模块实现
本项目主要包括 3 个模块前端、后端、语料库下面分别给出各模块的功能介绍及相关代码。
1. 前端
前端框架地是采用 Bootstrap 框架。Bootstrap来自 Twitter是目前最受欢迎的前端框架。Bootstrap 是基于 HTML、CSS、JavaScript 的它在 jQuery 的基础上进行了更为个性化和人性化的完善形成一套自己独有的网站风格并兼容大部分 jQuery 插件。Bootstrap 简洁灵活使得 Web 开发更加快捷。其最大的优势是响应式布局使得开发者 可以方便的让网页无论在台式机、平板设备、手机上都获得最佳的体验。
!DOCTYPE html
html
head!-- meta charsetutf-8 --titleChatBotx/title!-- 新 Bootstrap 核心 CSS 文件 --link hrefhttps://cdn.staticfile.org/twitter-bootstrap/3.3.7/css/bootstrap.min.css relstylesheet!-- jQuery文件。务必在bootstrap.min.js 之前引入 --script srchttps://cdn.staticfile.org/jquery/2.1.1/jquery.min.js/script!-- 最新的 Bootstrap 核心 JavaScript 文件 --script srchttps://cdn.staticfile.org/twitter-bootstrap/3.3.7/js/bootstrap.min.js/scriptstyle typetext/css.top-margin-20{margin-top: 20px; //设置上边距}#result_table,#result_table thead th{text-align: center;}#result_table .td-width-40{width: 40%;}/stylescript typetext/javascriptvar AppDomain http://localhost:8000/$(document).ready(function(){$(#btn_sub).click(function(){var user XXX;var resUser Bot;var request_txt $(#txt_sub).val();setView(user,request_txt);$.ajax({type: post,url: AppDomainchat,async: true,//异步dataType: json,// contentType: application/x-www-form-urlencoded; charsetutf-8, data: ({msg:encodeURI(request_txt)}),success: function (data){console.log(JSON.stringify(data));if (data.is_success true) {setView(resUser,data.message);}},error: function (data){console.log(JSON.stringify(data));}});});});function setView(user,text){var subTxt user new Date().toLocaleTimeString() \n· decodeURI(text);$(#txt_view).val($(#txt_view).val()\n\nsubTxt);var scrollTop $(#txt_view)[0].scrollHeight; $(#txt_view).scrollTop(scrollTop); }/script
/head
body classcontainerheader classrowheader classrowa href/ classcol-md-2 stylefont-family: SimHei;font-size: 20px;text-align:center;margin-top: 30px;span classglyphicon glyphicon-home/spanHome/afont classcol-md-4 col-md-offset-2 stylefont-family: SimHei;font-size: 30px;text-align:center;margin-top: 30px;ChatBot/font/header/headerhrarticle classrowsection classcol-md-10 col-md-offset-1 styleborder:border:solid #7FFFD4 1px;padding: 0; background-color: #FFDEAD;span classglyphicon glyphicon-user/span User: XXX /sectionsection classcol-md-10 col-md-offset-1 row styleborder:solid #7FFFD4 1px;padding:0section classcol-md-9 styleheight: 400px;section classrow styleheight: 270px;textarea classform-control stylewidth:100%;height: 100%;resize: none;overflow-x: none;overflow-y: scroll;background-color:antiquewhite readonlytrue idtxt_view/textarea/sectionsection classrow styleheight: 130px;border-top:solid #7FFFD4 1px; textarea classform-control styleoverflow-y: scroll;overflow-x: none;resize: none;width: 100%;height:70%;border: #fff;background-color:rgb(107, 170, 189) idtxt_sub/textareabutton classbtn btn-primary stylefloat: right;margin: 0 5px 0 0;background-color:gray idbtn_subSubmit/button/section/sectionsection classcol-md-3 styleheight: 400px;border-left: solid #7FFFD4 1px;/section/section/article
/body
/html2. 后端
后端我们采用的是 tornado 架构之所以使用 tornado 是因为 Tornado 是使用 Python编写的一个强大的、可扩展的 Web 服务器。它在处理严峻的网络流量时表现得足够强健但却在创建和编写时有着足够的轻量级并能够被用在大量的应用和工具中。Tornado 和主流 Web服务器框架包括大多数 Python 的框架有着明显的区别它是非阻塞式服务器而且速度相当快。
#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-import os.path
import tornado.auth
import tornado.escape
import tornado.httpserver
import tornado.ioloop
import tornado.options
import tornado.web
from tornado.options import define, optionsimport os
import aimlos.chdir(rC:\Users\clys\Desktop\AIML\example1)
k aiml.Kernel()
k.learn(cn-startup.xml)
k.respond(load aiml cn)define(port, default8000, helprun on the given port, typeint)class Application(tornado.web.Application):def __init__(self):handlers [ #handlers它告诉 Tornado 应该用哪个类来响应请求。(r/, MainHandler),(r/chat, ChatHandler),]settings dict(template_pathos.path.join(os.path.dirname(__file__), templates), #该句作是告诉 tornado 在哪里找模板文件static_pathos.path.join(os.path.dirname(__file__), static),debugTrue, #设置调制模式默认为 false)tornado.web.Application.__init__(self, handlers, **settings)class MainHandler(tornado.web.RequestHandler):def get(self): #get 的作用是渲染界面self.render(index.html) #发送 index.HTML 文件给浏览器def post(self): #post 的作用是获取参数并分析返回结果result {is_success: True,message: 123}respon_json tornado.escape.json_encode(result)self.write(str(respon_json))def put(self):respon_json tornado.escape.json_encode({name:XXX,age:123})#tornado.escape.json_encode(result)的作用是json 对指定的 python 对象进行编码self.write(respon_json)class ChatHandler(tornado.web.RequestHandler): # 定 义 一 个tornado.web.RequestHandler 的子类为 ChatHandlerdef get(self):self.render(chat.html)def post(self):try:message self.get_argument(msg, None)print(str(message))result {is_success: True,message: str(k.respond(message))}print(str(result))respon_json tornado.escape.json_encode(result)self.write(respon_json)except Exception as ex:repr(ex)print(str(ex))result {is_success: False,message: }self.write(str(result))def main():tornado.options.parse_command_line()http_server tornado.httpserver.HTTPServer(Application())http_server.listen(options.port)tornado.ioloop.IOLoop.instance().start()if __name__ __main__:print(HTTP server starting ...)main()
3. 语料库
1)标签解释 aiml定义一个 aiml 文件的开始与结束 category定义一个知识的单元 pattern定义一个模板来匹配用户可能的输入 template定义根据用户的输入需要返回的回答 因此表现在聊天界面的效果就是 user:你好 bot:嗨好久不见 user:你是谁 bot:我是灰太狼 1234 但是光是以上如此简单的模式要适应大量的人类语言与句式显得异常笨重aiml 提供了许多其他 tag 来帮助人们构建更有效更灵活的问答模式。
代码示例
?xml version1.0 encodingUTF-8?aiml version1.0meta nameauthor contentAndelf/
meta namelanguage contentzh/category
pattern登录/pattern
template
你的用户名是?
/template
/categorycategory
pattern*/pattern
templateconditionli namepassword value123456密码正确, get nameusername /已通过验证./lili namepassword value请登陆./li/condition
/template
/categorycategory
pattern*/pattern
that你的用户名是/that
template
thinkset nameusernamestar//set/think
你的密码是?
/template
/categorycategory
pattern*/pattern
that你的密码是/that
template
thinkset namepasswordformalstar//formal/set/think
谢谢.
/template
/category/aiml
2)在正式构建聊天机器人之前需要创建一个名为后缀为.xml 的启动文件用于作为加载AIML 文件的主入口点。
代码示例
aiml version1.0category
patternLOAD AIML CN/pattern
template!-- Template是模式的响应 --!-- 这里学习一个aiml文件 --nlearnzhoudk.aiml/learnlearncorpus1000.aiml/learnlearnmaimeng.aiml/learnlearnrude.aiml/learnlearnsex.aiml/learnlearnshengji.aiml/learn!-- 你可以在这里添加更多的aiml文件 --!--learnchat.aiml/learn--
/template
/category/aiml
4. 系统测试
1) 运行后端服务器
运行后端服务器界面如图所示 2) 后台运行结果
在浏览器中输入以下地址
http://localhost:8000/聊天界面如图所示 后台运行结果如图所示 其它资料下载
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