Decalogue/chat
基于自然语言理解与机器学习的聊天机器人，支持多用户并发及自定义多轮对话
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Tháng
#1 Repository Của Tháng
#1 Repository Của Tháng
🤖 Chat — Thư viện NLP dựa trên ML để xây dựng chatbot thông minh
Dựa trên NLU và ML, hỗ trợ đa người dùng đồng thời, đa lượt trò chuyện tùy biến và quản lý tri thức qua đồ thị.
Chat là một thư viện hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) và học máy (ML), giúp người dùng nhanh chóng từ 0 xây dựng chatbot riêng. Dự án cung cấp công cụ phân tích ngữ nghĩa, công cụ xây dựng kiến thức đồ thị, phù hợp cho việc xây dựng hệ thống hỏ đáp thông minh cũng như khai thác kiến thức đồ thị (KBQA).
✨ Điểm nổi bật
- Hỗ trợ đa người dùng đồng thời: các phiên trò chuyện của từng người dùng độc lập, không ảnh hưởng lẫn nhau.
- Đa lượt trò chuyện tùy biến: lập trình logic trò chuyện nhiều lượt linh hoạt theo nhu cầu.
- Xây dựng kiến thức đồ thị: dựa trên cơ sở dữ liệu đồ thị (Neo4j) để tăng tốc tìm kiếm và quản lý tri thức.
- Công cụ phân tích ngữ nghĩa phong phú: hỗ trợ xử lý câu, tách từ, gán nhãn ngữ nghĩa.
- Dễ dàng mở rộng và tù biến: thiết kế mô-đun, dễ thay đổi và bổ sung tính năng mới.
- Hỗ trợ cài đặt nhanh qua pip:
pip install --upgrade chat. - Cung cấp ví dụ mẫu đa domen: bao gồm câu hỏi thường gặp, ngân hàng, bệnh viện.
- Tài liệu chi tiết trên Read the Docs: hướng dẫn cài đặt, cấu hình và sử dụng toàn diện.
💡 Vì sao đáng chú ý
Chat khác biệt nhờ sự kết hợp giữa xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy, đồng thời tích hợp kiến thức đồ thị để cải thiện độ chính xác và tốc độ tìm kiếm. Với kiến trúc mô-đun, Chat giúp giảm đáng kể công việc lặp lại trong phát triển ứng dụng, đặc biệt phù hợp cho những người mới muốn thử nghiệm hoặc xây dựng hệ thống hỏ đáp từ con số 0.
#NLP #Chatbot #MachineLearning #KnowledgeGraph #Python #TiniX
Dự án tương tự
Khám phá các dự án và mô hình AI khác có sự tương đồng.
🤗 Transformers: the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models in text, vision, audio, and multimodal models, for both inference and training.
This repository contains code examples for the Stanford's course: TensorFlow for Deep Learning Research.
💥 Fast State-of-the-Art Tokenizers optimized for Research and Production
This model can be used for Extractive QA It has been finetuned for 3 epochs on SQuAD2.0(https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/). Usage python from transformers import pipeline qamodel = pipeline("question-answering", "timpal0l/mdeberta-v3-base-...
AutoGPT is the vision of accessible AI for everyone, to use and to build on. Our mission is to provide the tools, so that you can focus on what matters.
Natural Language Processing for the next decade. Tokenization, Part-of-Speech Tagging, Named Entity Recognition, Syntactic & Semantic Dependency Parsing, Document Classification