コース概要

チャットボットの概要

コンバーショナルソフトウェアの概要

最初の基本的なチャットボットの構築

  • チャットボットにテキストを受信してユーザーに応答するように設定する
  • 個性の基本要素を追加する
  • チャットボットに基本的な質問に回答させる方法を教える
  • チャットボットの応答にバリエーションを追加する
  • チャットボットに質問させる
  • テキスト解析用のルールベースシステムの構築

機械学習を使用して、チャットボットの自然言語を構造化データに変換する

  • SpaCy、Scikit-learn、Rasa NLUの概要
  • SpaCy、Scikit-learn、Rasa NLUのインストールと設定
  • 意図とエンティティおよびその分類
  • 自然言語処理の基本理論の再確認
  • ATISデータセットを使用して実際の文からモデルを構築する

仮想アシスタントチャットボットの構築

  • 仮想アシスタントの概要
  • PythonでSQLを使用する方法
  • チャットボットにデータベースからデータにアクセスさせる方法を教える
  • パラメータからクエリを作成する
  • 自然言語からデータベースを構築する
  • チャットボットにカスタム仮想アシスタント機能を実装する
    • データベースアクセスを通じて特定のクエリに回答する
    • 検索の洗練、基本的な否定の処理、データのフィルタリング

チャットボットを状態保持型にする:対話の状態を追跡してより良いチャットボットダイアログを作成する

  • 基本的なアクションの実行
  • 文脈に応じた質問をし、回答をキューに入れること
  • 却下処理を行う

チャットボットのテストと展開

トラブルシューティング

要約と結論

要求

  • Pythonプログラミングの経験
 21 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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