bot = ChatBot( 'Feedback Learning Bot', #storage_adapter='chatterbot.storage.JsonFileStorageAdapter', storage_adapter='chatterbot.storage.SQLStorageAdapter', logic_adapters=[ { 'import_path': 'chatterbot.logic.BestMatch', 'default_response': '我不知道怎么回答你', 'maximum_similarity_threshold': 0.90 } ], input_adapter='chatterbot.input.TerminalAdapter',#命令行端 output_adapter='chatterbot.output.TerminalAdapter' )
时间: 2024-04-28 13:23:20 浏览: 14
这是一个使用ChatterBot库创建的聊天机器人的代码片段。它指定了机器人的名称为“Feedback Learning Bot”,使用SQLStorageAdapter作为存储适配器,BestMatch逻辑适配器来选择最佳匹配响应,设置了最大相似度阈值为0.9。此外,它使用TerminalAdapter作为输入适配器和输出适配器,以便在命令行端进行交互。
相关问题
bot = ChatBot( 'Feedback Learning Bot', storage_adapter='chatterbot.storage.JsonFileStorageAdapter', logic_adapters=[ { 'import_path': 'chatterbot.logic.BestMatch', 'default_response': '我不知道怎么回答你', 'maximum_similarity_threshold': 0.90 } ], input_adapter='chatterbot.input.TerminalAdapter',#命令行端 output_adapter='chatterbot.output.TerminalAdapter' ) 是什么意思?
这段代码是使用 `chatterbot` 库创建一个称为 `Feedback Learning Bot` 的对话机器人实例,具体含义如下:
- `storage_adapter='chatterbot.storage.JsonFileStorageAdapter'` 指定机器人使用 `JsonFileStorageAdapter` 存储适配器,该适配器以 JSON 文件的形式存储机器人的对话数据。
- `logic_adapters=[{...}]` 指定机器人使用 `BestMatch` 逻辑适配器作为其唯一的逻辑适配器。`BestMatch` 逻辑适配器会根据机器人之前学习到的对话数据,从中找到最相关的回答。如果没有找到足够相关的回答,则返回默认回复。
- `default_response='我不知道怎么回答你'` 指定机器人在找不到合适的回答时输出的默认回复。
- `maximum_similarity_threshold=0.90` 指定机器人判断两个语句是否相似的阈值,如果相似度高于这个阈值,则认为两个语句相似。
- `input_adapter='chatterbot.input.TerminalAdapter'` 指定机器人使用 `TerminalAdapter` 输入适配器,该适配器从命令行终端读取用户输入。
- `output_adapter='chatterbot.output.TerminalAdapter'` 指定机器人使用 `TerminalAdapter` 输出适配器,该适配器将机器人的回答输出到命令行终端。
通过这些配置,我们创建了一个简单的对话机器人,可以在命令行终端上与其进行交互。
bot = ChatBot( 'Default Response Example Bot', storage_adapter='chatterbot.storage.SQLStorageAdapter', logic_adapters=[ { 'import_path': 'chatterbot.logic.BestMatch', 'default_response':'嗯' } ] )是什么意思
这段代码创建了一个名为 `Default Response Example Bot` 的聊天机器人实例,并且指定了以下配置:
- `storage_adapter='chatterbot.storage.SQLStorageAdapter'`:指定使用 SQL 数据库作为聊天机器人的存储适配器。
- `logic_adapters=[{...}]`:指定机器人的逻辑适配器。这里使用了 `BestMatch` 适配器,它会根据输入的文本查询已有的对话历史,返回最匹配的响应。如果没有找到匹配的响应,就会返回 `default_response` 中指定的默认响应。
最后将这些配置传递给 `ChatBot` 类,创建了一个聊天机器人实例,并将其赋值给变量 `bot`。我们可以使用这个 `bot` 对象来与聊天机器人进行交互。
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