帮我写一个springboot的banner文字内容是LEMMER-CHAT

当你启动Spring Boot应用程序时，可以自定义一个漂亮的启动横幅。以下是一个简单的示例，可以将其添加到你的应用程序的“src/main/resources/banner.txt”文件中：

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 ____) | |_) | (_) | |  | |___|  __/ |  | |_ 
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LEMMER-CHAT is starting up...

你可以将其复制并粘贴到你的“banner.txt”文件中，然后重新启动你的应用程序，以查看自定义的启动横幅。

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帮我写一个用python做的智能聊天机器人

当然可以！下面是一个简单的 Python 智能聊天机器人的代码示例，它使用了自然语言处理库 nltk 和机器学习库 scikit-learn：

# 导入必要的库
import nltk
import numpy as np
import random
import string

# 读取文本文件并进行预处理
f = open('chatbot.txt','r',errors = 'ignore')
raw = f.read()
raw = raw.lower()
nltk.download('punkt')
nltk.download('wordnet')
sent_tokens = nltk.sent_tokenize(raw)
word_tokens = nltk.word_tokenize(raw)

# 定义一个函数来对用户的输入进行标准化和归一化处理
lemmer = nltk.stem.WordNetLemmatizer()
def LemTokens(tokens):
    return [lemmer.lemmatize(token) for token in tokens]
remove_punct_dict = dict((ord(punct), None) for punct in string.punctuation)
def LemNormalize(text):
    return LemTokens(nltk.word_tokenize(text.lower().translate(remove_punct_dict)))

# 定义一个函数来响应用户的问候
GREETING_INPUTS = ("hello", "hi", "greetings", "sup", "what's up", "hey",)
GREETING_RESPONSES = ["hi", "hey", "*nods*", "hi there", "hello", "I am glad! You are talking to me"]
def greeting(sentence):
    for word in sentence.split():
        if word.lower() in GREETING_INPUTS:
            return random.choice(GREETING_RESPONSES)

# 定义一个函数来生成机器人的回应
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
def response(user_response):
    robo_response=''
    sent_tokens.append(user_response)
    TfidfVec = TfidfVectorizer(tokenizer=LemNormalize, stop_words='english')
    tfidf = TfidfVec.fit_transform(sent_tokens)
    vals = cosine_similarity(tfidf[-1], tfidf)
    idx=vals.argsort()[0][-2]
    flat = vals.flatten()
    flat.sort()
    req_tfidf = flat[-2]
    if(req_tfidf==0):
        robo_response=robo_response+"I am sorry! I don't understand you"
        return robo_response
    else:
        robo_response = robo_response+sent_tokens[idx]
        return robo_response

# 与用户进行交互
flag=True
print("ROBO: My name is Robo. I will answer your queries about Chatbots. If you want to exit, type Bye!")
while(flag==True):
    user_response = input()
    user_response=user_response.lower()
    if(user_response!='bye'):
        if(user_response=='thanks' or user_response=='thank you' ):
            flag=False
            print("ROBO: You are welcome..")
        else:
            if(greeting(user_response)!=None):
                print("ROBO: "+greeting(user_response))
            else:
                print("ROBO: ",end="")
                print(response(user_response))
                sent_tokens.remove(user_response)
    else:
        flag=False
        print("ROBO: Bye! take care..")

这段代码实现了一个简单的聊天机器人，可以回答用户有关聊天机器人的问题。您可以在此基础上进行修改和扩展，以创建自己的聊天机器人。

生成一个聊天机器人代码

生成一个聊天机器人的代码需要进行以下步骤：

1. 收集语料库：聊天机器人需要一个语料库来学习对话。你可以使用开放的数据集，如Cornell电影对话语料库，或者自己创建一个语料库。

2. 进行数据预处理：对数据进行清洗和预处理，包括分词、去除停用词、词形还原等。

3. 训练模型：使用机器学习算法如递归神经网络（RNN）或Transformer来训练模型。

4. 构建聊天机器人：使用训练好的模型和一些规则来构建聊天机器人。

以下是一个简单的聊天机器人代码示例：

# 导入必要的库
import random
import string
import nltk
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 收集语料库
corpus = ['Hi', 'Hello', 'How are you?', 'I am fine, thank you.', 'What is your name?', 'My name is Chatbot.', 'Goodbye', 'See you later']

# 进行数据预处理
nltk.download('punkt')
nltk.download('wordnet')
lemmer = nltk.stem.WordNetLemmatizer()

def LemTokens(tokens):
    return [lemmer.lemmatize(token) for token in tokens]

remove_punct_dict = dict((ord(punct), None) for punct in string.punctuation)

def Normalize(text):
    return LemTokens(nltk.word_tokenize(text.lower().translate(remove_punct_dict)))

# 训练模型
vectorizer = TfidfVectorizer(tokenizer=Normalize, stop_words='english')

X = vectorizer.fit_transform(corpus)

# 构建聊天机器人
def ChatBotResponse(user_response):
    robo_response = ''
    response_list = []
    response_list.append(user_response)
    tfidf = vectorizer.transform(response_list)
    cos_sim = cosine_similarity(tfidf[-1], X)
    idx = cos_sim.argsort()[0][-2]
    flat = cos_sim.flatten()
    flat.sort()
    req_tfidf = flat[-2]
    if(req_tfidf == 0):
        robo_response = robo_response + "I am sorry, I do not understand."
        return robo_response
    else:
        robo_response = robo_response + corpus[idx]
        return robo_response

print("Chatbot: Hi, I'm a chatbot. How can I help you today?")
while True:
    user_response = input("You: ")
    user_response = user_response.lower()
    if user_response != 'bye':
        if user_response == 'thanks' or user_response == 'thank you':
            print("Chatbot: You are welcome.")
        else:
            if ChatBotResponse(user_response) != "I am sorry, I do not understand.":
                print("Chatbot: " + ChatBotResponse(user_response))
            else:
                print("Chatbot: I am sorry, I do not understand.")
    else:
        print("Chatbot: Goodbye! Take care.")
        break

这个聊天机器人使用了TF-IDF向量化和余弦相似性来计算用户输入和语料库中回答之间的相似度，并返回最相关的回答。你可以根据自己的需求进行修改和扩展。