参照研究ボット
このプロジェクトは、TF IDFとCOSINEの類似性を使用して、Telegramに検索エンジンボットを作成します。
はじめる
これらの指示により、プロジェクトのコピーを作成して、開発とテストの目的でローカルマシンで実行します。ライブシステムにプロジェクトを展開する方法に関するメモの展開を参照してください。
前提条件
デバイスにPython 3をインストールしていることを確認してください
ファイル構造
- bot.pyこのファイルを提供するために更新を取得し、リクエストからメッセージを送信します
- config.cfgトークンテレグラムボットボットの父親
- Database.pyオブジェクト指向マッピングを使用してデータベース構造を定義します
- search_engine.pyコサイン類似性ドキュメントの結果を得るためのカスタムライブラリ
- Server.pyはメッセージを提供し、エンジンからの結果
- Tensor_flow.pyグリーティング応答のための自然言語処理
- Intents.JSONの挨拶または意図JSONデータ
データセットを取得するためのステップ
- http://digilib.uad.ac.id/penelitian/penelitian/indexからのスクレイピングデータは、scrapping.ipynbを参照してください
- データセットを更新します
実行方法
- 要件をインストールします
pip install -r requirements.txt
nltk.download()でpunktをインストールする
>>> import nlit
>>> nltk.download("punkt")
server.pyを実行します
- Telegramアプリケーションに移動するか、Telegram Webからアクセスしてから、このボットとチャットします。
で構築されています
- Python 3-使用される言語プログラミング
- Virtualenv-使用される仮想環境
- SQL Alchemy-データベースライブラリ
- NLTK -Natural Language Toolkit
- テンソルフロー - テンソルフロー
- TF学習 - 学習のためのテンソルフロー
- Scikit Learn -scikit学習コサインの類似性を使用します
クローンまたはダウンロード
このプロジェクトをクローンまたはダウンロードできます
> Clone : git clone https://github.com/piinalpin/research-references-bot.git
彼のチャット
- 電報ボットチャット：https：//t.me/research_references_bot
- ラインボットチャット：http：//line.me/ti/p/@437nryhw
著者
- Alvinditya Saputra -LinkedIn Instagram Twitter
