research references bot

참조 연구 봇

이 프로젝트는 TF IDF와 코사인 유사성을 사용하여 Telegram의 검색 엔진 봇을 생성합니다.

시작하기

이 지침을 통해 개발 및 테스트 목적으로 로컬 컴퓨터에서 프로젝트 사본을 실행할 수 있습니다. 라이브 시스템에 프로젝트를 배포하는 방법에 대한 메모는 배포를 참조하십시오.

전제 조건

장치에 Python 3을 설치했는지 확인하십시오.

파일 구조

1. 봇.
2. Config.cfg 봇 아버지의 Token Telegram Bot
3. database.py 객체 지향적 매핑으로 데이터베이스 구조를 정의합니다
4. Cosine 유사성 문서의 결과를 얻기 위해 Seark_Engine.py 사용자 정의 라이브러리
5. Server.py는 메시지를 제공하고 엔진으로 인한 것입니다
6. Tensor_flow.py 인사말 응답을위한 자연어 처리
7. intents.json 인사말 또는 JSON 데이터

GET 데이터 세트를위한 단계

1. http://digilib.uad.ac.id/penelitian/penelitian/index에서 데이터를 긁어 내십시오
2. 데이터 세트를 업데이트합니다

달리는 방법

1. 요구 사항을 설치하십시오

 pip install -r requirements.txt

2. nltk.download() 로 punkt 설치

 >>> import nlit
>>> nltk.download("punkt")

3. server.py 실행하십시오

 python server.py

4. Telegram Application 또는 Telegram Web에서 액세스 한 다음이 봇과 채팅하십시오.

구축

• Python 3- 사용 된 언어 프로그래밍
• VirtualEnv- 사용 된 가상 환경
• SQL ALCHEMY- 데이터베이스 라이브러리
• NLTK- 자연어 툴킷
• 텐서 흐름 - 텐서 흐름
• TF 학습 - 학습을위한 텐서 흐름
• Scikit Learn- Scikit Learn Cosine 유사성을 사용합니다

복제 또는 다운로드

이 프로젝트를 복제하거나 다운로드 할 수 있습니다

 > Clone : git clone https://github.com/piinalpin/research-references-bot.git

그의 채팅

• Telegram Bot Chat : https://t.me/research_references_bot
• 라인 봇 채팅 : http://line.me/ti/p/@437nryhw

저자

• Alvinditya Saputra -Linkedin Instagram Twitter