使用Python和开源工具搭建属于你自己的聊天机器人。本书首先对聊天机器人进行了相关介绍，让你对它们的架构有清晰的认知。然后介绍了自然语言处理的相关知识，以及如何在定制化的聊天机器人对话处理过程中使用自然语言工具（NLTK）。在此基础上，本书还详细介绍了多种不同的自然语言处理技术，以便在实操中可以根据具体需求选择合适的处理方法。接下来你将学习如何使用API.ai平台搭建一个聊天机器人，并定义相关的意图和实体。通过书中的示例，你将学习如何与聊天机器人进行通信，并初步了解机器人集成和部署的关键步骤。本书的*后一章着重讲解如何搭建、训练和部署你的专属聊天机器人。借助开源软件和机器学习模型，你的机器人将具备对话决策的能力，并能成为网页应用上的对话代理。*后还可以把聊天机器人部署在个人服务器上。
你将可以：
· 使用Python进行基础的自然语言处理。
· 掌握收集数据的方法，并对机器人进行训练。
· 从零开始搭建专属的聊天机器人，并将其部署成为网页应用。
· 在Facebook、Slack和Telegram中集成聊天机器人。
· 把聊天机器人部署到个人服务器上。

目录
第 1 章 心爱的聊天机器人 .................................................................................................. 1
聊天机器人的受欢迎程度 .......................................................................................... 2
Python 之禅以及为什么它适用于聊天机器人 .......................................................... 3
对聊天机器人的需求 .................................................................................................. 4
商业视角 ............................................................................................................ 5
开发者视角 ........................................................................................................ 9
受聊天机器人影响的行业 ........................................................................................ 11
聊天机器人的发展历程 ............................................................................................ 12
1950 .................................................................................................................. 12
1966 .................................................................................................................. 12
1972 .................................................................................................................. 12
1981 .................................................................................................................. 12
1985 .................................................................................................................. 12
1992 .................................................................................................................. 13
1995 .................................................................................................................. 13
1996 .................................................................................................................. 13
2001 .................................................................................................................. 13
2006 .................................................................................................................. 13
2010 .................................................................................................................. 13
目录 XIII
2012 .................................................................................................................. 14
2014 .................................................................................................................. 14
2015 .................................................................................................................. 14
2016 .................................................................................................................. 14
2017 .................................................................................................................. 14
我可以用聊天机器人解决什么样的问题 ................................................................ 15
这个问题能通过简单的问答或来回交流解决吗 ........................................... 15
这个工作是否有高度重复性，需要进行数据收集和分析 ........................... 15
你的机器人的任务可以自动化和固定化吗 ................................................... 16
一个 QnA 机器人 ...................................................................................................... 16
从聊天机器人开始 .................................................................................................... 17
聊天机器人中的决策树 ............................................................................................ 18
在聊天机器人中使用决策树 ........................................................................... 18
决策树如何起到作用 ....................................................................................... 18
好的聊天机器人/机器人框架 ............................................................................... 21
聊天机器人组件和使用的相关术语 ........................................................................ 23
意图（Intent） ................................................................................................. 23
实体（Entities） .............................................................................................. 23
话术（Utterances） ......................................................................................... 24
训练机器人 ...................................................................................................... 24
置信度得分 ...................................................................................................... 24
第 2 章 聊天机器人中的自然语言处理 ............................................................................ 25
为什么我需要自然语言处理知识来搭建聊天机器人 ............................................ 25
spaCy 是什么 ............................................................................................................. 26
spaCy 的基准测试结果 .................................................................................... 27
spaCy 提供了什么能力 .................................................................................... 27
spaCy 的特性 ............................................................................................................. 28
安装和前置条件 .............................................................................................. 29
spaCy 模型是什么............................................................................................ 31
搭建聊天机器人所使用的自然语言处理基本方法 ................................................ 32
XIV Python 聊天机器人开发
词性标注 .......................................................................................................... 32
词干提取和词性还原 ....................................................................................... 36
命名实体识别 .................................................................................................. 38
停用词 .............................................................................................................. 41
依存句法分析 .................................................................................................. 43
名词块 .............................................................................................................. 47
计算相似度 ...................................................................................................... 49
搭建聊天机器人时自然语言处理的一些好方法 .................................................... 51
分词 .................................................................................................................. 51
正则表达式 ...................................................................................................... 52
总结 ........................................................................................................................... 53
第 3 章 轻松搭建聊天机器人 ............................................................................................ 55
Dialogflow 简介 ........................................................................................................ 55
开始 ........................................................................................................................... 56
搭建一个点餐机器人 ....................................................................................... 57
确定范围 .......................................................................................................... 57
列举意图 .......................................................................................................... 57
列举实体 .............................

本书是使用 Python 动手搭建聊天机器人的入门书籍。全书共 5 章，包含聊天机器人的发展历史、自然语言处理的相关知识，以及多种搭建、部署聊天机器人的基本方法。此外，作者还提供了丰富的源码和细致的教程，极具实操性。无论你是具有一定 Python 编程基础的技术人员，还是想更多了解聊天机器人相关知识的产品经理、项目管理人员，都能从本书学习到搭建聊天机器人的相关内容，并能在本书的指导下实际完成聊天机器人的搭建和对外发布。

Sumit Raj是一个喜欢编程和搭建应用的技术人员，也是一位对机器学习和自然语言处理有浓厚兴趣的Python专家。他相信通过程序，可以直接影响公司的营收情况。Sumit曾在多个领域工作，如个人财务管理、房地产、电子商务和收益分析，完成了多个可扩展的应用程序。他曾帮助多个早期创业公司完成了他们产品的初始设计和架构，这些公司后来得到了投资者和政府的赞助。他拥有尖端技术的丰富经验，这些经验被用于互联网/企业级应用的可扩展性、性能调优和降低成本等方面。
译者黄光远：算法工程师，现于阿里达摩院人工智能实验室，从事天猫精灵人工智能语音交互领域，专攻语音系统算法架构与NLP算法应用；曾在阿里数据技术部负责电商场景的数据化运营、圈人投放、差异化选品、场景挖掘与用户画像，以及在技术部负责复杂网络、Spark图算法并行化研发等工作。