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文本内容:
《用Python实现智能客服的核心代码程序》.首先应花费一些时间准备程序所需要的资源和设置,主要包括使用Python编写客服机器人时所需要的回答模板和常见问题,避免出现杂乱数据而智能客服的核心代码程序,则是要通过语音识别或自然语言处理NLP的机器学习技术来辨别用户的输入,对请求进行分析和理解,然后从应答模板和常见问题中提取出搭配用户提出问题相匹配的回复内容具体代码如下导入所需要的模块importspeech_recognitionassr;fromnltk.stemimportWordNetLemmatizer;importnltk;设定客服机器人所使用的模板和常见问题answertemplate=[〃你好,我是客服机器人,有什么可以帮助你的?〃,〃你好,需要我为你提供什么帮助?〃,〃很高兴能帮助到你,你有什么需要可以说出来?〃]common_questions={〃你的名字是什么?〃〃我的名字是客服机器人〃,〃你多大了?〃〃我没有年龄,只是一个虚拟的客服机器人〃〃你在哪里?〃〃我就在这里,跟你聊天〃创建语音识别器r=sr.Recognizer;定义语音识别函数defrecognize_speech_from_micrecognizermicrophone:ifnotisinstancerecognizersr.Recognizer:raiseTypeError,zrecognizermustbeRecognizerinstanceifnotisinstancemicrophonesr.Microphone:raiseTypeError^microphonemustbeMicrophoneinstance通过mic记录声音withmicrophoneassource:recognizer.adjust_for_ambient_noisesource#消除噪上日audio=recognizerlistensource识别说话的内容response={“success〃True“error〃None“transcription”:Nonetry:response[zztranscriptionz/]二recognizer.recognize_googlcaudio;#采用Google的语音转文字技术exceptsr.RequestError:#出错处理response[,/success,/]=Falseresponse[error]=RequestErrorexceptsr.UnknownValueError:response[,/error,z]=Unabletorecognizespeech”returnresponseNLP处理获得的输入defkeywordsearchkeywords:ifkeywordsincommonquestions.keys:returncommonquestions[keywords];lemmatizer=WordNetLemmatizer#词形还原keywords=lemmatizer.lemmatizekeywordsresponse二〃尚不能针对这个问题做出回复,您可以提出其他问题吗?〃#无法回答时默认回复returnresponse主程序defmain:recognizer=sr.Recognizer;microphone=sr.Microphone;responsereceive=True#标记是否可以接收回复whileresponse_receive:printanswertemplate[01guess=recognize_speech_from_micrecognizermicrophone#录音并识别ifguess[zztranscriptionzz]:keywords=guess[transcription”]response=keywordsearchkeywordsprintresponseif—name—二二〃_mainmain。