Как интегрировать скрипт анализа настроений с чатботом для анализа ответа пользователя на том же экране консоли? - PullRequest
Новая
       84

Как интегрировать скрипт анализа настроений с чатботом для анализа ответа пользователя на том же экране консоли?

0 голосов
/ 04 июля 2018

Я хочу создать чат-бота, который использует скрипт анализатора Sentiment для того, чтобы узнать настроение ответа пользователя, для которого я завершил создание Chatbot.

Теперь единственное, что я хочу сделать, - это использовать этот скрипт для анализа ответа пользователя с помощью созданного мной чата.
Как мне интегрировать этот sentiment_analysis.py скрипт с файлом chatbot.py для анализа настроений пользователя?

Обновление: Общая производительность будет такой:
Чатбот: как прошел твой день?
Пользователь: Это был потрясающий день. Я чувствую себя таким воодушевленным и мотивированным сегодня.
Ответ пользователя: Положительный
Оценка настроения = (некоторая случайная величина)
Заранее благодарю.

1 Ответ

0 голосов
/ 04 июля 2018

Импорт классов из сценария анализа настроений в скрипт chatbot. Затем делайте необходимые вещи в соответствии с вашими требованиями. Например. Я изменил ваш скрипт chatbot: 

from chatterbot import ChatBot
from chatterbot.trainers import ListTrainer
from sentiment_analysis import Splitter, POSTagger, DictionaryTagger  # import all the classes from sentiment_analysis
import os

bot = ChatBot('Bot')
bot.set_trainer(ListTrainer)

# for files in os.listdir('C:/Users/username\Desktop\chatterbot\chatterbot_corpus\data/english/'):
# data = open('C:/Users/username\Desktop\chatterbot\chatterbot_corpus\data/english/' + files, 'r').readlines()
data = [
    "My name is Tony",
    "that's a good name",
    "Thank you",
    "How you doing?",
    "I am Fine. What about you?",
    "I am also fine. Thanks for asking."]

bot.train(data)

# I included 3 functions from sentiment_analysis here for ease of loading. Alternatively you can create a class for them in sentiment_analysis.py and import here.
def value_of(sentiment):
    if sentiment == 'positive': return 1
    if sentiment == 'negative': return -1
    return 0

def sentence_score(sentence_tokens, previous_token, acum_score):
    if not sentence_tokens:
        return acum_score
    else:
        current_token = sentence_tokens[0]
        tags = current_token[2]
        token_score = sum([value_of(tag) for tag in tags])
        if previous_token is not None:
            previous_tags = previous_token[2]
            if 'inc' in previous_tags:
                token_score *= 2.0
            elif 'dec' in previous_tags:
                token_score /= 2.0
            elif 'inv' in previous_tags:
                token_score *= -1.0
        return sentence_score(sentence_tokens[1:], current_token, acum_score + token_score)

def sentiment_score(review):
    return sum([sentence_score(sentence, None, 0.0) for sentence in review])

# create instances of all classes
splitter = Splitter()
postagger = POSTagger()
dicttagger = DictionaryTagger([ 'dicts/positive.yml', 'dicts/negative.yml',
                            'dicts/inc.yml', 'dicts/dec.yml', 'dicts/inv.yml'])

print("ChatBot is Ready...")
print("ChatBot : Welcome to my world! What is your name?")
message = input("you: ")
print("\n")

while True:
    if message.strip() != 'Bye'.lower():

        reply = bot.get_response(message)

        # process the text
        splitted_sentences = splitter.split(message)
        pos_tagged_sentences = postagger.pos_tag(splitted_sentences)
        dict_tagged_sentences = dicttagger.tag(pos_tagged_sentences)

        # find sentiment score
        score = sentiment_score(dict_tagged_sentences)

        if (score >= 1):
            print('User Reply: Positive')
        else:
            print('User Reply: Negative')

        print("Sentiment score :",score)
        print('ChatBot:',reply)

    if message.strip() == 'Bye'.lower():
        print('ChatBot: Bye')
        break
    message = input("you: ")
    print("\n")

Дайте мне знать, когда вы получите ошибки.

...