Cómo construir un chatbot con Python
Chatbot
usando Python
Introducción
al Chatbot
Los
chatbots son programas informáticos que simulan conversaciones humanas a través
de interacciones de texto o voz. Se están volviendo cada vez más populares y se
están utilizando en una variedad de industrias, incluido el comercio
electrónico, la atención al cliente, la atención médica y más.
En
el comercio electrónico, los
chatbots pueden ayudar a los clientes con sus compras, proporcionar
recomendaciones y ayudar a resolver problemas. Por ejemplo, el chatbot en el sitio web de Sephora puede ayudar a los clientes a encontrar los productos
adecuados en función de sus preferencias y proporcionar tutoriales de
maquillaje. Del mismo modo, el chatbot en el sitio web de H&M puede ayudar a los clientes a encontrar las prendas
de vestir adecuadas en función de sus preferencias de estilo y proporcionar
información sobre el tamaño.
En
la atención al cliente, los chatbots pueden proporcionar respuestas
instantáneas a las preguntas más frecuentes, reduciendo la carga de trabajo de
los representantes de servicio al cliente. Por ejemplo, el chatbot en el sitio
web de Bank of America puede ayudar a los clientes con los saldos de sus
cuentas, transacciones y otras preguntas relacionadas con la banca. Del mismo
modo, el chatbot en el sitio web de Southwest Airlines puede ayudar a los clientes con sus reservas de
vuelos, cancelaciones y otras consultas relacionadas con viajes.
En
el cuidado de la salud, los chatbots pueden ayudar a los pacientes a programar citas,
obtener asesoramiento médico y controlar su salud. Por ejemplo, el chatbot en
el sitio web de Buoy Health puede ayudar a los pacientes a diagnosticar sus
síntomas y recomendar tratamientos. Del mismo modo, el chatbot en el sitio web de Your.MD puede proporcionar consejos de salud personalizados basados en la edad,
el sexo y el historial médico del paciente.
Los
chatbots también pueden ayudar a las empresas a ahorrar tiempo y dinero al
automatizar tareas repetitivas y brindar soporte 24/7 a sus clientes. Pueden
mejorar la satisfacción del cliente al proporcionar respuestas rápidas y
precisas a sus consultas, lo que lleva a un mayor compromiso y ventas.
En
este artículo, le mostraremos cómo construir un chatbot con Python, un lenguaje
de programación popular para el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural.
Proporcionaremos una guía paso a paso sobre cómo diseñar y construir un chatbot
que pueda interactuar con los usuarios de una manera natural e intuitiva. Si
usted es un principiante o un desarrollador experimentado, este artículo lo
ayudará a comenzar a construir su propio chatbot.
Comprender
los conceptos básicos para desarrollar chatbot
Para
crear un chatbot, debe comprender los conceptos básicos del procesamiento del lenguaje natural (NLP), el aprendizaje automático y la inteligencia
artificial (IA).
La
PNL es la rama de la IA que se ocupa de la interacción entre humanos y
computadoras utilizando el lenguaje natural. Implica el procesamiento del
lenguaje humano en un formato que las computadoras pueden entender, y la
generación de respuestas de una manera que es natural e intuitiva para los
humanos.
El
aprendizaje automático es un tipo de IA que implica entrenar a una computadora
para aprender de los datos, sin ser programada explícitamente. Permite a los
chatbots aprender de las interacciones de los usuarios y mejorar sus respuestas
con el tiempo.
La inteligencia artificial (IA) es un campo amplio que incluye el
aprendizaje automático, así como otras áreas como el procesamiento del lenguaje
natural, la robótica y la visión por computadora. Implica el desarrollo de
algoritmos y sistemas que pueden realizar tareas que normalmente requieren
inteligencia humana, como comprender el lenguaje natural, reconocer objetos y
tomar decisiones.
Video sugerido:
Los
chatbots se utilizan en diversas aplicaciones, como servicio al cliente,
comercio electrónico, atención médica y educación. Aquí hay algunos ejemplos de
aplicaciones de chatbot para dar a los lectores una idea de cómo funcionan los
chatbots:
- Chatbots de servicio al
cliente: Estos chatbots se
utilizan para brindar soporte a los clientes y manejar sus consultas.
Pueden ayudar a los clientes a realizar un seguimiento de sus pedidos,
proporcionar información sobre la disponibilidad del producto y solucionar
problemas. Por ejemplo, el chatbot en el sitio web de Domino's Pizza puede ayudar a los clientes a realizar pedidos,
rastrear su estado de entrega y obtener información nutricional sobre los
elementos del menú.
- Chatbots de comercio
electrónico: Estos chatbots se
utilizan para proporcionar experiencias de compra personalizadas a los
clientes. Pueden ayudar a los clientes a encontrar productos según sus
preferencias, sugerir artículos complementarios y proporcionar descuentos
y promociones. Por ejemplo, el chatbot en el sitio web de eBay puede ayudar a los clientes a encontrar los
productos adecuados en función de sus términos de búsqueda y proporcionar
comparaciones de precios.
- Chatbots de atención
médica: Estos chatbots se
utilizan para brindar asesoramiento médico y apoyo a los pacientes. Pueden
ayudar a los pacientes a diagnosticar sus síntomas, proporcionar
recomendaciones de tratamiento y controlar su salud. Por ejemplo, el
chatbot en la aplicación Babylon Health puede ayudar a los pacientes a reservar citas
con profesionales de la salud, obtener asesoramiento médico y realizar un
seguimiento de sus síntomas.
- Chatbots educativos: Estos chatbots se utilizan para proporcionar
recursos de aprendizaje y apoyo a los estudiantes. Pueden ayudar a los
estudiantes con las tareas, proporcionar materiales de estudio y responder
sus preguntas. Por ejemplo, el chatbot en la aplicación de aprendizaje de
idiomas Duolingo puede
ayudar a los estudiantes a aprender nuevos idiomas al proporcionar
lecciones interactivas y cuestionarios.
Al
comprender los conceptos básicos de la construcción de un chatbot y ver cómo se
utilizan los chatbots en varias aplicaciones, los lectores pueden tener una
mejor idea de cómo funcionan los chatbots y qué pueden hacer. En la siguiente
sección del artículo, proporcionaremos una guía paso a paso sobre cómo
construir un chatbot con Python.
Configuración
del desarrollo del entorno
1.
Instalar Python: El primer paso para configurar su entorno de
desarrollo para crear un chatbot con Python es instalar Python en su
computadora. Puede descargar la última versión de Python desde el sitio web
oficial de Python. Siga las instrucciones de instalación proporcionadas en el
sitio web para instalar Python en su computadora.
2.
Elija un IDE: Una vez que haya instalado Python en su computadora,
deberá elegir un entorno de desarrollo integrado (IDE) para trabajar. Un IDE es
una aplicación de software que proporciona un entorno para codificar, depurar y
probar el código. Algunos IDE populares para el desarrollo de Python incluyen
PyCharm, Visual Studio Code y Jupyter Notebook. Elija un IDE que se adapte a su
estilo de codificación y preferencias.
3.
Configurar un entorno virtual: Es una buena práctica trabajar dentro de un
entorno virtual al desarrollar un chatbot con Python. Un entorno virtual es un
entorno aislado que contiene su propia versión de Python y paquetes. Esto ayuda
a evitar conflictos con otras instalaciones de Python en su computadora y
garantiza que su chatbot se desarrolle con las dependencias correctas. Estos
son los pasos para configurar un entorno virtual:
- Abra un símbolo del
sistema o una ventana de terminal.
- Desplácese hasta el
directorio donde desea crear el entorno virtual.
- Ingrese el comando: python
-m venv env
- Esto creará un nuevo
directorio denominado env en su directorio actual, que contendrá el
entorno virtual.
- Active el entorno virtual
introduciendo el comando: source env/bin/activate (para Mac o Linux) o env\Scripts\activate
(para Windows)
- Ahora debería ver el
nombre de su entorno virtual en su símbolo del sistema o ventana de terminal.
4.
Instale los paquetes necesarios: Una vez que haya configurado su entorno virtual,
deberá instalar los paquetes necesarios para crear un chatbot con Python.
Algunos paquetes populares para crear chatbots incluyen nltk (Natural Language Toolkit), tensorflow y keras. Puede instalar estos paquetes utilizando pip, que es un administrador
de paquetes para Python. Estos son los pasos para instalar los paquetes
necesarios:
- Ingrese el comando: pip
install nltk tensorflow keras
- Esto instalará los paquetes
necesarios en su entorno virtual.
Al
seguir estos pasos, debe tener un entorno de desarrollo completamente funcional
para crear un chatbot con Python. En la siguiente sección del artículo,
proporcionaremos una guía paso a paso sobre cómo construir un chatbot usando
Python y los paquetes que hemos instalado.
Creación
de un chatbot:
1.
Importar los paquetes requeridos: Antes de que podamos
comenzar a construir el chatbot, necesitamos importar los paquetes requeridos
en nuestro script de Python. Estos paquetes incluyen nltk, tensorflow y keras.
Podemos importarlos usando el siguiente código:
import nltk import tensorflow
as tffrom tensorflow
import keras
Definir
las intenciones: El primer
paso para construir un chatbot es definir las intenciones que el chatbot
reconocerá. Las intenciones son los objetivos o intenciones del usuario al
interactuar con el chatbot. Por ejemplo, un usuario puede querer hacer una
pregunta, realizar un pedido o solicitar información. Podemos definir las
intenciones usando un archivo JSON que contiene una lista de todas las intenciones y sus patrones
asociados. Aquí hay un ejemplo:
{
"intentos": [
{
"tag": "saludo",
"patrones": ["Hola", "Hola ", " Hola", "Buenos días", "Buenas tardes"],
"respuestas": ["¡Hola!" , "¡Hola!" , "¡Oye!" , "¡Buenos días!" , "¡Buenas tardes!" ]
},
{
"tag": "adiós",
"patrones": ["Adiós", "Hasta luego", "Adiós", "Cuídate"],
"respuestas": ["¡Adiós!" , "¡Hasta luego!" , "¡Cuídate!" ]
}
]
}
Preprocesar los datos: Una vez que hemos definido las intenciones, necesitamos preprocesar los datos tokenizando los patrones y derivando las palabras. La tokenización es el proceso de dividir el texto en palabras individuales, mientras que la derivación es el proceso de reducir las palabras a su forma raíz. Podemos usar el paquete nltk para realizar estas tareas. Aquí hay un ejemplo:
nltk.download('punkt')
desde nltk.stem import SnowballStemmer
stemmer = SnowballStemmer('inglés')
def preprocess_data(patrones):
palabras = nltk.word_tokenize(patterns.lower())
stemmed_words = [stemmer.stem(palabra) para palabra en palabras]
Volver stemmed_words
Construir el modelo: Una vez que hemos preprocesado los datos, podemos construir el modelo utilizando una red neuronal. Podemos usar el paquete keras para construir el modelo. Aquí hay un ejemplo:
Importar numpy como NP
X_train = np.array(training_data['patterns'])
y_train = np.array(training_data['intents'])
modelo = keras. Secuencial([
keras.layers.Dense(8, input_shape=(len(X_train[0]),), activation='relu'),
keras.layers.Dense(8, activation='relu'),
keras.layers.Dense(len(y_train[0]), activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=1000, batch_size=8)
Probar el modelo: Una vez que hemos construido el modelo, podemos probarlo introduciendo algún texto de muestra y viendo si el chatbot puede reconocer correctamente la intención. Aquí hay un ejemplo:
def classify_text(texto):
processed_text = preprocess_data(texto)
X_test = np.array([processed_text])
predicciones = model.predict(X_test)
tag = y_train[np.argmax(predicciones)]
etiqueta de retorno
text = " Hola"
intención = classify_text(texto)
imprimir(intención)
Código
fuente completo
Importar JSON
Importar aleatoriamente
Importar numpy como NP
Importar NLTK
desde nltk.stem import SnowballStemmer
Importar TensorFlow como TF
Desde Tensorflow Import Keras
# Paso 1: Importar los paquetes requeridos
nltk.download('punkt')
stemmer = SnowballStemmer('inglés')
con open('intents.json') como archivo:
data = json.load(archivo)
# Paso 2: Definir las intenciones
intents = data['intents']
palabras = []
clases = []
documentos = []
ignore_words = ['?' , '.' , ',']
Para la intención en las intenciones:
para el patrón en la intención['patrones']:
# Tokeniza cada palabra en el patrón y agrégala a la lista de palabras
w = nltk.word_tokenize(patrón)
palabras.extender(w)
# Agregar el patrón y su etiqueta asociada a la lista de documentos
documents.append((w, intent['tag']))
# Agregar la etiqueta a la lista de clases
if intent['tag'] not in classes:
classes.append(intent['tag'])
# Paso 3: Preprocesar los datos
palabras = [stemmer.stem(w.lower()) para w en palabras si w no está en ignore_words]
palabras = ordenado(lista(conjunto(palabras)))
classes = sorted(list(set(classes)))
formación = []
salida = []
output_empty = [0] * len(clases)
Para doc en documentos:
bolsa = []
pattern_words = doc[0]
pattern_words = [stemmer.stem(word.lower()) para la palabra en pattern_words]
para W en palabras:
bag.append(1) if w in pattern_words else bag.append(0)
output_row = lista(output_empty)
output_row[classes.index(doc[1])] = 1
training.append([bag, output_row])
training = np.array(training)
train_x = lista(entrenamiento[:,0])
train_y = lista(entrenamiento[:,1])
# Paso 4: Construir el modelo
modelo = keras. Secuencial([
keras.layers.Dense(8, input_shape=(len(train_x[0]),), activation='relu'),
keras.layers.Dense(8, activation='relu'),
keras.layers.Dense(len(train_y[0]), activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(np.array(train_x), np.array(train_y), epochs=1000, batch_size=8)
# Paso 5: Probar el modelo
def classify_text(texto):
processed_text = nltk.word_tokenize(texto)
processed_text = [stemmer.stem(word.lower()) para la palabra en processed_text]
bolsa = [0] * len(palabras)
para s en processed_text:
Para i, w en enumerar (palabras):
si w == s:
bolsa[i] = 1
x = np.array([bag])
predicciones = model.predict(x)
prediction_index = np.argmax(predicciones)
tag = clases[prediction_index]
etiqueta de retorno
mientras que Verdadero:
# Obtener la entrada del usuario
user_input = input("Tú: ")
# Clasificar la entrada del usuario
intención = classify_text(user_input)
# Obtener una respuesta aleatoria de la lista de respuestas para la intención clasificada
Para I en intenciones:
if i['tag'] == intento:
respuestas = i['respuestas']
bot_response = random.choice(respuestas)
# Imprimir la respuesta del bot
print("Bot: " + bot_response)
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