文件名称：COSC310FinalProject
文件大小：9.55MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-07 08:02:38
Python
COSC310-互动对话代理 基于第23组的个人项目 这是Amrita Sidhu的“个人”项目，是从第23组的作业3开始的。此项目是为COSC 310创建的，其目标是创建一个交互式对话代理，该代理将接受用户的句子输入并输出适当的响应。 我们创建的ChatBot以加拿大现任总理贾斯汀·特鲁多（Justin Trudeau）为基础，他根据用户的过去，现在，未来和他的关系回答用户的问题。 ChatBot的这种实现方式通过tensorflow和tflearn的API使用了深度学习。 基本思想是，通过张量流，我们将基于输入数据（intents.json）创建一个概率函数，并使用此函数来估计最适合用户输入的“标签”。 使用此“标签”，我们可以简单地输出随机的硬编码响应。 例如，如果用户要输入“ hello”，则机器人将计算出最适合用户输入的标签。 这将以浮点数形式返回，代表0-100之间的百分比。
【文件预览】：
COSC310FinalProject-main
----sentiment.py(2KB)
----model.tflearn.meta(101KB)
----.ipynb_checkpoints()
--------chatbot-checkpoint.py(2KB)
--------untitled-checkpoint.md(0B)
--------README-checkpoint.md(3KB)
--------intents-checkpoint.json(11KB)
--------load-checkpoint.py(5KB)
----load.py(5KB)
----intents.json(14KB)
----Project Report - Group 23.pdf(504KB)
----model.tflearn.data-00000-of-00001(24KB)
----wikipediaAPI.py(1014B)
----images()
--------CONV_sample.PNG(53KB)
--------FAIL_sample.PNG(39KB)
--------SPELL_sample.PNG(38KB)
--------POS_sample.PNG(5KB)
--------GUI_sample.PNG(41KB)
--------justin.jpg(33KB)
--------SYN_sample.PNG(54KB)
--------SENT_sample.PNG(42KB)
----.vscode()
--------launch.json(463B)
--------settings.json(44B)
----googletranslateAPI.py(746B)
----chatbot.py(3KB)
----model.tflearn.index(913B)
----gui.py(4KB)
----README.md(6KB)
----test_chatbot.py(2KB)
----syn_recognition.py(4KB)
----__pycache__()
--------sentiment.cpython-36.pyc(2KB)
--------tokenize.cpython-38.pyc(3KB)
--------gui.cpython-36.pyc(2KB)
--------syn_recognition.cpython-38.pyc(1KB)
--------chatbot.cpython-38.pyc(1KB)
--------chatbot.cpython-36.pyc(1KB)
--------load.cpython-36.pyc(3KB)
--------sentiment.cpython-38.pyc(2KB)
--------load.cpython-38.pyc(3KB)
--------load.cpython-39.pyc(3KB)
--------syn_recognition.cpython-36.pyc(1KB)
----data.pickle(144KB)
----stanfordload.py(278B)
----Test Cases.pdf(105KB)
----Cosc301ProjectPresentation.mp4(26.36MB)
----googleplacesAPI.py(0B)