Question

使用这个聊天机器人教程（https://apps.worldwritable.com/tutorials/chatbot/），我被困在第一个基地......这可能是一个非常初学的错误，抱歉。

所以我把这段代码放在Ipython中：

import numpy as np 
phrase = ["hello"] 
np_phrase = np.array(phrase) 
check_for_greeting(np_phrase)

然后用：

来调用它

'this "kind" of string'

还尝试了不同类型但总是相同的答案：'x'对象没有属性'words'

'words'是一种方法吗？它是如何工作的？

我非常感谢你，我一直在寻找答案，我保证。

Answer 1

你错过了教程中至关重要的内容：

parsed = TextBlob(cleaned)

然后将该对象传递给check_for_greeting()函数：

resp = check_for_greeting(parsed)

TextBlob的实例有words attribute。该教程实际上教你关于该对象，链接到project documentation：

使用NLP的Python程序员有两个很棒的高级库可供选择：TextBlob和spaCy。 spaCy易于使用且速度快，但它可能是内存密集型的，并不会尝试覆盖整个统计NLP。 TextBlob将庞大的NLTK库包装在一个非常平易近人的API中，所以尽管速度较慢，但它非常全面。我将在这里使用TextBlob，但请参阅我的文章生成文章以获取使用spaCy的示例。

如果您想在本地使用相同的代码，您也必须使用TextBlob，或调整功能以将sentence视为序列单词（删除.words属性）。

Answer 2

通常当你循环一个列表或在这种情况下是一个numpy.ndarray时，你会解释它如何定义它。

在这种情况下，你设置句子并循环翻译单词。这不适用于此示例，表示我们无法查看该聊天机器人的所有代码。

如果我在下面打印，它会打印出来并发现它＆＃39;但它不打印随机响应，我怀疑random.choice是我看不到的脚本中的某个函数。

def check_for_greeting(sentence):
print type(sentence)
for word in sentence:
    if word.lower() in GREETING_KEYWORDS:
        print "Found it"
        return random.choice(GREETING_RESPONSES)

我希望这有帮助。

“话语”是一种方法吗？

2 个答案: