Chatopera Language Understanding Service，Chatopera 语义理解服务
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- 已部署 Clause 服务，参考部署文档
下载示例代码
git clone https://github.com/chatopera/clause-quick-start.git
cd clause-quick-start
安装 Clause Python Package
cd clause-quick-start
pip install clause
cd clause-quick-start # demo目录
CL_HOST=127.0.0.1 # 设置 Clause 服务的 IP 地址
CL_PORT=8056 # 设置 Clause 服务的端口
python bot.py # 执行demo脚本
该脚本执行的示例代码bot.py内有注释介绍如何完成：
| 步骤 | 说明 |
|---|---|
| 1 | 清除该机器人之前的数据 |
| 2 | 创建自定义词典 |
| 3 | 添加自定义词条 |
| 4 | 创建意图 |
| 5 | 添加意图槽位 |
| 6 | 添加意图说法 |
| 7 | 训练机器人 |
| 8 | 创建会话 |
| 9 | 和机器人对话 |
示例程序是一个点餐程序，输出内容如下：
[connect] clause host 127.0.0.1, port 8056
[clean_up_bot] remove intent take_out
[clean_up_bot] remove customdict food
[create] dict name food
[create] intent name take_out
[create] intent slot time
[create] intent slot loc
[create] intent slot food
[create] intent utter 我想订一份{food}
[create] intent utter 我想点外卖
[create] intent utter 我想点一份外卖，{time}用餐
[create] intent utter 我想点一份{food}，送到{loc}
[train] start to train bot ...
[train] in progress ...
[chat] human: 我想点外卖，来一份汉堡包
[chat] bot: 您想什么时候送到？
[chat] human: 今天下午5点
[chat] bot: 您希望该订单送到哪里？
[chat] human: 送到大望路5号20楼
[chat] bot: 好的
[session] 订单信息： 收集信息已完毕 True
intent: take_out
entities:
food: 汉堡包
time: 今天下午5点
loc: 大望路5号
详细了解程序，参考文档。
需要强调的是，该示例程序使用了 profile.json 文件作为机器人的输入数据，该文件描述了机器人的词典、说法和槽位等信息。
profile.json 内容如下：
{
"chatbotID": "bot007",
"dicts": [
{
"name": "food",
"dictwords": [
{
"word": "汉堡",
"synonyms": "汉堡包;漢堡;漢堡包"
}
]
}
],
"intents": [
{
"name": "take_out",
"description": "下外卖订单",
"slots": [
{
"name": "time",
"dictname": "@TIME",
"requires": true,
"question": "您想什么时候送到？"
},
{
"name": "loc",
"dictname": "@LOC",
"requires": true,
"question": "您希望该订单送到哪里？"
},
{
"name": "food",
"dictname": "food",
"requires": true,
"question": "您需要什么食物?"
}
],
"utters": [
{
"utterance": "我想订一份{food}"
}
]
}
]
}
开发者可以很方便的通过修改这个文件复用bot.py脚本训练和请求机器人对话服务。
恢复该示例项目到初始状态。
cd clause-quick-start
docker-compose down
docker-compose rm
sudo rm -rf ./var/mysql/data/*
sudo rm -rf ./var/activemq/data/*
sudo rm -rf ./var/redis/data/*
sudo rm -rf ./var/local/workarea/*
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