En este tutorial, aprenderemos a utilizar la biblioteca ChatterBot en Python para crear un chatbot simple. Exploraremos cómo entrenar al chatbot, manejar conversaciones y mejorar la interactividad.
1. Instalación de ChatterBot
Antes de comenzar, asegúrate de tener ChatterBot instalado en tu entorno de desarrollo:
bash
Copy code
pip install chatterbot
2. Creación de un Chatbot Básico
Comenzaremos creando un chatbot simple y haciéndolo responder a mensajes básicos:
from chatterbot import ChatBot
from chatterbot.trainers import ChatterBotCorpusTrainer
# Crear un chatbot
chatbot = ChatBot('MiChatbot')
# Crear un entrenador y entrenar al chatbot con el corpus en inglés
trainer = ChatterBotCorpusTrainer(chatbot)
trainer.train('chatterbot.corpus.english')
# Interactuar con el chatbot
respuesta = chatbot.get_response('Hola, ¿cómo estás?')
print('Chatbot:', respuesta)
En este código, estamos creando un chatbot, entrenándolo con el corpus de inglés proporcionado por ChatterBot y haciendo que responda a un mensaje inicial.
3. Entrenamiento Personalizado
Puedes entrenar a tu chatbot con datos específicos para personalizar su comportamiento:
# Entrenamiento personalizado
entrenamiento_personalizado = [
'¿Cómo te llamas?',
'Soy un chatbot desarrollado en Python.',
'¿Qué puedes hacer?',
'Puedo responder preguntas y tener conversaciones simples.'
]
# Entrenar al chatbot con datos personalizados
trainer.train(entrenamiento_personalizado)
# Interactuar nuevamente
respuesta_personalizada = chatbot.get_response('¿Qué puedes hacer?')
print('Chatbot:', respuesta_personalizada)
Aquí, le estamos proporcionando ejemplos de entrenamiento personalizado para mejorar la capacidad del chatbot de responder a preguntas específicas.
4. Mejoras en la Interactividad
Para mejorar la interactividad, puedes ajustar la lógica de selección de respuestas:
from chatterbot.comparisons import LevenshteinDistance
from chatterbot.response_selection import get_first_response
# Configurar lógica de selección de respuestas
chatbot.set_trainer(ChatterBotCorpusTrainer)
chatbot.train('chatterbot.corpus.english')
chatbot.set_trainer('chatterbot.trainers.Trainer')
chatbot.train('chatterbot.corpus.english')
chatbot.set_trainer('chatterbot.trainers.BestMatch', logic_adapters=[
{
'import_path': 'chatterbot.logic.BestMatch',
'default_response': 'Lo siento, no entiendo tu pregunta.',
'maximum_similarity_threshold': 0.90
}
])
# Interactuar con la nueva lógica
respuesta_mejorada = chatbot.get_response('¿Cuál es tu función?')
print('Chatbot:', respuesta_mejorada)
En este código, estamos utilizando la lógica de selección de respuestas de BestMatch con una umbral de similitud ajustado para obtener respuestas más precisas.
En este tutorial, exploramos la creación de un chatbot simple con ChatterBot en Python. Aprendiste a entrenar al chatbot, manejar conversaciones y mejorar la interactividad con entrenamiento personalizado y ajustes en la lógica de selección de respuestas.
ChatterBot ofrece una forma sencilla de introducir la inteligencia artificial conversacional en tus aplicaciones, y este tutorial te proporciona los pasos esenciales para comenzar.
