一个机器可读的多语言对话语料库
landa-chatterbot-corpus的Python项目详细描述
#Chatterbot语言训练语料库[软件包版本]（https://img.shields.io/pypi/v/chatterbot corpus.svg）（https://pypi.python.org/pypi/chatterbot corpus/）
[！[构建状态]（https://travis-ci.org/gunthercox/chatterbot-corpus.svg？branch=master）（https://travis ci.org/gunthercox/chatterbot corpus）
这些模块用于快速训练chatterbot以响应不同语言的各种输入。
虽然chatterbot的大部分设计为独立于语言的，但使用这些
训练集来创建新的数据库并使其成为bot可以产生的响应的多样性要多得多。
有关如何使用这些数据集的说明，请参阅[项目文档]（http://chatterbot.readthedocs.io/en/latest/training.html使用语料库数据进行培训）。
此语料库中包含的所有培训数据都是用户提供的。
如果您有兴趣为新语言提供支持，请创建拉取请求。欢迎加入！
BR/>创建自己的语料库训练数据
BR/>聊天机器人是一个非常灵活和动态的聊天机器人，您可以轻松地创建自己的训练数据和结构。< BR> > BR/>创建或复制一个现有的.YML文件，并将该文件放在您创建的一个现有的或新的目录下，在“查特博特语料库”数据下，新目录>使用您喜欢使用的任何文本编辑器的文件。
-您好，将您的训练语料库数据安装到django，您需要安装chatterbot作为[快速入门指南]（http://chatterbot.readthedocs.io/en/stable/quick start.html）。请转到`（virtual env）/lib/pythonx.x/site packages/chatterbot_corpus/data/`目录。
这里的结构与您在这个github repo中可以找到的结构相同，这里是您可以创建自己的目录和对话文件的区域。
完成文件后，您可以编辑django“setting.py”文件并找到聊天室训练科。
这里需要添加“chatterbot.corpus.<；directory>；<；filename>；`
```
“培训数据”：[
“chatterbot.corpus.english.greeting”、
“chatterbot.corpus.custom.myown”、
“chatterbot.corpus.swedish.food”
“`
请继续Django Chatterbot培训课程。
单元测试
“真正的专业人员不会浪费其他人的时间和金钱，因为他们交付的软件不合理地没有明显的缺陷；没有经过最小的单元测试；不符合规范和要求；镀金了不必要的功能；或者这看起来像垃圾。”–daniel read
````
pip install-r requirements.txt
noests
````
[！[构建状态]（https://travis-ci.org/gunthercox/chatterbot-corpus.svg？branch=master）（https://travis ci.org/gunthercox/chatterbot corpus）
这些模块用于快速训练chatterbot以响应不同语言的各种输入。
虽然chatterbot的大部分设计为独立于语言的，但使用这些
训练集来创建新的数据库并使其成为bot可以产生的响应的多样性要多得多。
有关如何使用这些数据集的说明，请参阅[项目文档]（http://chatterbot.readthedocs.io/en/latest/training.html使用语料库数据进行培训）。
此语料库中包含的所有培训数据都是用户提供的。
如果您有兴趣为新语言提供支持，请创建拉取请求。欢迎加入！
BR/>创建自己的语料库训练数据
BR/>聊天机器人是一个非常灵活和动态的聊天机器人，您可以轻松地创建自己的训练数据和结构。< BR> > BR/>创建或复制一个现有的.YML文件，并将该文件放在您创建的一个现有的或新的目录下，在“查特博特语料库”数据下，新目录>使用您喜欢使用的任何文本编辑器的文件。
-您好，将您的训练语料库数据安装到django，您需要安装chatterbot作为[快速入门指南]（http://chatterbot.readthedocs.io/en/stable/quick start.html）。请转到`（virtual env）/lib/pythonx.x/site packages/chatterbot_corpus/data/`目录。
这里的结构与您在这个github repo中可以找到的结构相同，这里是您可以创建自己的目录和对话文件的区域。
完成文件后，您可以编辑django“setting.py”文件并找到聊天室训练科。
这里需要添加“chatterbot.corpus.<；directory>；<；filename>；`
```
“培训数据”：[
“chatterbot.corpus.english.greeting”、
“chatterbot.corpus.custom.myown”、
“chatterbot.corpus.swedish.food”
“`
请继续Django Chatterbot培训课程。
单元测试
“真正的专业人员不会浪费其他人的时间和金钱，因为他们交付的软件不合理地没有明显的缺陷；没有经过最小的单元测试；不符合规范和要求；镀金了不必要的功能；或者这看起来像垃圾。”–daniel read
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pip install-r requirements.txt
noests
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欢迎加入QQ群-->： 979659372
