自动化流程开源框架BotSharp
< 返回列表时间: 2018-09-17来源:OSCHINA
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BotSharp是一款为方便构建智能对话机器人平台而开发的开源框架,最大的特点是所有模型算法都是基于.NET Core开发实现,甚至最基本的Penn Treebank分词标准,都重新用C#实现了。在机器学习python占绝对优势的时代算是不可多得的项目。该项目涉及自然语言理解,计算机视觉和音频处理技术,旨在促进智能机器人助手在信息系统中的开发和应用。目前里面的NLP部分实现的比较多一些,比如n-gram, TF-IDF, CRF, SVM和Bayes。Chabot所需要的算法都已经有了,大家下载完 源代码 就可以开始搭建Chabot平台了,开箱即用的机器学习算法使.NET程序员能够更快,更轻松地开发对话式人工智能应用程序。
BotSharp的目标是帮助.NET开发者构建自己的流程自动化机器人,以自然语言对话交流的方式让电脑完成一些机械重复的劳动,并加入智能感知进去。让机器人能在声音,图像和语言方面都能与使用者沟通。项目分成几个项目,封装在不同的Dll里,有基本数据算法库,自然语言库,计算机视觉库和语音识别及合成库,最后通过即时通讯通道和使用者进行互动,像Slack和Facebook Messenger这样的可以进行富内容展现的聊天平台。
BotSharp严格按照组件原则,解耦框架中所需的每个部分。因此,您可以选择不同的UI / UX,或选择不同的NLP Tagger,或选择更高级的算法来执行命名实体识别任务。它们都是基于接口进行模块化设计的。NLP流程管道的设计让你可以随意扩充机器人的识别能力。使用了标准的Open API,可以用Swagger进行API调试。使用了Docker容器技术,运行布署都很方便。
下面是一些特性总结: 无需依赖任何其他机器学习算法库,集成调试更容易。 内置多Bot管理,轻松构建Bot即服务平台。 具有生命周期的上下文输入/输出管理,使圣诞流程切换更可控。 使用自然语言处理管道机制轻松使用扩展,并构建自己独特的机器人处理流程。 用C#全面实现NLP基础算法而没有历史问题。 直接支持来自其他bot平台的导出/导入。 支持不同的UI提供商,如Rasa UI和Articulate UI。 支持多种数据请求和响应格式,如Rasa NLU和Dialogflow。 与流行的社交平台集成,如Facebook Messenger,Slack和Telegram。 多核并行计算优化。

项目本身还在不断的迭代中,代码可以在这里 下载 。如果大家觉得这个项目对自己很有帮助,请记得Like一下哦,得到大家的认可是对开源项目贡献者最大的支持。也欢迎大家提出意见和建议,有Pull Request更好了。
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