Trabalho de IA, fazer um chatbot.
Andamento do trabalho pode ser acompanhado pelo link:
https://github.com/CelsoUliana/Chatbot
Melhor modelo entre os 3 foi o de regressão logistica. de acordo com o comparativo no comparação.txt (que uso os prints de cada um dos chatbot(modelos))
Para executar, extraia os conteudos da pasta chatbot em uma pasta local.
Depois: $ cd chatbot
Instalar dependecias: $ pip install sklearn
Depois, rode com: $ python chatbot.py
Problemas encontrados: Integração com o Telegram(É possível receber e classificar, porém, acontece um comportamento estranho na hora de enviar)
Palavras que estão uma dentro da outra, como por exemplo água e água com gás, do jeito que o etiquetador de entidades funciona água com gás irá ser mapeada dentro de água também.
Para adicionar novos itens ao cardápio, querer um trabalho manual grande, entidades do usuário (xburger) para entidades reais(x-burger) que estão presente no cardápio. Possivelmente seria melhor utilizar um banco de dados(?).