File size: 7,689 Bytes
5dff1cb |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 |
import numpy as np
import pandas as pd
import requests
from io import StringIO
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import speech_recognition as sr
import pyttsx3
import time
class HybridChatBot:
def __init__(self, dataset_url=None):
self.dataset_url = dataset_url
self.qa_pairs = {}
self.vectorizer = TfidfVectorizer()
self.X = None
self.recognizer = sr.Recognizer()
self.engine = pyttsx3.init()
# Настройки голосового движка
voices = self.engine.getProperty('voices')
self.engine.setProperty('voice', voices[0].id)
self.engine.setProperty('rate', 150)
if dataset_url:
self.load_dataset()
self.train()
def load_dataset(self):
"""Загрузка датасета с веб-ресурса"""
try:
response = requests.get(self.dataset_url)
response.raise_for_status()
if self.dataset_url.endswith('.csv'):
data = pd.read_csv(StringIO(response.text))
elif self.dataset_url.endswith('.json'):
data = pd.read_json(StringIO(response.text))
else:
print("Формат файла не поддерживается")
return
for _, row in data.iterrows():
self.qa_pairs[row["question"].lower()] = row["answer"]
print(f"Загружено {len(self.qa_pairs)} пар вопрос-ответ")
except Exception as e:
print(f"Ошибка загрузки датасета: {e}")
def train(self):
"""Обучение модели на загруженных данных"""
if not self.qa_pairs:
print("Нет данных для обучения!")
return
questions = list(self.qa_pairs.keys())
self.X = self.vectorizer.fit_transform(questions)
print("Модель обучена на загруженных данных")
def add_qa_pair(self, question, answer):
"""Добавление новой пары вопрос-ответ"""
self.qa_pairs[question.lower()] = answer
self.train()
def get_response(self, user_input):
"""Получение ответа на ввод пользователя"""
if not self.qa_pairs:
return "Я еще не обучен. Пожалуйста, добавьте вопросы и ответы."
user_vec = self.vectorizer.transform([user_input.lower()])
similarities = cosine_similarity(user_vec, self.X)
best_match_idx = np.argmax(similarities)
best_match_score = similarities[0, best_match_idx]
if best_match_score > 0.5:
best_question = list(self.qa_pairs.keys())[best_match_idx]
return self.qa_pairs[best_question]
else:
return None
def text_to_speech(self, text):
"""Озвучивание текста"""
self.engine.say(text)
self.engine.runAndWait()
def speech_to_text(self):
"""Распознавание голоса с микрофона"""
with sr.Microphone() as source:
print("\nГоворите сейчас...")
self.recognizer.adjust_for_ambient_noise(source)
try:
audio = self.recognizer.listen(source, timeout=5)
text = self.recognizer.recognize_google(audio, language="ru-RU")
print(f"Распознано: {text}")
return text
except sr.UnknownValueError:
print("Речь не распознана")
return None
except sr.RequestError:
print("Ошибка сервиса распознавания")
return None
except sr.WaitTimeoutError:
print("Время ожидания истекло")
return None
def run(self):
"""Улучшенный интерфейс взаимодействия"""
print("\n" + "="*50)
print("ДОБРО ПОЖАЛОВАТЬ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ ЧАТ-БОТ".center(50))
print("="*50)
current_mode = "текст"
while True:
print("\n" + "-"*50)
print(f"Текущий режим ввода: {current_mode.upper()}")
print("[1] Отправить текстовое сообщение")
print("[2] Говорить с ботом голосом")
print("[3] Переключить режим ввода")
print("[4] Обучить бота новому ответу")
print("[5] Выход")
try:
choice = input("Выберите действие (1-5): ").strip()
if choice == "1":
user_input = input("\nВаше сообщение: ")
if user_input.lower() in ["выход", "стоп"]:
break
response = self.get_response(user_input)
if response:
print(f"\nБот: {response}")
self.text_to_speech(response)
else:
print("\nБот: Я не знаю что ответить. Хотите научить меня?")
elif choice == "2":
user_input = self.speech_to_text()
if user_input:
if user_input.lower() in ["выход", "стоп"]:
break
response = self.get_response(user_input)
if response:
print(f"\nБот: {response}")
self.text_to_speech(response)
else:
print("\nБот: Я не знаю что ответить на это.")
self.text_to_speech("Я не знаю что ответить на это")
elif choice == "3":
current_mode = "голос" if current_mode == "текст" else "текст"
print(f"\nРежим изменен на: {current_mode.upper()}")
elif choice == "4":
print("\nОбучение бота:")
question = input("Введите вопрос: ")
answer = input("Введите ответ: ")
self.add_qa_pair(question, answer)
print("Бот успешно обучен!")
elif choice == "5":
print("\nЗавершение работы...")
break
else:
print("\nПожалуйста, выберите вариант от 1 до 5")
except KeyboardInterrupt:
print("\nЗавершение работы...")
break
if __name__ == "__main__":
# Пример URL датасета (можно заменить на свой)
DATASET_URL = "https://raw.githubusercontent.com/user/repo/main/qa_data.csv"
bot = HybridChatBot(DATASET_URL)
bot.run()
|