|
|
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() |
|
|
|
|
|
|
|
|
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__": |
|
|
|
|
|
DATASET_URL = "https://raw.githubusercontent.com/user/repo/main/qa_data.csv" |
|
|
|
|
|
bot = HybridChatBot(DATASET_URL) |
|
|
bot.run() |
|
|
|
