# Чат боты

Чатботы разрабатываются на основе алгоритмов машинного перевода. Фактически это генерация приемлемых ответов на строку вопроса.\
\
**Готовые решения**\
Google DialogFlow\
IBM Watson Assistant

**Дополнительные источники**

* Chatbot на базе рекуррентной нейронной сети своими руками <https://habr.com/ru/post/317732>
* Лекция от Yandex построение разговорных ботов
  . Neural conversational models: как научить нейронную сеть светской беседе. Лекция в Яндексе
  &#x20;<https://habr.com/ru/company/yandex/blog/333912/>
* Перевод с англ на французский
  &#x20;<https://towardsdatascience.com/language-translation-with-rnns-d84d43b40571>
* Машинный перевод <https://www.tensorflow.org/alpha/tutorials/sequences/nmt\\_with\\_attention>
* Нейробармен из Raspberry Pi с использованием нейронных сетей[ https://vc.ru/ml/75910-neyrobarmen-iz-raspberry-pi-s-ispolzovaniem-neyronnyh-setey](https://vc.ru/ml/75910-neyrobarmen-iz-raspberry-pi-s-ispolzovaniem-neyronnyh-setey)
* Установка Keras, Tensorflow
  &#x20;<https://medium.com/i-want-to-be-the-very-best/installing-keras-tensorflow-using-anaconda-for-machine-learning-44ab28ff39cb>
* Библиотека для генерации вариативности в ответах: word2vec
  &#x20;<https://habr.com/ru/company/binarydistrict/blog/422609/>
* Обработка естественного языка
  &#x20;<https://www.nltk.org/>
  &#x20;<https://spacy.io/>
* Классификация текстов <https://gate.ac.uk/>
* Bert-as-service <https://github.com/hanxiao/bert-as-service>
* Dockling, parse a text to structured data <https://duckling.wit.ai/>
* NATS <https://chatfuel.com/bot/nats2020>