Как создать бота в Телеграмм? В нашей статье ты найдешь все, чтобы у тебя получилось создать бота для Telegram без особого труда. Теперь каждый может (если знает) как создать бота телеграмм. Разработчики сделали общедоступной данную платформу.
Симулятор собеседника Telegram — это программа, которая запускается и работает на вашей стороне. Она посылает запросы к АПИ Telegram Bot, который является достаточно простым:
- Программа обращается к установленным параметрам по ссылке;
- Телеграмм отвечает JSON массивом.
Чтобы понять принцип работы Telegram API, нужно попробовать создать элементарного бота в Телеграмм.
Регистрация
Делается это так:
Полученную комбинацию желательно протестировать этой ссылкой: api.telegram.org/bot/getMe.
Процесс программирования
В данной статье рассказывается, как создать бота телеграмм на Python3, но все алгоритмы можно перенести на любой язык.
В Telegram есть возможность вместо выгрузки сообщений вручную установить вебхук, чтобы они присылали каждое письмо сами. Для создания Telegram бота на Python лучше воспользоваться каким-нибудь реактором, например, tornado.web.
Пишем Telegram Bot на Python / Создание ботов для начинающих за 30 минут
Перед тем как создать бота телеграмм и запустить его, нужно установить webhook на нужный адрес и отловить выходной сигнал. Это делается для того, чтобы возвратить поведение с выгрузкой событий вручную.
Логика будет находиться в классе tornado.web.RequestHandler, который реактор принимает для обработки запросов.
CMD обозначает словарь всех доступных команд. Send_reply — это функция отправления ответа. Она принимает готовый массив Message.
Команды
Сначала следует научить программу бота в Telegram константам /start и /help:
Объект message[‘from’] является массивом типа User. От него бот получает данные пользователя, его ID и имя. Будет лучше, если функция ответов будет принадлежать message[‘chat’][‘id’]. Так при общении там будет User, а в случае чата — id последнего.
Установке /start отводится сразу две функции:
• команда без параметров нужна для вывода данных о боте; • с параметрами — для идентификации.
Есть смысл применять ее для требующих авторизации действий.
Теперь вы можете создать любое собственное задание. К примеру, /base64.
Если пользователь Телеграмм захочет увидеть перечень доступных заданий (например, чтобы узнать, как убить программу после выполнения задачи), ему нужно будет написать «/».
Как научить бота говорить
В Handler следует добавить обработчик:
В список команд нужно включить речь:
Значение 75 здесь отображает вероятность того, что хочет сказать пользователь. Константа format_map удобна для описания требующих подстановки строк.
Так бот сможет отвечать на приветствия и обращаться к собеседнику по имени.
Отсылаемые сообщения могут быть не только текстовыми
Теперь, когда вы знаете, как создать бота телеграмм, можно сделать возможность не только писать фразы, но и делиться изображениями, аудиофайлами.
Например, можно расширить словарь RESPONSES так:
И будем ловить сообщения:
Теперь объект Message не включает в себя текст, поэтому нужно изменить send_reply:
Так робот будет иногда присылать картинку вместо времени:
Спасибо статье: https://habrahabr.ru/post/262247/
Источник: messagu.ru
Создание чат-бота с ИИ в Telegram
В настоящее время активно развиваются и внедряются системы искусственного интеллекта. Собеседник всё чаще становится виртуальным, представляющим из себя мощную программу. Таковой является чат-бот. Сейчас такие программы-собеседники уже напоминают личных секретарей, в круг их обязанностей входят информирование о погоде, перевод денег, напоминание о важных событиях, запись на приём к врачу и многое другое.
В данной статье я расскажу, как можно создать такого небольшого чат-бота в Telegram. Он сможет говорить на общие темы: погода, досуг и т.д. В статье будет много ссылок на дополнительные материалы, они позволят более глубоко погрузиться в тему NLP и создания ботов в Telegram. Также в конце я оставлю предложения по усовершенствованию разработанного чат-бота.
Весь код написан на языке Python.
Для того, чтобы создать бота в Telegram необходимо написать боту по имени BotFather.
С помощью BotFather можно создавать новых ботов в Telegram и изменять настройки существующих. Например, добавить описание, установить аватарку для бота.
После создания чат-бота в BotFather вы получите уникальный токен. Токен нужен для идентификации вашего бота. Не сообщайте его никому.
2. Написание кода бота
Для создания чат-ботов в Telegram можете использовать библиотеки python-telegram-bot или pyTelegramBotAPI
from telegram import Update from telegram.ext import Updater, CommandHandler # Обработка команды start def send_start(update: Update): update.message.reply_text(“Hey, what’s up?”) updater = Updater(“YOUR_BOT_TOKEN”) # Добавление обработчика updater.dispatcher.add_handler(CommandHandler(‘hello’, send_start)) # Запуск бота updater.start_polling() updater.idle()
Использование библиотеки pyTelegramBotAPI
Принципиально эти библиотеки ничем друг от друга не отличаются. Отличие связано с синтаксисом.
В данной статье я использовал библиотеку python-telegram-bot.
Если речь идёт о чат-боте для сотен людей, то лучше использовать библиотеку aiogram. В отличие от двух предыдущих библиотек aiogram поддерживает ассинхронность. Это позволит обрабатывать сообщения нескольких людей одновременно.
3. Создание искусственного интеллекта
NLP (Natural Language Processing) – тема объёмная, тема для ряда статей. В этой статье я расскажу, что использовал и оставлю ссылки на ресурсы с более подробным обзором данной темы.
a. Набор датасета
Датасет я составлял вручную. Структура датасета представлена ниже на изображении.
Интенты – намерения пользователей. Интент включает в себя примеры вопросов, которые задают пользователи. Например, интент Спортивные мероприятия содержит все вопросы (строго говоря, это могут быть и утверждения), связанные со спортивными мероприятиями. Также интент включает в себя ответы чат-бота. Интент может включать один или несколько ответов.
Если ответов несколько, то ответ бота выбирается случайным образом.
В Python структура датасета следующая:
Если знаете, как это сделать проще или где можно найти готовые датасеты, пишите в комментариях.
b. Предобработка текста
Были использованы три метода: удаление символов пунктуации, приведение слов к нижнему регистру и лемматизация.
Для удаления символов пунктуации использовался модуль string.
import string # Удаление символов пунктуации def remove_punctuation(text): translator = str.maketrans(», », string.punctuation) return text.translate(translator)
Лемматизация – это процесс приведения слова к нормальной (словарной) форме.
Лемматизация нужна для того, чтобы слова, имеющие одинаковое значение, но написанные в разной временной форме, не воспринимались ботом как совершенно разные слова и относились к одному интенту.
Библиотека pymystem3 — это морфологический анализатор русского текста от компании Яндекс. Он приводит слова к начальной форме и нижнему регистру.
Ссылка на статью с рассмотрением различных способов предобработки текста.
В качестве векторизатора был использован TF-IDF векторизатор.
Его название — это сокращение от Term frequency-inverse document frequency (частота слова — обратная частота документа).
Частота слова (Term Frequency) — определяет, как часто выбранное слово появляется в документе (в данном случае, это запросы пользователей).
Обратная частота документа (Inverse Document Frequency) — снижает веса слов, которые часто встречаются в документах.
from sklearn.feature_extraction.text import TfidVectorizer vectorizer = TfidVectorizer(analyzer=’char_wb’, ngram_range=(2,3), max_df=0.8) vector = vectorizer.fit_transform(text)
- analyzer=’char_wb’ – создание n-грамм символов только из текста внутри границ слов;
- ngram_range=(2,3) – нижняя и верхняя границы диапазона значений для n-грамм;
- max_df=0.8 — игнорирование терминов, частота которых в запросе строго превышает заданный порог.
from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, stratify=y)
Данные делились на обучающую и тестовую выборки. Треть данных отводилась на тесты, остальные часть данных на обучение.
Параметр stratify задаёт использование стратификации по интентам, это позволяет повысить точность классификации для классов с неравным количеством примеров запросов в датасете.
Для классификации был использован алгоритм LinearSVC. Метод опорных векторов хорошо показывает себя в многоклассовой классификации.
from sklearn.svm import LinearSVC # Классификация clf = LinearSVC() clf.fit(X_train, y_train) clf.predict(vector)[0]
Если ваша модель плохо обучена и часто ошибается в классификации, то можно дополнительно реализовать один из алгоритмов нечёткого поиска. Например, расстояние Левенштейна.
Также мой совет – добавлять заглушки в бота. Заглушки – это такие фразы как «Извините, не понял вас», «Перефразируйте, пожалуйста.».
Модель машинного обучения, имеющая по всем метрикам единицы, это утопия. К тому же язык – это динамическая система и ваш датасет не вечен. Его нужно будет изменять и дополнять. С заглушками пользователь не будет думать, что чат-бот завис или не работает, человек всегда получит ответ.
e. Запуск чат-бота
Можно запускать бота и тестировать его.
Небольшой чат-бот, который сможет поддержать разговор на общие темы, готов.
В дальнейшем, если захотите развивать этого бота и добавлять новый функционал, то можете попробовать следующее:
Логирование – это запись действий программы в отдельном файле. Например, запуск бота, обработка запроса пользователя. Логирование позволяет быстрее находить и исправлять баги в программе.
- Обработка голосовых сообщений
В общении мы используем не только текстовые, но и голосовые сообщения, поэтому возможность отвечать на голосовые сообщения будет классной фичёй для вашего бота.
- Выгрузка бота на сервер
Чтобы ваш бот отвечал круглосуточно необходимо его запустить на сервере. Для запуска небольшого личного бота отлично подойдёт облачная платформа PythonAnywhere. Бесплатного тарифа будет достаточно.
Это всё, что я хотел рассказать в данной статье. Надеюсь, вы не зря потратили время. Дерзайте и всё получится!
Источник: newtechaudit.ru
Что умеет Telegram-бот от Carrot quest и как его настроить
У нас классная новость! Мы разработали чат-бота в Telegram, чтобы общение бизнеса с клиентами стало еще удобнее.
В этой статье мы подробно разберем, какие задачи Telegram-бот поможет закрыть командам, что он уже умеет и какие функции скоро появятся.
А если вы прямо сейчас хотите не читать, а уже попробовать чат-бота в Telegram и поделиться с нами обратной связью, напишите нам в чат: «Хочу Telegram-бота».
Почему бизнесу нужен Telegram-бот
Telegram в России стал самым популярным мессенджером, а некоторые социальные сети теперь доступны только с VPN. Бизнесу пора включать Telegram наполную и использовать все его возможности:
- общаться с клиентами в удобном для них канале;
- догревать тех, кто ушел с сайта;
- выстроить бесшовную коммуникацию с пользователем: начать на сайте, а продолжить в мессенджере.
Бот от Carrot quest — это не просто очередной сервис для запуска Telegram-бота, а возможность общаться с клиентами из всех каналов в одной экосистеме:
- вся история общения с клиентом собирается в одном сервисе — и с ботом и с операторами;
- можно связать инструменты Carrot quest между собой и настроить омниканальную коммуникацию с пользователями;
- собрать чат-бота для Telegram можно за 5 минут в визуальном редакторе, как и любого другого бота в Carrot quest.
Что умеет Telegram-бот от Carrot quest
Вы, скорее всего, уже знакомы с нашими ботами на сайте, а вот что умеет Telegram-бот:
- запускается после нажатия на кнопку /start в диалоге;
- собирает информацию о пользователе, его контакты и автоматически передает все данные в сервис;
- отвечает на часто задаваемые вопросы;
- автоматически распределяет диалог на нужную команду или оператора.