[파이썬][AI Chatbot] AI Chatbot 개발 예제

18 Aug 2023

챗봇

Python을 사용한 AI Chatbot 개발에 관한 예제와 주제를 아래에 제시해드리겠습니다.

주제: Python과 NLTK를 사용한 간단한 감정 분석 챗봇 만들기

이 주제에서는 Python의 Natural Language Toolkit (NLTK) 라이브러리를 활용하여 간단한 감정 분석 챗봇을 만드는 방법을 다루겠습니다. 사용자가 입력한 문장의 감정(긍정, 부정)을 분석하고 적절한 응답을 생성하는 챗봇을 개발하는 것이 목표입니다.

단계:

NLTK 설치 및 설정: NLTK 라이브러리를 설치하고 기본적인 설정을 합니다.
감정 분석 모델 구축: NLTK의 감정 분석 모델을 학습시키거나 사전 훈련된 감정 분석 모델을 활용합니다. 이 모델은 문장의 감정을 판단하게 됩니다.
사용자 입력 처리: 사용자로부터 입력 문장을 받아서 감정 분석 모델을 사용하여 문장의 감정을 분석합니다.
응답 생성 로직: 분석한 감정에 따라 적절한 응답을 생성합니다. 예를 들어, 긍정적인 문장에는 긍정적인 반응을, 부정적인 문장에는 격려나 해결책을 제시하는 응답을 생성할 수 있습니다.
대화 반복: 사용자와 챗봇이 대화를 반복하며 감정 분석과 응답 생성을 반복합니다.

예제 코드:

import nltk
from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer
from nltk import download

nltk.download('vader_lexicon')

## 감정 분석 모델 초기화
sid = SentimentIntensityAnalyzer()

def analyze_sentiment(sentence):
    sentiment_scores = sid.polarity_scores(sentence)
    sentiment = "positive" if sentiment_scores['compound'] > 0 else "negative"
    return sentiment

def generate_response(sentiment):
    if sentiment == "positive":
        return "That's great to hear!"
    else:
        return "I'm sorry you're feeling that way. Is there something I can help with?"

print("Chatbot: Hi there! How are you feeling today?")
while True:
    user_input = input("You: ")
    if user_input.lower() == "exit":
        print("Chatbot: Goodbye!")
        break

    sentiment = analyze_sentiment(user_input)
    response = generate_response(sentiment)
    print("Chatbot:", response)` 

이 예제는 NLTK 라이브러리를 사용하여 간단한 감정 분석 챗봇을 만드는 방법을 보여줍니다. 사용자의 입력 문장에 따라 감정을 분석하고 적절한 응답을 생성합니다. 이것은 더 복잡한 챗봇 시스템의 초석이 될 수 있습니다.