Как Интегрировать Нейросеть В Телеграмм Бота В Telegram
Как Интегрировать Нейросеть В Телеграмм Бота В Telegram
Переходите в наш Telegram канал!
👇👇👇👇👇👇👇
👉 https://t.me/mpRmAJzbyXiCSbcGvR
👉 https://t.me/mpRmAJzbyXiCSbcGvR
👉 https://t.me/mpRmAJzbyXiCSbcGvR
👉 https://t.me/mpRmAJzbyXiCSbcGvR
👉 https://t.me/mpRmAJzbyXiCSbcGvR
Заголовок: Интеграция нейросети в телеграмм-бота в Telegram
В этом руководстве мы покажем, как интеграция нейросети в телеграмм-бота (Telegram Bot) для создания умного и оригинального диалога с пользователями.
**Шаг 1: Создание телеграмм-бота**
Первоначально необходимо создать телеграмм-бота, если ещё не сделан, используя [бот-файер](https://core.telegram.org/bots) телеграмма. После входа в бот-файер зарегистрируйте нового бота или используйте существующего.
**Шаг 2: Установка зависимостей для Python**
Для интеграции нейросети и телеграмм-бота в Python необходимо установить следующие библиотеки: `python-telegram-bot` для работы с телеграмм-ботом, `tensorflow` для реализации нейросети и `numpy` для машинных вычислений. Полный список команд для установки:
```bash
pip install python-telegram-bot tensorflow numpy
```
**Шаг 3: Создание простой нейросети**
Построим простую сеть для обработки текста, полученного от пользователей. В данном случае мы используем маленькую многослойную сеть с одним скрытым слоем с 128 нейронами.
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
model = Sequential()
model.add(Dense(128, activation='relu', input_shape=(vocab_size,)))
model.add(Dense(vocab_size, activation='softmax'))
```
**Шаг 4: Предобучить сеть**
Добавьте обучающую функцию, которая будет использоваться для обучения нейросети.
```python
def loss_function(real, pred):
return tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=real, logits=pred))
def train_op(loss):
optimizer = tf.train.AdamOptimizer()
training_op = optimizer.minimize(loss)
return training_op
```
**Шаг 5: Подготовка данных**
Подготовка данных для обучения нейросети. В этом примере мы будем использовать обученную модель, для работы с которой не будет необходимым подготовка данных.
```python
# Load vocabulary and training data
# Vocabulary size
vocab_size = len(vocab)
# Load training data
training = pickle.load(open("training.pickle", "rb"))
# Prepare input data
X = np.reshape(training[0], (-1, 1, vocab_size))
X = X / np.max(X)
y = training[1]
y = np.reshape(y, (-1, 1, vocab_size))
y = y / np.sum(y, axis=1, keepdims=True)
```
**Шаг 6: Инициализация обучения**
Добавьте инициализационную функцию для обучения нейросети.
```python
def train(sess, X, y, keep_prob):
feed_dict_train = {x: X, y_: y, keep_prob: keep_prob}
_, l, predictions = sess.run([optimizer, loss, train_op], feed_dict=feed_dict_train)
return l, predictions
```
**Шаг 7: Обучить нейросеть**
Обучите нейросеть на обучающей выборке.
```python
# Set number of training epochs
epochs = 2000
# Set number of training samples to train on in each epoch
seq_length = 100
samples = len(X)
print("Training...")
batch_size = int(samples/seq_length)
for epoch in range(epochs):
epoch_loss = 0
for i in range(batch_size):
start_index = i * seq_length
end_index = min((i 1) * seq_length, samples)
feed_dict_train = {x: X[start_index:end_index], y_: y[start_index:end_index], keep_prob: 0.5}
_, l, _ = sess.run([optimizer, loss, train_op], feed_dict=feed_dict_train)
epoch_loss = l
print("Epoch " str(epoch 1) " loss = " str(epoch_loss / batch_size))
```
**Шаг 8: Создание Telegram Bot API**
Инициализируйте API телеграмм-бота для начала работы с телеграмм-ботом.
```python
from telegram import Update
from telegram.ext import Updater, CommandHandler, MessageHandler, Filters, CallbackContext
updater = Updater(token="YOUR_BOT_TOKEN", use_context=True)
dispatcher = updater.dispatcher
```
**Шаг 9: Обработка пользовательских сообщений**
Добавьте обработчик сообщений для телеграмм-бота, используя сеть для анализа текста от пользователя и для ответа.
```python
def get_bot_response(user_text):
text = [vocab['start']] tokenize(user_text) [vocab['endoftext']]
x = prep_seq(text)
x = x.reshape(1, seq_length, vocab_size)
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
feed_dict = {x: x, keep_prob: 1.0}
predictions = sess.run(predictions, feed_dict=feed_dict)
top_k = 5
probs = predictions[0].reshape(-1)
sorted_probs, sorted_indices = zip(*sorted(zip(probs, range(len(probs))), reverse=True))
sorted_indices = list(sorted_indices[:top_k])
result = []
for i in sorted_indices:
result.append(reverse_dictionary[i])
return result
def chatbot(update: Update, context: CallbackContext):
response = get_bot_response(update.message.text)
update.message.reply_text(" ".join(response))
message_handler = MessageHandler(Filters.text, chatbot)
dispatcher.add_handler(message_handler)
# Start the bot
updater.start_polling()
updater.idle()
```
**Шаг 10: Запуск**
Запустите telegram bot и тестируйте его в Telegram.
Это достаточно простой пример интеграции нейросети в телеграмм-бота в Python. Вы можете быть более сложными и передавать больше параметров, анализировать больше данных и использовать сложные модели для создания более умного и оригинального диалога с пользователями.
Анастасия Тарасова Костенко Телеграмм Канал В Телеграм В Telegram
Штефан Штирлиц Телеграмм Анатолий В Telegram
Стоимость Рекламы В Телеграмме В Telegram
Маленькие Видео Для Телеграмм В Telegram