Проект Телеграмм Бот 11 Класс В Telegram
Проект Телеграмм Бот 11 Класс В Telegram
Переходите в наш Telegram канал!
👇👇👇👇👇👇👇
👉 https://t.me/ynM7bagHHYNwQMUPhi
👉 https://t.me/ynM7bagHHYNwQMUPhi
👉 https://t.me/ynM7bagHHYNwQMUPhi
👉 https://t.me/ynM7bagHHYNwQMUPhi
👉 https://t.me/ynM7bagHHYNwQMUPhi
В начале 2021 года, на курсе 11 класса в школе, мы начали работать над проектом, который должен был быть ботом на платформе Telegram. Бот должен был быть очень умным, чтобы отвечать на любой вопрос, который пользователь задаст ему, но также должен был быть невероятно простой в использовании.
Но, как мы поняли, создание такого бота не был легкой задачей. Мы начинали с того, что изучали базовые понятия Telegram, а затем, когда нам стало ясно, что бот должен быть умным, мы начали изучать базовые понятия естественного языка (НЛП) и машинного обучения.
В первую очередь, мы решили, что наш бот должен быть списочным, то есть, он должен был иметь список вопросов и ответов, которые он мог бы дать. Мы создали таблицу с вопросами и ответами, и затем мы написали код, который мог прочитать этот список и ответить на вопрос пользователя.
Однако, мы не хотели, чтобы наш бот был ограничен таким списком. Мы хотели, чтобы бот мог ответить на любой вопрос, который пользователь задаст ему. Для этого мы начали изучать базовые понятия НЛП, такие как токенизация, лемматизация, парсинг, и т. д.
На первых этапах наш бот был очень неудачный. Он не мог прочитать вопрос пользователя и не мог ответить на него. Мы разыскивали способы улучшить бота, и мы нашли несколько важных решений.
Первым решением была то, что мы должны были использовать машинное обучение, чтобы бот мог научиться отвечать на вопросы. Мы начали изучать базовые понятия машинного обучения, такие как обучение на основе примеров, обучение на основе функций, и т. д. Мы выбрали метод обучения на основе примеров, потому что этот метод был самым простым для нас.
Вторым решением было то, что мы должны были использовать базы данных, чтобы хранить все информацию, которая бот должен знать. Мы выбрали базу данных MySQL, потому что она была самым популярной и простой в использовании.
Третьим решением было то, что мы должны были использовать веб-фреймворк Flask, чтобы создать API для бота. Мы выбрали Flask, потому что он был самым простым в использовании.
Наконец, мы написали код для бота, и он стал работать. Бот мог читать вопрос пользователя, проходить его через NLP-оборудование, и отвечать на него. Бот мог отвечать на любой вопрос, который пользователь задаст ему, и он мог быть очень простым в использовании.
В конце концов, мы получили отличные отзывы на наш бот. Многие люди были очень впечатлены, как умный бот он был, и многие начали использовать его в своей работе.
В итоге, мы добились наших целей, и мы смогли создать очень умный бот на платформе Telegram. Бот был очень простым в использовании, и он мог отвечать на любой вопрос, который пользователь задаст ему. Бот стал очень популярным, и мы гордимся тем, что мы смогли создать такой бот.
Бутусов Украина Телеграмм Канал В Telegram
Такси Телеграмм Фильм В Telegram
Топ Ставок На Спорт Телеграмм В Telegram
Как В Телеграмме Обозначаются Прочитанные В Telegram