请帮我用python写一个基于NLP的智能识别记账机器人,可以根据用户发送的话提取关键词,分类记账
时间: 2024-10-16 10:03:34 浏览: 81
创建一个基于NLP的智能记账机器人涉及到几个关键步骤,我们可以使用Python的nltk库和sklearn库进行基本的文本分析。以下是一个简单的示例,展示如何构建一个基础的聊天机器人来识别关键词并进行分类:
```python
import nltk
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
# 假设我们有预先训练好的词汇列表和对应标签的数据集
categories = ['餐饮', '交通', '购物'] # 记账类别
train_data = [
('我在星巴克喝了咖啡', '餐饮'),
('我乘公交去上班', '交通'),
('我买了一双新鞋', '购物'),
... # 更多训练样本
]
# 文本预处理:分词和标记化
nltk.download('punkt')
train_texts, train_labels = zip(*train_data)
vectorizer = CountVectorizer()
X_train = vectorizer.fit_transform(train_texts)
# 使用朴素贝叶斯分类器
clf = MultinomialNB()
clf.fit(X_train, train_labels)
def chatbot(user_input):
# 提取关键词
user_keywords = nltk.word_tokenize(user_input)
# 转换为向量
X_test = vectorizer.transform(user_keywords)
# 预测类别
predicted_category = clf.predict(X_test)[0]
return f"您的输入属于'{predicted_category}'类别."
# 示例
user_input = input("请输入您的记账信息:")
print(chatbot(user_input))
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