python聊天机器人开发历程：（一）

工具：jupyter notebook

环境：安装spacy库，以及en模型（用于英语English聊天机器人的搭建）

尽量掌握自然语言处理知识，不过没有这方面的知识也可以，只不过搭建的chatbots不够好。

搭建聊天机器人所使用的自然语言处理基本方法：

方法一，词性标注（pos):给一段文本的每个单词或短语分配词性，例如：名词（noun），动词（verb），形容词（adjective）等等。

代码例子：

nlp=spacy.load("en_core_web_sm")  #loads the spacy en model into a python project
doc=nlp(u'I am learning how to build chatbots')  #create a doc object
for token in doc:
    print(token.text,token.pos_)   #prints the text and POS
    ##词性标注实际应用

输出：

I PRON
am AUX
learning VERB
how SCONJ
to PART
build VERB
chatbots NOUN

这些标签是单词的属性，用来表示在语法正确的句子里起到的作用，可以将这些标签作为单词的特征，用来信息过滤。