Ya no necesitas buscar más en otras webs ya que llegaste al sitio adecuado, tenemos la respuesta que buscas sin liarte.
Ejemplo 1: reconocimiento de voz de python chatbot
posts = nltk.corpus.nps_chat.xml_posts()[:10000]# To Recognise input type as QUES. def dialogue_act_features(post): features = for word in nltk.word_tokenize(post): features['contains()'.format(word.lower())] = True return featuresfeaturesets = [(dialogue_act_features(post.text), post.get('class')) for post in posts]size = int(len(featuresets) * 0.1)train_set, test_set = featuresets[size:], featuresets[:size]classifier = nltk.NaiveBayesClassifier.train(train_set)
Ejemplo 2: reconocimiento de voz de python chatbot
import ioimport randomimport stringimport warningsimport numpy as npfrom sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizerfrom sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarityimport warningsfrom gtts import gTTSimport oswarnings.filterwarnings('ignore')import speech_recognition as sr import nltkfrom nltk.stem import WordNetLemmatizer#for downloading package files can be commented after First runnltk.download('popular', quiet=True)nltk.download('nps_chat',quiet=True)nltk.download('punkt') nltk.download('wordnet')
Aquí puedes ver las reseñas y valoraciones de los usuarios
Recuerda que tienes la opción de agregar una reseña si te ayudó.
¡Haz clic para puntuar esta entrada!
(Votos: 0 Promedio: 0)