Procesamiento de lenguaje natural y creación de chat bot utilizando NLTK y SciKit-Learn

El Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano. Con el crecimiento de la cantidad de datos disponibles en internet, el PLN se ha vuelto cada vez más importante en la extracción de información útil a partir del texto.

En este tutorial, aprenderemos cómo construir un chatbot utilizando las bibliotecas NLTK y SciKit-Learn en Python. NLTK es una biblioteca de procesamiento de lenguaje natural que nos permitirá realizar tareas como tokenización, lematización y análisis gramatical. Por otro lado, SciKit-Learn es una biblioteca de aprendizaje automático que utilizaremos para construir un modelo de clasificación que nos ayudará a determinar la respuesta del chatbot a una determinada entrada del usuario.

Para comenzar, necesitarás tener instaladas las bibliotecas NLTK y SciKit-Learn en tu entorno de Python. Puedes instalarlas utilizando pip con los siguientes comandos:

pip install nltk
pip install scikit-learn

Una vez que tengas instaladas las bibliotecas, puedes comenzar importándolas en tu script de Python:

import nltk
from nltk.chat.util import Chat, reflections
from nltk.corpus import wordnet
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

El siguiente paso es descargar los datos necesarios para NLTK. Puedes hacerlo ejecutando el siguiente código una vez dentro de Python:

nltk.download('punkt')
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')
nltk.download('wordnet')
nltk.download('nps_chat')

Con todos los paquetes descargados, puedes comenzar definiendo una lista de patrones con los que el chatbot responderá a las entradas de los usuarios. Por ejemplo, podrías tener una lista que se vea así:

pairs = [
    [
        r"hi|hello|hey",
        ["Hello", "Hey there", "Hi"]
    ],
    [
        r"how are you ?",
        ["I'm doing good, thank you", "I am feeling awesome"]
    ],
    [
        r"What's your name ?",
        ["I'm a chatbot"]
    ],
    [
        r"sorry (.*)",
        ["Its alright","Its OK, never mind"]
    ],
]

Una vez que hayas definido tus patrones de respuesta, puedes crear un objeto Chat utilizando la clase Chat de NLTK y los pares de patrones que has definido:

chatbot = Chat(pairs, reflections)

Para interactuar con el chatbot, puedes usar la función converse() del objeto Chat. Por ejemplo:

chatbot.converse()

Esto te permitirá interactuar con el chatbot y ver cómo responde a tus entradas.

Además de la funcionalidad básica de chat, también puedes implementar un modelo de clasificación utilizando SciKit-Llearn para mejorar la capacidad de respuesta del chatbot. Puedes hacerlo creando una función de extracción de características que transforma las entradas de texto en vectores numéricos utilizando TF-IDF y luego entrenando un modelo de clasificación como la regresión logística.

Aquí hay un ejemplo de cómo podrías hacerlo:

tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer()
vectorized_text = tfidf_vectorizer.fit_transform(text_data)

model = LogisticRegression()
model.fit(vectorized_text, labels)

Una vez que hayas entrenado tu modelo, puedes usarlo para predecir la respuesta del chatbot a una determinada entrada del usuario:

input_text = "How are you?"
vectorized_input = tfidf_vectorizer.transform([input_text])
predicted_label = model.predict(vectorized_input)
response = labels[predicted_label]
print(response)

Este es solo un ejemplo de cómo podrías mejorar la capacidad de respuesta de tu chatbot utilizando un modelo de clasificación. Con un poco de creatividad y práctica, puedes construir un chatbot muy sofisticado y funcional utilizando NLTK y SciKit-Learn. ¡Buena suerte!