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[ChatScript] ChatScript - https://github.com/bwilcox-1234/ChatScript


Natural Language tool/dialog manager


ChatScript

Natural Language tool/dialog manager

ChatScript is the next generation chatbot engine that has won the Loebner's 4 times and is the basis for natural language company for a variety of tech startups.

ChatScript is a rule-based engine, where rules are created by humans writers in program scripts through a process called dialog flow scripting. These use a scripting metalanguage (simply called a "script") as their source code. Here what a ChatScript script file looks like:

#
# file: food.top
#
topic: ~food []

#! I like spinach
s: ( I like spinach ) Are you a fan of the Popeye cartoons?
	
	a: ( ~yes )  I used to watch him as a child. Did you lust after Olive Oyl?
    	    b: ( ~no ) Me neither. She was too skinny.
    	    b: ( yes ) You probably like skinny models.
	
	a: ( ~no ) What cartoons do you watch?
     		b: ( none ) You lead a deprived life.
     		b: ( Mickey Mouse ) The Disney icon.

#! I often eat chicken
u: ( ![ not never rarely ] I * ~ingest * ~meat ) You eat meat.

#! I really love chicken
u: ( !~negativeWords I * ~like * ~meat ) You like meat.

#! do you eat bacon?
?: ( do you eat _ [ ham eggs bacon] ) I eat '_0

#! do you like eggs or sushi?
?: ( do you like _* or _* ) I don't like '_0 so I guess that means I prefer '_1.

#! I adore kiwi.
s: ( ~like ~fruit ![~animal _bear] )  Vegan, you too...

#! do you eat steak?
?: ( do you eat _~meat ) No, I hate _0.

#! I eat fish.
s: ( I eat _*1 > ) 
  $food = '_0 
  I eat oysters.

Above example mentioned in article How to build your first chatbot using ChatScript.

Basic Features

  • Powerful pattern matching aimed at detecting meaning.
  • Simple rule layout combined with C-style general scripting.
  • Built-in WordNet dictionary for ontology and spell-checking.
  • Extensive extensible ontology of nouns, verbs, adjectives, adverbs.
  • Data as fact triples enables inferencing and supports JSON representation.
  • Rules can examine and alter engine and script behavior.
  • Planner capabilities allow a bot to act in real/virtual worlds.
  • Remembers user interactions across conversations.
  • Document mode allows you to scan documents for content.
  • Ability to control local machines via popen/tcpopen/jsonopen.
  • Ability to read structured JSON data from websites.
  • Postgres and Mongo databases support for big data or large-user-volume chatbots.

OS Features

  • Runs on Windows or Linux or Mac or iOS or Android
  • Fast server performance supports a thousand simultaneous users.
  • Multiple bots can cohabit on the same server.

Support Features

  • Mature technology in use by various parties around the world.
  • Integrated tools to support maintaining and testing large systems.
  • UTF8 support allows scripts written in any language
  • User support forum on chatbots.org
  • Issues or bugs on this repo

Getting started

Installation

Take this project and put it into some directory on your machine (typically we call the directory ChatScript, but you can name it whatever). That takes care of installation.

git clone https://github.com/bwilcox-1234/ChatScript

Standalone mode - run locally on a console (for developement/test)

From your ChatScript home directory, go to the BINARIES directory:

cd BINARIES

And run the ChatScript engine

Windows

ChatScript

Linux

./LinuxChatScript64 local

Note: to set the file executable: chmod a+x ./LinuxChatScript64

MacOS

./MacChatScript local

This will cause ChatScript to load and ask you for a username. Enter whatever you want. You are then talking to the default demo bot Harry.

Server Mode (for production)

From your ChatScript home directory, go to the BINARIES directory and run the ChatScript engine as server

Run the server on Windows

ChatScript port=1024

Run the server on Linux

./LinuxChatScript64

Run the server on MacOS

./MacChatScript

This will cause ChatScript to load as a server.
But you also need a client (to test client-server communication). You can run a separate command window and go to the BINARIES directory and type

Run a client (test) on Windows

ChatScript client=localhost:1024 

Run a client (test) on Linux

./LinuxChatScript64 client=localhost:1024

Run a client (test) on MacOS

./MacChatScript client=localhost:1024

This will cause ChatScript to load as a client and you can talk to the server.

How to build a bot

Run ChatScript locally. From the ChatScript command prompt, type

:build Harry

or whatever other preinstalled bot exists. If you have revised basic data, you can first:

:build 0

How to compile the engine.

On windows if you have Visual Studio installed, launch VS2010/chatscript.sln or VS2015/chatscript.sln and do a build. The result will go in the BINARIES directory.

On Linux, go stand in the SRC directory and type make server (assuming you have make and g++ installed). This creates BINARIES/ChatScript, which can run as a server or locally. There are other make choices for installing PostGres or Mongo.

Full Documentation

ChatScript Wiki (user guides, tutorials, papers)

Contributing

  1. Fork it
  2. Create your feature branch (git checkout -b my-new-feature)
  3. Commit your changes (git commit -am 'Add some feature')
  4. Push to the branch (git push origin my-new-feature)
  5. Create new Pull Request

Last releases

changes.md

Author


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[ChatScript] ChatScript start & stop


설치 디렉토리 에서  ./BINARIES/의 CHARSCRIPT 명령어 실행. 


>chatscript 


Enter user name : 이름


한참 대화 후 종료할때 명령어. 


:quit


>:quit  

Exiting ChatScript via Quit


D:\>  



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[ChatScript]  ChatScript 를 Mac에 설치하기.


https://sourceforge.net/projects/chatscript/ 에서 다운받아서 설치. 


* 설치 설명 : http://exagen.tistory.com/42


맥에서 설치하면 기존 컴파일이 안되기 때문에 다른 방법이 필요함. 실행파일이 바이너리라 별도 작업 필요. 


폴더에 압축을 풀거나 직접 github에서 cloing을 한 후에는 src를 SRC로 컴파일해야합니다.

예제 / 기본 명령 줄 컴파일은 NON-WINDOWS NON-C / MAC / MacCompile.sh에 있습니다. 자세한 내용은 해당 디렉토리의 compile-on-osx.html을 읽으십시오.



mac install & run  참조 : https://github.com/bwilcox-1234/ChatScript/blob/master/WIKI/OVERVIEWS-AND-TUTORIALS/ChatScript-on-a-Mac.md





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OTSAW Robotics O-R3. World's first ground-aerial outdoor security robot

 로봇자율주행, 무인감시

두바이 거리 순찰, 자율주행차가 맡는다


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네이버 비즈니스 플랫폼(NBP)의 클라우드 서비스인 ‘네이버 클라우드 플랫폼‘은 매달 마지막 주 목요일 저녁마다 신규 상품을 추가한다. NBP는 이번에도 네이버 클라우드 플랫폼에 네이버 API 중심의 신규상품 14개가 새롭게 추가됐다고 6월30일 홈페이지를 통해 밝혔다.

공개된 AI API는 ▲클로바 스피치 리코그니션 ▲클로바 스피치 씬티시스 ▲클로바 페이스 리코그니션 등을 포함해 총 6종이다. 이 외에 네이버 지도를 포함한 네이버 서비스 API는 3종, 보안 컴퓨팅 상품 6종이 있다.

신규 AI API 5종

■ 클로바 스피치 레코그니션(Clova Speech Recognition, CSR)
– 사람의 목소리를 텍스트로 바꿔 음성 인식 서비스에 활용할 수 있다. 한국어와 영어, 일어, 중국어(간체)를 지원한다.

■ 클로바 스피치 씬티시스(Clova Speech Synthesis, CSS)
– 음성 합성 API로 입력한 텍스트를 자연스러운 목소리로 재생해준다.

■ 클로바 페이스 레코그니션(Clova Face Recognition, CFR)
– 이미지 속의 얼굴을 감지하고 인식하여 얻은 정보를 제공한다. 네이버가 보유한 이미지 DB를 이용한다.

■ 파파고 SMT
– 대규모 학습 데이터에 기반을 두어 언어 자동 번역 서비스를 제공한다. 네이버 서비스를 통해 번역 품질에 대한 축적된 피드백으로 기술 한계를 보완했다.

■ 파파고 한국어 이름 로마화 (Papago Korean Name Romanizer)
– 현행 로마자 표기법에 맞춰 한글 이름을 로마자로 변환하는 서비스. 영어판 명함 작성, 신용카드 발급, 여권 발급 등에 사용할 수 있는 API이다.

신규 네이버 서비스 API 3종

■ 네이버 지도 API
– 네이버 지도 기능을 활용해 위치 기반 서비스를 만들 수 있도록 돕는다. 실시간 교통상황을 표시하거나 360도 파노라마 뷰를 활용하는 등 필요에 맞는 지도를 만들 수 있다.

■ 캡차 (CAPTCHA)
– 이미지를 보여주고 정답을 맞히게 해 사람과 컴퓨터를 판별하고 어뷰징을 막아준다. 입력 주체가 사람인지 컴퓨터인지 판별하기 위해 스타일이 다른 두 종류의 캡차 이미지를 랜덤으로 제공한다.

■ nShortURL
– 긴 URL을 짧게 줄여 글자수 제한이 있는 SNS나 SMS를 이용할 때 도움을 준다. 최근 유해 정보를 통해 유해 사이트 URL 단축은 차단한다. QR코드 이미지를 무료로 함께 생성할 수 있다.

박원기 NBP 대표는 “네이버의 기술과 서비스 노하우가 반영된 API 상품들은 고객들이 가장 기대하고 있는 상품 중 하나로, 이러한 클라우드 상품을 통해 기업들은 기술 및 장애 대응 등의 지원을 받으며 네이버의 서비스를 한껏 활용할 수 있게 됐다”라며 “앞으로도 AI 및 API 상품 라인업을 지속해서 추가함으로써 클라우드 플랫폼을 통해 내부의 기술과 노하우들을 널리 확산하도록 할 것”이라고 덧붙였다.

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Lightning-fast cluster computing


Apache Spark™ is a fast and general engine for large-scale data processing.


Spark Overview

Apache Spark is a fast and general-purpose cluster computing system. It provides high-level APIs in Java, Scala, Python and R, and an optimized engine that supports general execution graphs. It also supports a rich set of higher-level tools including Spark SQL for SQL and structured data processing, MLlib for machine learning, GraphX for graph processing, and Spark Streaming.

Downloading

Get Spark from the downloads page of the project website. This documentation is for Spark version 2.1.1. Spark uses Hadoop’s client libraries for HDFS and YARN. Downloads are pre-packaged for a handful of popular Hadoop versions. Users can also download a “Hadoop free” binary and run Spark with any Hadoop version by augmenting Spark’s classpath. Scala and Java users can include Spark in their projects using its maven cooridnates and in the future Python users can also install Spark from PyPI.

If you’d like to build Spark from source, visit Building Spark.

Spark runs on both Windows and UNIX-like systems (e.g. Linux, Mac OS). It’s easy to run locally on one machine — all you need is to have javainstalled on your system PATH, or the JAVA_HOME environment variable pointing to a Java installation.

Spark runs on Java 7+, Python 2.6+/3.4+ and R 3.1+. For the Scala API, Spark 2.1.1 uses Scala 2.11. You will need to use a compatible Scala version (2.11.x).

Note that support for Java 7 and Python 2.6 are deprecated as of Spark 2.0.0, and support for Scala 2.10 and versions of Hadoop before 2.6 are deprecated as of Spark 2.1.0, and may be removed in Spark 2.2.0.










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