介绍
让我们使用Slack上的Watson语言翻译器制作翻译机器人。
假设您加入了一个不会说日语的跨国团队，那么您就可以跟上Slack上的对话！将多语言解释器作为机器人。
在这里，我们将使用三种语言：日语，英语和德语。
使它成为一个始终像口译员一样翻译您的言论的机器人。
<表格>
<身体>
环境
操作系统：Windows 10
机器人程序：Python3-slackbot库
在哪里制作机器人：松弛
转换器：Watson-语言转换器
机器人程序留在这里。
https://github.com/kg1-thub/bot.git
翻译使用Watson API。
IBM Cloud Lite计划可免费使用某些功能，包括Language Translator。
这是一篇有关Watson API服务入门的文章。
[启动AI]尝试在Python(语言翻译器)中使用Watson API
提前准备
在Slack上创建漫游器并获取API令牌
首先，在Slack中创建一个机器人，并获取API密钥以连接到Python程序。
从下面的链接创建一个机器人。创建机器人需要Slack工作区的管理员权限。
创建Slack机器人
单击此链接移至以下屏幕。
在此屏幕上输入您的用户名(机器人名称)，然后按"添加机器人集成"按钮。
可以在下一个屏幕上设置机器人在Slack上的显示名称。
单击"添加机器人集成"按钮以移至以下机器人设置屏幕。
是的，我们不要使用API??令牌。
我将在稍后用Python创建的程序中指定它。
之后，可以在同一设置屏幕的"全名"项中指定机器人的松弛状态下的显示名称。
本文中创建的解释器机器人的名称将为" Watson Translator"。
这是机器人的图像。
接下来，我们将构成机器人内容。
创建一个机器人程序
这是Bot程序内容的描述。
关于如何实现多语言翻译的思考
在
机器人程序的程序中使用Watson API，并使用Language Translator对其进行翻译。
语言翻译器模型注意事项
在这里，您需要注意日语-德语翻译。
语言翻译器具有用于翻译的语言和域的模型。
例如
？将日文翻译成英文的新闻领域模型
从英语翻译为西班牙语的会话域模型
它是定义这种翻译语言的模型。
您无法在没有模型的语言之间进行翻译。
在创建语言翻译器服务时，日语，德语和英语之间的模型的存在状态如下。 1
<表格>
<身体>
没有在日语和德语之间直接翻译的模型。
不带模型的语言之间的翻译措施
我想知道是否应该制作模型 2但是，我想暂时使它工作而不花费时间和精力，所以
在这里，我们将以英语为中心，并将英语翻译成德语或日语。
<表格>
<身体>
Python编程
chatbot程序使用Python的slackbot库。
我指的是slackbot的介绍和用法。
使用Python的slackbot库
创建一个Slack机器人
如果您保持Python程序运行，该机器人将响应您在Slack上所说的内容。
文件结构
文件结构如下。
1 2 3 4 5 6 | slackbot ├─ run.py ├─ slackbot_settings.py └─ plugins ├─ __init__.py └─ translator.py |
py文件的内容
描述每个py文件的内容。
run.py
通过执行此程序，可以启动bot程序。
运行
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 | # coding: utf-8 from slackbot.bot import Bot def main(): bot = Bot() bot.run() if __name__ == "__main__": print('start slackbot') main() |
slackbot_settings.py
机器人设置程序。
对于API_TOKEN，指定在Slack上创建漫游器时编号的API令牌。
slackbot_settings.py
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 | # coding: utf-8 # Slack-botのAPIトークンを指定 API_TOKEN = "{{ API_Token }}" # このbot宛のメッセージで、どの応答にも当てはまらない場合の応答文字列 DEFAULT_REPLY = "ちょっと何言ってるかよくわかんないです" # プラグインスクリプトを置いてあるサブディレクトリ名のリスト PLUGINS = ['plugins'] |
__init __。py
一个空文件可以。
translator.py
这是解释器机器人程序内容(运动)的核心程序。
解释器机器人的移动如下。
听所有评论
一，言论的语言识别
然后翻译并发送
翻译器
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省略了
参数含义的解释。请阅读API参考。
就这样。
尝试使用
以下是使用
机器人的三个步骤。
1.(松弛)确定使用解释器程序的通道，让我们使解释器程序兼职工作并属于该通道。
2.(本地PC)让我们启动python程序。
1 2 | $ cd slackbot $ python run.py |
3.(松弛)，让我们在解释器bot所属的Channel上讲话。
执行示例
在下面的示例中，将以3个角色(日语/英语/德语)发送每个人。
" Watson Translator-kun"是一个口译机器人。
我不确定德语翻译的意思是否正确。 ..但这有效！
结论
只需结合使用在Python中发布的库和服务(Watson，Slack)的组合，
我能够轻松地形成一个聊天机器人，根据输入内容说话。
这次我使用了一个解释器机器人，但是似乎我可以通过将其与其他Watson功能和其他AI服务结合起来，自己制作各种聊天机器人。
语言转换器的列表模型的API来检查模型信息。 Watson API参考-语言翻译器-列表模型？
您可以使用称为Langage Translator的create model的API创建模型。 Watson API参考-语言转换器-创建模型？