Vidéo Demo afin de tester le fonctionnement du chatbot

on va supposer qu’une personne a envie de voyager de Rabat (Maroc) à Milan ( Italie).Pour cela, elle a besoin des informations concernant le prix des vols, la disponibilité des hôtels et d’autres informations liées au voyage prévu.

Execution_chatbot.VIDEO.mp4

Structure du fichier Chatbot

Train_chatbot.py : Dans ce fichier, nous allons créer et former le modèle de deep learning. Ce dernier va classer et identifier ce que l’utilisateur demande au robot.

Gui_Chatbot.py : C’est dans ce fichier que nous allons créer une interface utilisateur graphique pour tchatter avec notre chatbot formé.

Intents.json : Le fichier d’intents contient toutes les données que nous allons utiliser pour former le modèle. Il comprend une collection de balises avec leurs modèles et réponses correspondants.

Chatbot_model.h5 : Il s’agit d’un fichier de format de données hiérarchique dans lequel nous avons sauvegardé les poids et l’architecture de notre modèle formé.

Classes.pkl : Le fichier pickle peut être utilisé pour sauvegarder tous les noms de balises à classer lorsque nous prédisons le message.

Words.pkl : Le fichier pickle words.pkl contient tous les mots uniques qui constituent le vocabulaire de notre modèle.