[PYTHON] Lassen Sie uns "T" in Ihrer Arbeit mit uns finden! !! !!

Tee! Titi! Tee! Tee! Titi!

Alle müde von der Arbeit! Lass uns das "T" in unserer Arbeit mit uns finden!

Tee! !! !! !! !!

Suchen Sie das Wort, das "ti" in der geposteten Zeichenfolge enthält, und überspringen Sie die Benachrichtigung zum Thread! (Da es nur wenige Buchstaben von "ti" gab, ist auch "chi" enthalten)

Angenehme Freunde, die gemeinsam nach "T" suchen

・ Slack API ・ COTOHA API Portal ・ GoogleCloudFunctions (Jede Umgebung, die regelmäßig ausgeführt werden kann, ist in Ordnung.) · Python 3.7

Wie man ... macht

Bereiten Sie SlackBot vor

Wir werden eine App aus Slack API erstellen. Bereiten Sie zuerst einen SlackBot (TT-Bruder Bot) vor, der nach "T" sucht. Wussten Sie übrigens, dass sich die Benutzeroberfläche von SlackBot geändert hat? Vergessen Sie nicht, dass Sie es nur als Bot verwenden können, wenn Sie Ihren Namen in APP_HOME registrieren! Der erforderliche Umfang ist wie folgt

Bereiten Sie die COTOHA-API vor

Erstellen Sie ein Konto über das COTOHA API Portal. Nach der Erstellung sollte die Anmeldeseite unten angezeigt werden. Wir werden die COTOHA-API mit diesen Parametern verwenden.

Probieren Sie die COTOHA-API aus

So erstellen Sie ein Zugriffstoken

curl -X POST \
 -H "Content-Type:application/json" \
 -d '{
  "grantType": "client_credentials",
  "clientId": "CLIENT_ID",
  "clientSecret": "CLIENT_SECRET"
}' https://api.ce-cotoha.com/v1/oauth/accesstokens

Wenn Sie dies ausführen

{
  "access_token": "ACCESS_TOKEN",  //Zugangstoken
  "token_type": "bearer",
  "expires_in": "86399" , //Gültig für 24 Stunden
  "scope": "" ,
  "issued_at": "1581398461378"
}

Sie können ein Zugriffstoken erhalten.

API-Ausführung

Da ich die Syntaxanalyse-API dieses Mal verwenden möchte, führen Sie sie unter Bezugnahme auf Syntaxanalyse-Referenz aus.

curl -X POST \
 -H "Content-Type:application/json;charset=UTF-8" \
 -H "Authorization:Bearer ACCESS_TOKEN" \
 -d '{
  "sentence":"Der Hund geht.",
  "type": "default"
}' https://api.ce-cotoha.com/api/dev/nlp/v1/parse

damit

{
  "result" : [ {
    "chunk_info" : {
      "id" : 0,
      "head" : 1,
      "dep" : "D",
      "chunk_head" : 0,
      "chunk_func" : 1,
      "links" : [ ]
    },
    "tokens" : [ {
      "id" : 0,
      "form" : "Hund",
      "kana" : "Hund",
      "lemma" : "Hund",
      "pos" : "Substantiv",
      "features" : [ ],
      "dependency_labels" : [ {
        "token_id" : 1,
        "label" : "case"
      } ],
      "attributes" : { }
    }, {
      "id" : 1,
      "form" : "Ist",
      "kana" : "C.",
      "lemma" : "Ist",
      "pos" : "Konsekutivassistent",
      "features" : [ ],
      "attributes" : { }
    } ]
  }, {
    "chunk_info" : {
      "id" : 1,
      "head" : -1,
      "dep" : "O",
      "chunk_head" : 0,
      "chunk_func" : 1,
      "links" : [ {
        "link" : 0,
        "label" : "agent"
      } ],
      "predicate" : [ ]
    },
    "tokens" : [ {
      "id" : 2,
      "form" : "Ayumu",
      "kana" : "Al",
      "lemma" : "gehen",
      "pos" : "Verbstamm",
      "features" : [ "K" ],
      "dependency_labels" : [ {
        "token_id" : 0,
        "label" : "nsubj"
      }, {
        "token_id" : 3,
        "label" : "aux"
      }, {
        "token_id" : 4,
        "label" : "punct"
      } ],
      "attributes" : { }
    }, {
      "id" : 3,
      "form" : "Ku",
      "kana" : "Ku",
      "lemma" : "Ku",
      "pos" : "Verbsuffix",
      "features" : [ "halt" ],
      "attributes" : { }
    }, {
      "id" : 4,
      "form" : "。",
      "kana" : "",
      "lemma" : "。",
      "pos" : "Phrase",
      "features" : [ ],
      "attributes" : { }
    } ]
  } ],
  "status" : 0,
  "message" : ""
}

Schreiben Sie den Code

Die Konfiguration der diesmal zu erstellenden Funktion ist in der folgenden Abbildung dargestellt. Der Code ist auf GitHub verfügbar. Sie können ihn also jederzeit durchsuchen.

Code extern veröffentlichen

Ich suchte nach einer Umgebung, in der ich sie kostenlos testen konnte, aber der folgende Artikel war hilfreich. Mit Google Cloud Function + Cloud Scheduler + Python regelmäßig auf Twitter posten Der Code, der dieses Mal auf GitHub platziert wurde, sollte kopiert und eingefügt werden können, indem das Token neu geschrieben wird ...

wichtiger Punkt

• Jede API der COTOHA-API kann bis zu 1000 Mal pro Tag ausgeführt werden. --SlackBot muss diesem Kanal hinzugefügt werden

Zusammenfassung

Diesmal habe ich versucht, COTOHA API zu verwenden, aber ich war schockiert, Englisch → Kana sprechen zu können, und es ist ein Werkzeug, um mit Klebstoff nach "T" zu suchen. Ich habe versucht zu machen! Zusätzlich zu "T" können Sie die zu erkennende Zeichenfolge frei ändern. Wenn Sie also "hot" sagen, können Sie einen verlorenen Kanal erstellen. Wenn Sie "can" sagen, können Sie einen Kanal erstellen, der Sie ermutigt. Wie wäre es mit verschiedenen Dingen? Danke, dass Sie so weit gelesen haben!