[PYTHON] J'ai essayé de faire un BOT de détection de lèvre d'air et de réponse automatique pour le travail à distance

En raison de l'influence de Corona, le travail à distance est venu à moi, qui est le prochain entrepreneur depuis de nombreuses années. Vous pouvez travailler dans un environnement calme à la maison. Je n'ai pas besoin de prendre un train de banlieue et je sais que je fais beaucoup de déchets.

Au fait, le problème que j'ai avec ce travail à distance est le "chat". J'ai pas mal de canaux, comme mon entreprise et le service client, Par conséquent, l'événement de la lèvre d'air que «votre nom sort sans mention» se produit souvent. À mesure que le nombre d'employés de travail à distance augmente, le flux de discussion augmente également et il est difficile de le récupérer.

Ceci lui-même est "faire des mentions correctement s'il y a un besoin" "définir une notification de mot clé" C'est une histoire qui devrait être gérée avec le capot latéral d'opération, mais cette fois c'est un gros problème ** Implémentons "Analyser le contenu de la lèvre d'air et séparer la réponse BOT en fonction du contenu" **.

L'image ressemble à ceci.

Créer un chat BOT

Peu importe ce que vous utilisez. Avec Python, il devrait y avoir quelque chose pour n'importe quelle plateforme de chat, Qiita a également beaucoup de bons articles.

J'ai pensé à l'utiliser avec mon propre Slack, mais avant cela, je veux vérifier correctement le fonctionnement, donc Cette fois, je vais utiliser Telegram, qui a beaucoup de connaissances sur mon Internet.

De plus, si le COTOHA utilisé cette fois n'est qu'une fonction réservée aux développeurs, conformément aux conditions d'utilisation, https://www.ntt.com/content/dam/nttcom/hq/jp/about-us/disclosure/tariff/pdf/c256.pdf Soyez prudent lorsque vous l'utilisez car cela entraînera un problème de licence si vous l'utilisez à des fins professionnelles.

J'utiliserai ce BOT que j'ai fait auparavant. https://qiita.com/Ovismeme/items/cc59a2de1cf537c977cf https://github.com/ovismeme/telegram_autoreply_bot

Au moment de faire ceci, je l'ai écrit en imitant l'exemple de code dans "Je ne comprends pas Python". Quand j'ai regardé en arrière pour la première fois en un an, j'ai dit: "Qu'est-ce que c'est que cette poubelle. Qui l'a écrit!", Alors je l'ai beaucoup réparée. La lisibilité s'est un peu améliorée, mais la partie principale de cet article n'est pas là, je vais donc l'omettre.

Veuillez vous référer à l'article original pour savoir comment le faire, En tant qu'exigence de BOT, tout est correct tant qu'il a les fonctions de "capter ce qui a été dit" et de "parler". Un module doit également être fourni, mais le mécanisme de saisie des énoncés diffère selon l'élément, alors assurez-vous de lire attentivement le document.

Utiliser l'API COTOHA

Enregistrement du Compte

Pour déterminer "si le texte est négatif ou positif" Nous utiliserons COTOHA fourni par NTT Communications Co., Ltd. pour les développeurs.

COTOHA API

Après l'enregistrement, vous pourrez voir le portail du compte, où votre ID client et votre secret client seront émis.

Appel API

Comment obtenir un jeton d'accès API d'analyse des émotions La méthode est écrite ici.

La seule chose que vous pouvez faire est d'accéder à l'API, mais je vais coller le code en cours d'exécution. Les informations d'accès, URL, etc. sont plongées dans la configuration, donc lorsque vous l'utilisez vous-même, Veuillez le déplacer par code dur ou en appelant config.

<détails>

import requests
import configparser
import pprint

class CotohaController:
    def __init__(self):
        config_file = './settings/config.ini'
        self.config = configparser.ConfigParser()
        self.config.read(config_file, 'utf-8')
        self.base_url = str(self.config.get('cotoha_auth', 'base_url'))
        self.headers = {
            'Content-Type' : 'application/json;charset=UTF-8'
        }
        self.get_accesstoken()

    def get_accesstoken(self):
        request_body = {
            "grantType": "client_credentials",
            "clientId": str(self.config.get('cotoha_auth', 'client_id')),
            "clientSecret": str(self.config.get('cotoha_auth', 'client_secret'))
        }
        auth_url = str(self.config.get('cotoha_auth', 'auth_url'))
        responce = requests.post(auth_url, headers=self.headers, json=request_body)
        self.headers.update(Authorization = 'Bearer ' + responce.json()['access_token'])

    def emotion_analysis(self, text):
        request_body = {
            "sentence": str(text)
        }
        url = self.base_url + '/nlp/v1/sentiment'
        responce = requests.post(url, headers=self.headers, json=request_body)
        return responce.json()['result']['sentiment']


if __name__ == '__main__':
    cotoha = CotohaController()
    print(cotoha.emotion_analysis('Je ferai de mon mieux aujourd'hui aussi!'))

PS D:\src\telegram_autoreply_bot> python .\cotoha.py
Positive

try:
    cth = cotoha.CotohaController()
    emote = cth.emotion_analysis(rcv_text)
    reply_list = self.replyLists['cotoha'][emote]
    return_text = reply_list[random.randrange(len(reply_list))]
except Exception:
    return_text = "・ ・ ・"

 [
   "regex:.*Memetan.*",
   "regex:.*(mouton|mouton|Mouton).*"
 ]

  "cotoha" : {
    "Positive" : [
      "Complimentez plus! !!",
      "C'est tout! C'est tout! !!",
      "Il s'étire quand vous le louez (sous le nez)"
    ],
    "Negative" : [
      "Je peux t'entendre!",
      "Qu'est-ce que tu attends! !!",
      "Quel furtif! !!",
      "Pas de mauvais discours! !!"
    ],
    "Neutral" : [
      "Pas de lèvre d'air! !!",
      "appelé? Vous l'avez appelé! ?? Vous l'avez appelé! ??",
      "Veuillez nous indiquer les exigences et payer 10000 yens lorsque vous l'utilisez.",
      "Avez-vous dit quelque chose?"
    ]
  }