店铺公告
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| 书名： | 【正版】(特价书)实用Bot开发指南：基于Node.js与Bot框架设计并构建聊天机器人|8060811 |
| 图书定价： | 119元 |
| 图书作者： | [美] 西蒙·罗兹加（Szymon Rozga） |
| 出版社： | 机械工业出版社 |
| 出版日期： | 2019-06-24 星期一 00:00:00 |
| ISBN号： | 9787111629214 |
| 开本： | 16开 |
| 页数： | 391 |
| 版次： | 1-1 |
| 内容简介 |
| 本书讲述机器人设计和实现背后的基本概念。每一章都建立在前面的主题之上，并且在适当的地方显示了实现这些概念的实际工作代码。通过选择一个代码编辑器，你可以开始体验创建智能、迷人和有用的机器人。本书将教你如何在Facebook Messenger和Slack等平台上创建自己的机器人，整合扩展API，并在云中应用人工智能和机器学习算法。在本书的最后，你将会有足够的信息通过你创建的机器人来接触成千上万的新用户。 |
| 目录 |
| 译者序 前言 关于作者 关于技术审校人员 第1章 聊天机器人概述 1 1.1 对机器人的期望 2 1.2 什么是聊天机器人 3 1.3 为什么是现在 6 1.3.1 人工智能取得的进步 6 1.3.2 作为智能对话平台的消息应用程序 7 1.3.3 语音唤醒的智能助理 8 1.4 创建聊天机器人的动机 8 1.5 机器人的组成 10 1.5.1 机器人运行库 10 1.5.2 自然语言理解引擎 11 1.5.3 对话引擎 12 1.5.4 通道集成 14 1.6 结束语 15 第2章 聊天机器人与自然语言理解 17 2.1 自然语言处理的基本概念 18 2.2 常见的自然语言处理任务 23 2.2.1 句法分析 23 2.2.2 语义分析 23 2.2.3 语篇分析 23 2.3 机器人中常见的自然语言理解功能 24 2.4 云端自然语言理解系统 24 2.5 自然语言理解系统的商业产品 25 2.6 结束语 26 第3章 语言理解智能服务 27 3.1 意图分类 28 3.2 发布LUIS应用 34 3.3 实体抽取 37 3.3.1 Age、Dimension、Money和Temperature 40 3.3.2 DatetimeV2 41 3.3.3 Email、Phone Number和URL 46 3.3.4 Number、Percentage和Ordinal 46 3.4 实体训练 47 3.5 自定义实体 50 3.5.1 简单实体 50 3.5.2 复合实体 56 3.5.3 层次实体 61 3.5.4 列表实体 64 3.5.5 正则表达式实体 65 3.6 预建域 65 3.7 短语列表 67 3.8 主动学习 69 3.9 仪表板概览 70 3.10 LUIS应用管理与版本更新 71 3.11 拼写检查 73 3.12 导入/导出LUIS应用 74 3.13 使用LUIS Authoring API 75 3.14 解决遇到的问题 75 3.15 结束语 76 第4章 对话设计 78 4.1 常见的使用场景 78 4.1.1 面向消费者的常见使用场景 78 4.1.2 面向企业的常见使用场景 82 4.2 对话表达 83 4.3 机器人的响应 85 4.3.1 构建块 85 4.3.2 机器人的身份验证和授权 87 4.3.3 专用卡片 88 4.4 其他功能 90 4.5 对话交互设计指南 91 4.5.1 专注 91 4.5.2 不要把机器人设想为人 91 4.5.3 不要赋予机器人性别 91 4.5.4 总是提供当前最好的建议 92 4.5.5 持久的个性 92 4.5.6 使用丰富的内容 93 4.5.7 原谅 93 4.5.8 避免卡壳 93 4.5.9 不要过于主动发送消息 93 4.5.10 提供人工介入方法 93 4.5.11 从用户对话中学习 94 4.6 结束语 95 第5章 微软Bot框架概述 96 5.1 微软Bot Builder SDK基础 96 5.2 Bot框架端到端的设置 107 5.2.1 第一步：连接到Azure 107 5.2.2 第二步：在Azure中创建Bot Registration 109 5.2.3 第三步：为机器人设置安全认证 111 5.2.4 第四步：设置远程访问 112 5.2.5 第五步：连接到Facebook Messenger 113 5.2.6 第六步：将机器人部署到Azure 117 5.3 理解所做的操作 121 5.3.1 Microsoft Azure 121 5.3.2 机器人通道注册入口 121 5.3.3 认证 122 5.3.4 连接和ngrok 122 5.3.5 部署到Facebook Messenger 123 5.3.6 部署到Azure 123 5.4 Bot Builder SDK重要概念 123 5.4.1 会话和消息 124 5.4.2 瀑布和提示 127 5.4.3 对话框 130 5.4.4 调用对话框 133 5.4.5 识别器 135 5.5 创建一个简单的日历机器人 138 5.6 结束语 139 第6章 深入Bot Builder SDK 140 6.1 对话状态 140 6.2 消息 141 6.3 地址和主动消息 144 6.4 富媒体内容 146 6.5 按钮 149 6.6 卡片 152 6.7 建议动作 156 6.8 通道错误 158 6.9 通道数据 158 6.10 群组聊天 162 6.11 自定义对话框 163 6.12 动作 168 6.13 库 173 6.14 结束语 174 第7章 构建一个完整的Bot 176 7.1 关于OAuth 2.0 176 7.2 Google API的建立 177 7.3 将身份验证与Bot Builder集成 182 7.4 无缝登录流程 187 7.5 与Google Calendar API集成 195 7.6 实现Bot功能 201 7.7 结束语 205 第8章 扩展通道功能 207 8.1 Slack深度集成 207 8.2 连接Slack 210 8.3 Slack API实验 215 8.4 简单的互动消息 220 8.5 多步骤体验 227 8.6 结束语 236 第9章 创建新的通道连接器 237 9.1 Direct Line API 237 9.2 自定义Web聊天界面 239 9.3 语音机器人 250 9.4 将机器人与Twilio整合在一起 252 9.5 与SSML集成 262 9.6 最后的接触 265 9.7 结束语 268 第10章 使聊天机器人更聪明 269 10.1 拼写检查 271 10.2 情感 276 10.3 多语言支持 277 10.4 QnA Maker 282 10.5 计算机视觉 286 10.6 结束语 290 第11章 自适应卡片和自定义图形 291 11.1 自适应卡片 291 11.2 渲染自定义图形 302 11.3 结束语 319 第12章 人工切换 320 12.1 仍离不开人 320 12.2 从客服角度看聊天机器人 321 12.2.1 一直在线的聊天机器人 321 12.2.2 非全时在线的聊天机器人 321 12.2.3 面向客服代表的聊天机器人 321 12.3 典型的客户服务系统概念 322 12.4 集成方法 322 12.4.1 自己创建界面 323 12.4.2 基于平台 323 12.4.3 基于产品 324 12.5 Facebook Messenger切换示例 326 12.6 结束语 332 第13章 聊天机器人分析 333 13.1 常见数据问题 333 13.1.1 通用数据 334 13.1.2 人口统计资料 335 13.1.3 情感 335 13.1.4 用户驻留 335 13.1.5 用户会话流 336 13.2 分析平台 337 13.3 与Dashbot和Chatbase集成 340 13.4 结束语 346 第14章 学以致用：Alexa技能工具包 348 14.1 概述 348 14.2 创建一个新的技能 350 14.3 Alexa NLU和自动语音识别 352 14.4 深入研究针对Node.js的Alexa技能工具包 358 14.5 其他选择 367 14.6 连接到Bot框架 369 14.6.1 关于Bot框架和Alexa技能工具包集成的实现决策 369 14.6.2 示例整合 371 14.7 结束语 378 |
| 编辑推荐 |
| 学习使用Microsoft Bot Builder框架构建和开发聊天机器人 利用现有的Node.js技能来构建出色的聊天机器人 聊天机器人初学者的开发指南 |
| 2016年年中，我开始了一个有趣的项目。客户希望让患有2型糖尿病的用户能够从“自动教练”（即聊天机器人）那里获得建议。这是一个诱人的想法。我有很多问题：为什么有人想要与机器人进行自然语言对话？是否有可能使机器人足够聪明以实现其目标？怎么开始创建聊天机器人？用户应该通过哪种方式与之互动？当项目结束时，我们很快意识到我们使用的技术（包括自然语言理解、微软的Bot框架和自定义机器学习模型）可以作为用户和计算系统之间广泛的自然语言应用程序的技术基础。毕竟，自然语言接口风靡一时。Alexa支持的Echo Dot刚刚发布，普通人群很快就对与数字助理沟通的想法着迷。我们也想马上抓住这个能成为该领域专家的机会。 我们尝试了许多不同的平台，如Api.ai（现在的DialogFlow）、Wit.ai和Watson Conversation，最终决定使用微软的Bot框架，因为我们觉得它是很好的商业产品。聊天机器人创业公司如雨后春笋般涌现，都承诺提供最好的机器人或机器人平台。随着该领域趋于饱和，也引起了客户的关注。突然间，我发现自己每天都会和多个客户交谈。最初，与客户交谈是指导性会话：什么是聊天机器人？它是如何工作的？它有哪些通道？它是自学的吗？它可以与实时聊天集成吗？ 从2017年年中开始，与客户交谈慢慢地从培训客户转向确定所有类型用例的开发工作范围。客户开始应用该技术来解决业务问题。2017年下半年，在致力于提供多个聊天机器人实现的同时，我的一位同事将我介绍给编辑人员，他们使本书面世成为现实。我很快便决定承担这个项目，因为这是一个引人入胜的话题，是一个新的领域，有很多可能性。 我决定以我在这些主题方面指导工程师的方式来写本书。本书大致分为三个部分。首先，第1章和第2章介绍聊天机器人和机器学习（ML）主题。虽然聊天机器人可以并且经常独立于任何ML算法而存在，但事实是用户希望聊天机器人能够展示某种形式的智能，最低限度也得是自然语言理解。因此，我想在ML上设置状态并确定如何在自然语言对话中应用它。第3章深入探讨微软的语言理解智能服务（LUIS），我们利用它来为聊天机器人创建自然语言理解模型。 第二部分介绍Bot框架开发实践。第4章介绍对话设计的概念，即聊天机器人对话建模的实践。第5章指导读者创建连接到LUIS模型的Bot框架聊天机器人，并将其部署到Azure应用程序服务中。在第6章中，我们退后一步来检查Bot Builder SDK的特性和功能。在第7章中，我们将聊天机器人与OAuth实现和外部API集成在一起。第8章深入研究Slack机器人。第9章探讨通过Direct Line API将任何通道连接到聊天机器人的能力。我们将Twilio Voice与图片结合起来，创建了一个可以通过电话与之交谈的聊天机器人。 第三部分介绍一些对聊天机器人开发至关重要的其他主题。第10章通过关注一组精选的微软认知服务，为聊天机器人增加额外的智能能力。第11章探讨为聊天机器人创建自定义卡片的两种方式：自适应卡片和自定义图形渲染。第12章探索人工切换，第13章介绍聊天机器人分析，第14章通过使用亚马逊的Alexa技能工具包来创建一个简单的Alexa技能，然后使用Bot框架机器人复制相同的经验，将所获得的新知识付诸实践。 聊天机器人领域是不断发展变化的。在本书的写作过程中，Facebook收购了Wit.ai并将其重点转向自然语言理解，Google收购了Api.ai，LUIS改变了两次用户接口，Bot框架正式发布并转移到Azure，QnA Maker正式发布；在我写完所有内容后，Alexa的用户接口发生了变化，微软在Build 2018上宣布了大量新功能。幸运的是，这并没有彻底改变本书的主题。可见，本书主题相对稳定。我希望这些内容对于任何想使用微软Bot框架开发聊天机器人的人员来说都是必不可少的。 写作过程真是一言难尽，如果没有这么一小群人的支持，本书恐怕很难完成，我对他们永远感激不尽。感谢我的妻子Kim，没有她的耐心、善意、支持以及编辑上的帮助，我将无法完成本书。还要感谢Jeff Dodge在构建聊天机器人实践方面的合作，感谢Bob Familiar将我引荐给Apress团队，感谢BlueMetal让我有时间写作。非常感谢Matt、Jimmy和Andrew，以及我的父母Hanna和Krzysztof Rozga，他们为我提供了精神支持和鼓励。还要感谢Apress的编辑Natalie和Jessica在本书撰写过程中给予的支持。 Szymon Rozga 2018年6月1日 于纽约华盛顿港 |
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