Telegram text summarization bot туторіал. У даних туторіалах ми створимо телеграм-бот для аналізу тексту. Розглянемо написання коду на мові програмування Python, використаємо сайт Hugging Face з моделями штучного інтелекту для обробки природної мови.
- Туторіал по Telegram text summarization bot. Частина-1
- Туторіал по Telegram text summarization bot. Частина-2
- Туторіал по Telegram text summarization bot. Частина-3
- Туторіал по Telegram text summarization bot. Частина-4
- Туторіал по Telegram text summarization bot. Частина-5
- Туторіал по Telegram text summarization bot. Частина-6
- Туторіал по Telegram text summarization bot. Частина-7
- Туторіал по Telegram text summarization bot. Частина-8
- Туторіал по Telegram text summarization bot. Частина-9
Спочатку ми знаходимо у Telegram @BotFather
для ініціалізації бота. Для старту @BotFather
виконуємо команду /start
. Створюємо нового бота за допомогою команди /newbot
. Назвемо цього бота як Telegram NLP Bot (заголовок). Придумаємо йому унікальний нікнейм (посилання). І після цього отримаємо секретний токен.
Тепер створимо унікальний токен на сайті Hugging Face. Це американська компанія, яка розробляє інструменти для створення програм за допомогою машинного навчання. На їх сайті можна знайти купу безкоштовних моделей, готових до використання. Реєструємося, натискаємо на авартку свого профіля. Заходимо у налаштування і у розділі Access Tokens створюємо унікальний токен.
У цій частині розпочнемо писати код до бота на мові програмування Python. Спочатку імпортуємо бібліотеки та встановимо необхідні. Після цього авторизуємося у системі власним Hugging Face токеном, власним @BotFather
токеном та задамо шлях до обраної моделі.
Описуємо функцію query()
, за допомогою якої відправлятимемо запити до Hugging Face. Після цього описуємо функцію бота, яка буде спрацьовувати на команду /start
. Ця функція міститиме привітальну інформацію для користувача.
У цій частині продовжуємо писати код до бота. Опишемо функцію на команду \start
.
Також, тут опишемо функцію, що буде спрацьовувати на команду /text_summarization.
Вона містиме підказку для користувача у рядку 46
, після якої юзер відправляє текст на обробку. Після отримання тексту у рядку 52
виводимо відповідну інформацію на екран. У рядках 56-60
відправляємо отриманий текст на модель нейромережі для узагальнення тексту. У рядках 66-67
парсимо отриманий результат і відправляємо його користувачу.
У цій частині продовжуємо писати код до бота. Для краси бота, описуємо функцію /help
для користувача, що міститиме підказку із доступними командами.
І у рядках 85-86
запускаємо бота.
У цій частині завершимо оформлення бота. Додаємо опис бота та інформацію, що буде світитися при першому запускові бота. За бажананням, можна відредагувати інші параметри чи додати аватарку до бота.
Тепер ми налаштуємо запуск нашого коду. Для цього ми використаємо хмарний сервіс PythonAnywhere. Для тестування такого бота буде достатньо безкоштовної версії. Тому, реєструємося та створюємо чи заливаємо туди новий файл із розширенням *.py
, що буде містити код до бота. Відкриваємо наш файл та натискаємо на кнопку Run
на сайті PythonAnywhere.
У заключній частині ми протестуємо нашого бота. Відкриваємо наш телеграм. Переходимо за посиланням до нашого бота. І тестуємо: виконуємо команду /start
для запуску бота. Тепер викличемо команду /text_summarization
для узагальнення тексту. Для прикладу візьмемо текст про штучний інтелект із вікіпедії.
На цьому створення нашого бота завершено! Ставте лайк та підписуйтеся на мій канал, якщо вам сподобалися туторіали!