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この章では、最初のチャットボットを作る方法を学びます。チャットボットの歴史的な背景を簡単に確認した後、テキストを受け取ってユーザーに返答する基本的な仕組みを構築します。続いて、個性を加えるための要素を学び、テキストを解析するルールベースのシステムを作成します。
この章では、spaCy・scikit-learn・rasa NLU を使って、機械学習により自然言語を構造化データに変換する方法を学びます。まず理論的な基礎を確認した後、実際に航空券予約システムとやり取りする何千もの実際の文を含む ATIS データセットを使ってモデルを構築します。
この章では、旅行の計画を手伝ってくれるパーソナルアシスタントを作ります。ホテルのデータベースを検索し、「北エリアに安いホテルはありますか？」といった質問に答えられるチャットボットを構築します。
これまでに構築してきたシステムは、いずれもステートレスな方式でインテントをアクションや応答に対応付けるものでした。この方法だけでも驚くほど多くのことができます。しかし、より高度なボットを作るには、状態管理（ステートフル）の仕組みが欠かせません。この章では、ユーザーのコーヒー注文を処理するチャットボットを作りながら、その実装方法を学びます。
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