금융 전략을 위한 머신러닝: 19가지 사례를 통해 익히는 금융 전략, 머신러닝, 데이터 과학

454

4

부

강화 학습과 자연어 처리

5.3

모델 사용 - 훈련 및 테스트

이제 다음 가져오기를 사용해 챗봇을 사용해 본다.

from chatterbot import ChatBot

위에서 만든

FinancialRatioAdapter

논리 어댑터를 챗봇에 추가해 챗봇을 구성한다. 다

음 코드에는

FinancialRatioAdapter

를 추가하는 것만 보이지만 챗봇의 이전 훈련에 사

용된 다른 논리 어댑터, 목록, 말뭉치도 들어 있다. 자세한 내용은 실전 문제의 주피터 노트

북을 참조한다.

chatbot = ChatBot(

“My ChatterBot”,

logic_adapters=[‘financial_ratio_adapter.FinancialRatioAdapter’]

)

이제 다음 문장을 사용해 챗봇을 테스트한다.

converse()

>What is ROE for Citibank?

https://www.zacks.com/stock/chart/C/fundamental/return-on-equity-ttm

>Tell me PE for Delta?

https://www.zacks.com/stock/chart/DAL/fundamental/pe-ratio-ttm

>What is Bitcoin?

It is a decentralized digital currency

>Help! ...