ChloeBot

import re

import random

class NaturalLanguageProcessor:

    def __init__(self):

        self.stopwords = ["은", "는", "이", "가", "을", "를", "에서", "으로", "에게서", "에", "와", "과", "의", "로", "이다", "입니다"]

        self.punctuation = r"[^\w\s]"

    def preprocess_text(self, text):

        text = text.lower()

        text = re.sub(self.punctuation, "", text)

        words = text.split()

        words = [word for word in words if word not in self.stopwords]

        return words

    def tokenize_text(self, text):

        words = text.split()

        return words

    def calculate_similarity(self, text1, text2):

        words1 = set(self.preprocess_text(text1))

        words2 = set(self.preprocess_text(text2))

        intersection = len(words1 & words2)

        union = len(words1 | words2)

        similarity_score = intersection / union if union > 0 else 0

        return similarity_score

class ChatBot:

    def __init__(self):

        self.nlp = NaturalLanguageProcessor()

        self.memory = {}

        self.patterns = {

            "영어 가르쳐줘": r"영어\s뭐\s지?",

            "좋아하는 음식": r"좋아하는\s음식\s뭐\s*야\??",

            "좋아하는 영화": r"좋아하는\s영화\s뭐\s*야\??",

            "사랑해": r"사랑\s*해",

            "기분이 어때": r"기분\s*어때\??",

            "미안해": r"미안\s*해",

            "울고 싶어": r"울고\s*싶어"

        }

        self.responses = {

            "영어 가르쳐줘": ["apple은 사과", "cat은 고양이", "book은 책", "happy는 행복한"],

            "좋아하는 음식": ["저는 피자는 괜찮아요", "짜장면 좋죠!", "카레도 좋아해요!"],

            "좋아하는 영화": ["어벤져스 시리즈는 so-so 해요.", "로맨스 영화는 좀 별로에요....", "공포 영화는 더위를 날리는데 최고죠!"],

            "사랑해": ["저도 당신을 사랑해요!", "사랑은 멋진 감정이에요.", "당신과 대화하는 건 항상 즐거워요!"],

            "기분이 어때": ["저는 항상 좋은 기분이에요!", "대화하니 기분이 좋아지네요.", "기분이 어때요?"],

            "미안해": ["괜찮아요!", "사과 받아들였어요.", "당신의 노력에 감사해요."],

            "울고 싶어": ["마음이 아파서 그러시겠어요... 저와 이야기를 나눠봐요.", "저도 당신의 곁에 있을게요."]

        }

    def respond(self, message):

        message = message.strip().lower()

        if message.lower() == 'exit':

            return "챗봇: 대화를 종료합니다."

        if message in self.memory:

            return self.memory[message]

        best_response = self.find_best_response(message)

        if best_response == "무슨 말씀이신지 잘 모르겠어요.":

            self.memory[message] = "그 질문에 대한 답변을 알려드릴 수 없어요. 다음에 다시 물어봐 주세요."

        return best_response

    def find_best_response(self, message):

        highest_score = 0

        best_responses = []

        for key, pattern in self.patterns.items():

            if re.search(pattern, message):

                return random.choice(self.responses[key])

        for key in self.responses:

            score = self.nlp.calculate_similarity(message, key)

            if score > highest_score:

                highest_score = score

                best_responses = [random.choice(self.responses[key])]

            elif score == highest_score:

                best_responses.append(random.choice(self.responses[key]))

        return random.choice(best_responses)

def main():

    chatbot = ChatBot()

    print("클로봇 안녕하세요! 대화를 시작해봐요.")

    while True:

        user_input = input("사용자: ")

        response = chatbot.respond(user_input)

        print("클로봇:", response)

        if response == "클로봇: 대화를 종료합니다.":

            break

if __name__ == "__main__":

    main()