我正在構建聊天機器人，我是NLP的新手。構建您自己的NLP API
（api.ai & AlchemyAPI是我的使用情況過於昂貴，而且wit.ai似乎是車和目前不斷變化的。）
對於NLP專家，怎麼能輕易複製我自己的服務本地？
我的願景至今（與節點，但開到Python）：通過NodeNatural的LogisticRegressionClassifier通過StanfordNER
實體和意圖我只需要一個聊天機器人嗎？ NodeNatural/StanfordNER與NLP-as-a-service相比有多好？我沒有看到什麼令人頭疼的事情？
你似乎已經完成了你的家庭作業。就像你說的，下面的事情會幫助你前進的道路上，
只有服務，如wit.ai或api.ai的好處是他們的大量的培訓就可以使用意圖和models.You也將能才達到類似的準確性，如果你能提供的培訓體面量你的機器人。
如果你建立在一些現有的開源庫上，而不是從頭開始構建所有東西，那更好。 請在github上的check my opensource project爲wit.ai/api.ai類似的界面。 快樂編碼！
看一看Luis.ai（來自Microsoft）。它將幫助您建立識別意圖的自然Langauge模型。您可以將意圖映射到操作。它允許您包含預先配置的NLP模型，以便您的機器人可以解密文本並返回實體（名稱，時間，地理等），Luis支持多種語言。你當然可以添加你自己的實體。
然後你用話語訓練它。當用戶與您的機器人通話時，這些話語會在線存儲，而Luis.ai會建議您添加一些通過其建議功能進一步優化您的模型（這允許在不編碼的情況下進行漸進式改進）。現在編碼的東西...
訪問Luis.ai，當你建立你的模型（免費），你可以通過測試控制檯在這裏測試它：https://dev.projectoxford.ai/docs/services，然後你可以使用他們的Bot框架;但是我正在JQuery/Bootstrap中構建我自己的（看看這裏看看我在這裏構建的是什麼http://onlinebotbuilder.com），然後通過發佈到Cognitive Services API（您將在Python中完成）從服務器處理json。目前他們每月允許10k話語;這對於測試是很多的。提示：創建模型時，首先需要2個意圖並訓練模型以識別這些模型。保持簡單，然後隨時擴大範圍。希望這可以幫助。
你幾乎回答了你自己的問題：如果你提到的那些API太昂貴，它們很可能提供了不易實現的功能（至少是最佳的）。但是，您可能不需要它們提供的所有功能。最後，爲什麼不使用開源的Python NLP庫，即http://www.nltk.org/ ?? –
@威廉，是的，我喜歡nltk。但作爲一般聊天機器人和NLP的新手，我想知道我在做什麼。我的樂觀情緒是「哦，好吧，我只會使用一些nltk模塊，晚餐就可以完成！」我必須錯過一些東西，我想知道具體是什麼。 – Kyle