简介
@tamatashwin/small-talk 是一个 npm 包，用于在网页中添加聊天机器人。该包基于机器学习技术和自然语言处理技术，可以实现自然的问答交互和基本的聊天功能。
安装
该包可以通过 npm 安装，通过以下命令即可安装：
npm install @tamatashwin/small-talk
使用
初始化
首先，在你的网页中引入该包：
<script src="./node_modules/@tamatashwin/small-talk/dist/index.js"></script>
然后，你需要初始化该包，可以在你的 JavaScript 文件中添加以下代码：
var chatbot = new SmallTalk();
对话交互
初始化之后，你就可以和聊天机器人进行交互了。你可以向机器人发送问题，机器人会返回对应的答案。
chatbot.ask("What's your name?", (response) => {
console.log(response); // "My name is SmallTalk."
});参数 response 是机器人返回的答案。
添加训练语料库
默认情况下，机器人会使用内置的语料库进行问答。你也可以添加自己的语料库，以提升机器人的准确性和可用性。
chatbot.addDataset(
[
["What's your name?", "My name is SmallTalk."],
["How are you?", "I'm fine, thank you."],
["What can you do?", "I can answer your questions and chat with you."]
]
);语料库是一个二维数组，每一行是一个包含问题和答案的数组。
自定义回答
有时候，你可能需要自定义机器人的回答。你可以通过以下代码实现：
chatbot.addAnswer("What's your name?", "My name is SmallTalk. Nice to meet you!");训练模型
当你添加了新的语料库或自定义回答后，你需要重新训练模型，以更新机器人的识别和回答能力。你可以通过以下代码训练模型：
chatbot.train();
示例代码
以下是一个完整的示例代码，可以在网页中运行。你可以自定义问题和答案，以适应不同的场景。
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-------总结
@tamatashwin/small-talk 是一个相对简单易用的聊天机器人包。通过上述的介绍，相信读者已经可以初步了解该包的使用方法和功能。但是，聊天机器人的准确性和可用性受到多种因素的影响，并不能完全取代人工客服。因此，我们需要根据实际情况选择合适的方案，以提高网站用户的体验和满意度。
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