BotSharp是一款爲方便構建智能對話機器人平臺而開發的開源框架，最大的特點是所有模型算法都是基於.NET Core開發實現，甚至最基本的Penn Treebank分詞標準，都重新用C#實現了。在機器學習python佔絕對優勢的時代算是不可多得的項目。該項目涉及自然語言理解，計算機視覺和音頻處理技術，旨在促進智能機器人助手在信息系統中的開發和應用。目前裏面的NLP部分實現的比較多一些，比如n-gram, TF-IDF, CRF, SVM和Bayes。Chabot所需要的算法都已經有了，大家下載完源代碼就可以開始搭建Chabot平臺了，開箱即用的機器學習算法使.NET程序員能夠更快，更輕鬆地開發對話式人工智能應用程序。
BotSharp的目標是幫助.NET開發者構建自己的流程自動化機器人，以自然語言對話交流的方式讓電腦完成一些機械重複的勞動，並加入智能感知進去。讓機器人能在聲音，圖像和語言方面都能與使用者溝通。項目分成幾個項目，封裝在不同的Dll裏，有基本數據算法庫，自然語言庫，計算機視覺庫和語音識別及合成庫，最後通過即時通訊通道和使用者進行互動，像Slack和Facebook Messenger這樣的可以進行富內容展現的聊天平臺。
BotSharp嚴格按照組件原則，解耦框架中所需的每個部分。因此，您可以選擇不同的UI / UX，或選擇不同的NLP Tagger，或選擇更高級的算法來執行命名實體識別任務。它們都是基於接口進行模塊化設計的。NLP流程管道的設計讓你可以隨意擴充機器人的識別能力。使用了標準的Open API，可以用Swagger進行API調試。使用了Docker容器技術，運行佈署都很方便。
下面是一些特性總結：
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無需依賴任何其他機器學習算法庫，集成調試更容易。
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內置多Bot管理，輕鬆構建Bot即服務平臺。
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具有生命週期的上下文輸入/輸出管理，使聖誕流程切換更可控。
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使用自然語言處理管道機制輕鬆使用擴展，並構建自己獨特的機器人處理流程。
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用C#全面實現NLP基礎算法而沒有歷史問題。
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直接支持來自其他bot平臺的導出/導入。
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支持不同的UI提供商，如Rasa UI和Articulate UI。
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支持多種數據請求和響應格式，如Rasa NLU和Dialogflow。
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與流行的社交平臺集成，如Facebook Messenger，Slack和Telegram。
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多核並行計算優化。
項目本身還在不斷的迭代中，代碼可以在這裏下載。如果大家覺得這個項目對自己很有幫助，請記得Like一下哦，得到大家的認可是對開源項目貢獻者最大的支持。也歡迎大家提出意見和建議，有Pull Request更好了。