Bot de respuesta automática de Twitter
Utiliza las respuestas rápidas para obtener respuestas rápidas y estructuradas. Las respuestas rápidas permiten a las empresas indicar a las personas formas sencillas y guiadas de responder a un Mensaje Directo, eligiendo entre una lista de opciones o indicaciones para introducir valores de texto específicos. Esto permite a las empresas crear experiencias automatizadas y fluidas que hacen que la resolución de problemas y el compromiso con los clientes sean rápidos y fáciles. Las respuestas rápidas pueden ser utilizadas por algunos socios que utilizan la API de mensajes directos.
Cuando las respuestas rápidas y los mensajes de bienvenida se utilizan conjuntamente, se puede guiar a las personas para que proporcionen la información que una empresa necesita para ayudar con un problema antes de que una persona tenga tiempo de leer el primer mensaje, lo que permite resoluciones mucho más rápidas y fáciles.
Cada opción de una lista tiene dos partes. La primera línea es obligatoria y es el nombre de la opción. La segunda y tercera línea son la descripción. Cada línea puede contener un máximo de 36 caracteres, por lo que el nombre de la opción puede tener 36 caracteres y la descripción puede tener un total de 72 caracteres en ambas líneas.
Esta es una lista de socios que han integrado estas funciones en sus productos en el momento del lanzamiento. Es posible que otros hayan creado funcionalidades desde entonces, así que consulte con su gestor de cuenta si ninguna de esas opciones le sirve.
Respuesta del bot de Twitter a las palabras clave
mensaje = «Condiciones actuales: » + str(conditions\[2\].swapcase() + «\nTemp: » + str(weather_temp) + «°F \n» + «Feels Like: » + str(feels_like) + «°F \N – Velocidad del viento: » + str(wind_speed) + » Millas por hora » +str(wind_direction)+»\N – Velocidad del viento: » + str(wind_gust) + » Millas por hora \n\n» + «Índice UV: » + str(uvi) + ‘\nPunto de rocío: ‘ + str(dew_pt) + ‘\NNSigno de grado F’ + ‘\nPresión atmosférica: ‘ + str(atmo_pressure) + » hPa» + ‘\nHumedad: ‘ + str(humidity) + «%» + «\nDatos de openweathermap.org»)
Mensaje de despedida en Twitter
Esta es una de las mejores inversiones que se pueden hacer en cuanto a la progresión de la carrera y el crecimiento de los conocimientos tecnológicos. Me apuntó a esta dirección un mentor del mundo de la informática al que le tengo mucho aprecio…
Llegué a la plataforma sin experiencia y ahora tengo conocimientos en Machine Learning con Python. No es nada fácil debo decir, las sesiones son desafiantes y van a la profundidad. Me fijé en el postgrado…
Me inscribí en esta plataforma con la intención de obtener proyectos reales de la industria que ninguna otra plataforma de aprendizaje proporciona. Cada uno de los proyectos está muy bien diseñado y es realmente una industria real…
He trabajado durante más de 15 años en Java y J2EE y recientemente he desarrollado un interés en las tecnologías de Big Data y Machine learning debido a una gran necesidad en mi espacio de trabajo. Fui referido aquí por un…
El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es un campo de la inteligencia artificial (IA) que se centra en permitir que los ordenadores interpreten textos y palabras habladas de la misma manera que lo hacen los humanos. Varios trabajos de PNL ayudan al ordenador a entender lo que imbuye descomponiendo el texto humano de forma que tenga sentido.
Respuestas en Twitter
Ahora, abre el archivo «bot.py» y luego en la línea 15 especifica el hashtag, el número de tweets a obtener, y el tipo de resultado que deseas para responder los tweets. Además, en la línea 20, puedes especificar el texto que utilizará para responder a los tweets de destino.
Comenzará a buscar los tweets que coincidan con los criterios que hayas especificado. Después, responderá a ellos con el texto que hayas especificado. Por último, dejará en la ventana de comandos el identificador del tuit al que se ha respondido. Y cuando el script termine, verás el estado de la respuesta en la ventana de comandos.
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