BotSharp是一款为方便构建智能对话机器人平台而开发的开源框架，最大的特点是所有模型算法都是基于.NET Core开发实现，甚至最基本的Penn Treebank分词标准，都重新用C#实现了。在机器学习python占绝对优势的时代算是不可多得的项目。该项目涉及自然语言理解，计算机视觉和音频处理技术，旨在促进智能机器人助手在信息系统中的开发和应用。目前里面的NLP部分实现的比较多一些，比如n-gram, TF-IDF, CRF, SVM和Bayes。Chabot所需要的算法都已经有了，大家下载完源代码就可以开始搭建Chabot平台了，开箱即用的机器学习算法使.NET程序员能够更快，更轻松地开发对话式人工智能应用程序。
BotSharp的目标是帮助.NET开发者构建自己的流程自动化机器人，以自然语言对话交流的方式让电脑完成一些机械重复的劳动，并加入智能感知进去。让机器人能在声音，图像和语言方面都能与使用者沟通。项目分成几个项目，封装在不同的Dll里，有基本数据算法库，自然语言库，计算机视觉库和语音识别及合成库，最后通过即时通讯通道和使用者进行互动，像Slack和Facebook Messenger这样的可以进行富内容展现的聊天平台。
BotSharp严格按照组件原则，解耦框架中所需的每个部分。因此，您可以选择不同的UI / UX，或选择不同的NLP Tagger，或选择更高级的算法来执行命名实体识别任务。它们都是基于接口进行模块化设计的。NLP流程管道的设计让你可以随意扩充机器人的识别能力。使用了标准的Open API，可以用Swagger进行API调试。使用了Docker容器技术，运行布署都很方便。
下面是一些特性总结：
无需依赖任何其他机器学习算法库，集成调试更容易。
内置多Bot管理，轻松构建Bot即服务平台。
具有生命周期的上下文输入/输出管理，使圣诞流程切换更可控。
使用自然语言处理管道机制轻松使用扩展，并构建自己独特的机器人处理流程。
用C#全面实现NLP基础算法而没有历史问题。
直接支持来自其他bot平台的导出/导入。
支持不同的UI提供商，如Rasa UI和Articulate UI。
支持多种数据请求和响应格式，如Rasa NLU和Dialogflow。
与流行的社交平台集成，如Facebook Messenger，Slack和Telegram。
多核并行计算优化。
项目本身还在不断的迭代中，代码可以在这里下载。如果大家觉得这个项目对自己很有帮助，请记得Like一下哦，得到大家的认可是对开源项目贡献者最大的支持。也欢迎大家提出意见和建议，有Pull Request更好了。
