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ai聊天写作机器人怎么用

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一、ai聊天写作机器人怎么用

AI聊天写作机器人使用方法

随着人工智能技术的不断发展,聊天写作机器人已经成为了当今市场上备受关注的一项技术。它可以帮助用户快速、高效地生成各种类型的文本,包括邮件、报告、新闻稿、社交媒体帖子等等。本文将向您介绍如何使用AI聊天写作机器人。

安装与配置

首先,您需要下载并安装聊天写作机器人的软件程序。安装完成后,您需要对其进行配置。通常,您需要输入一些基本参数,如文本风格、语言和目标受众等。这些参数将帮助机器人了解您的需求,从而生成更加符合您要求的文本。

使用方法

一旦配置完成,您就可以开始使用聊天写作机器人了。您只需在软件界面中输入您需要生成的文本内容,机器人就会根据您的要求和参数自动生成相应的文本。您还可以对生成的文本进行修改和优化,以满足您的具体需求。

注意事项

虽然聊天写作机器人非常方便,但它仍然存在一些限制和注意事项。首先,机器人的生成文本可能不够完美,需要人工进一步修改和优化。其次,机器人可能无法理解某些复杂的概念或语境,因此生成的文本可能存在一些错误或遗漏。最后,使用机器人生成的文本时,请务必遵守相关法律法规和道德规范。

总结

聊天写作机器人是一种非常实用的技术,可以帮助用户快速、高效地生成各种类型的文本。通过正确的安装和配置,以及合理使用,您将能够充分利用这项技术,提高工作效率和质量。随着技术的不断进步,聊天写作机器人将在未来的文本生成领域中发挥更加重要的作用。

二、人类装作聊天机器人与聊天机器人装作人类,哪个更难识破?为什么

人类想装机器人容易啊

三、用这些技巧与机器人聊天并获得更好的体验

了解机器人聊天的背后技术

随着人工智能的迅速发展,和机器人进行聊天已经成为现实。人们可以通过语音助手、智能聊天机器人等桥接人与机器之间的沟通。然而,与机器人聊天并不是一件容易的事情。为了获得更好的体验,我们需要掌握一些和机器人聊天的技巧。

技巧1:清晰表达问题

和机器人聊天时,要尽量使用简洁、清晰的语言来表达问题。机器人依赖于自然语言处理技术来理解我们的意图,因此,理解问题的关键所在非常重要。避免使用含糊不清的语句,而是要直接、明确地表达我们的需求。

技巧2:适应机器人的回答风格

不同的机器人有不同的回答风格和语言模型。有些机器人可能更偏向于幽默,有些则更正式和专业。在和机器人聊天时,我们要适应并理解他们的回答风格。这样可以更好地与机器人进行互动,并提高聊天的流畅度。

技巧3:遵循机器人的提示

机器人通常会给出一些提示信息来指导我们下一步该如何操作。这些提示可以是文本、语音或者图标。当我们与机器人聊天时,要认真阅读并遵循机器人的提示,这样可以更有效地与机器人进行交流,并获得所需要的帮助。

技巧4:利用关键词增加准确性

在与机器人聊天时,我们可以利用关键词来增加准确性。关键词是指问题中具有特定意义的重要词汇,可以帮助机器人更好地理解我们的意图。例如,如果我们在一个美食机器人上提问“附近有什么好吃的”,可以使用“附近”和“好吃的”这两个关键词来让机器人更准确地回答我们的问题。

技巧5:耐心与机器人进行交流

与机器人聊天可能会遇到一些问题,比如理解不准确、回答偏离了主题等。在这种情况下,我们要保持耐心,尝试用不同的方式来表达问题或者重新组织语言。通过积极互动和耐心等待,我们可以更好地与机器人进行交流,并获得满意的答案。

结语

和机器人聊天不仅仅是和一台机器对话,更是与技术的交流和互动。通过掌握上述的聊天技巧,我们可以更好地与机器人进行沟通,并获得更好的体验。谢谢你阅读完本文,希望这些技巧能够帮助你在和机器人聊天时获得更好的效果。

四、有什么好用的与机器人聊天的app?

聊天机器人可用于实用的目的,如客户服务或资讯获取,目前,聊天机器人是虚拟助理(如Google智能助理)的一部分,可以与许多组织的应用程序,网站以及即时消息平台(Facebook Messenger)连接。非助理应用程序包括娱乐目的的聊天室,研究和特定产品促销,社交机器人。

随着智能语音、语义理解等技术的发展和崛起,聊天机器人的产品也越来越多,比如度秘、咪咕灵犀、您好小me、小爱同学等,都是一款可以与机器人聊天的APP产品,而且这种种类也越来越多。

五、怎么用必应聊天机器人?

你可以使用以下步骤来使用必应聊天机器人:

1. 在浏览器地址栏输入 bing.com 或者直接在 Bing 搜索栏输入 “bing 聊天机器人” 进入必应聊天机器人。

2. 点击聊天机器人右下角的“开始聊天”按钮。

3. 进入聊天室后,可以在聊天机器人的输入框中输入要咨询的问题,例如:“What is the weather like today”、“Can you give me some recipe ideas”等等。

4. 聊天机器人会根据你输入的问题,自动回复相关的答案。你还可以在聊天机器人的窗口底部找到更多功能菜单,包括翻译、调查、新闻、图片、音乐等等。

5. 如果你想退出聊天机器人,只需在输入框中输入“exit”、“quit”、“bye”、“stop”等关键字即可。

需要注意的是,必应聊天机器人并不是万能的,对于某些复杂问题或者需要具体人工干预的情况,聊天机器人可能无法正确回答或处理,这时你可能需要进行人工咨询。

六、聊天机器人alice怎么用?

打开机器人爱丽丝后边的开关,用手机给爱丽丝联网,就可以直接和爱丽丝对话了。

七、聊天机器人连续对话用Python怎么实现?

我这里有一个用Python&深度学习创建聊天机器人的教程,是非常粗糙的聊天机器人,不知道对题主适不适用,下面是详细的教程。

这是成品的样子。

简单的界面
显然,此聊天机器人的响应极为有限

本教程包括以下七大部分:

  1. 库与数据
  2. 初始化聊天机器人
  3. 建立深度学习模型
  4. 构建聊天机器人用户界面
  5. 运行聊天机器人
  6. 结论
  7. 改进领域

如果您想更深入地了解该项目,或者想添加到代码中,请到GitHub上查看完整的存储库:https://github.com/jerrytigerxu/Simple-Python-Chatbot

一.库与数据

运行该项目的所有必需组件都在GitHub存储库上。随意派生存储库并将其克隆到本地计算机。以下是这些组件的快速分解:

  • train_chatbot.py —用于将自然语言数据读入训练集中并使用Keras顺序神经网络创建模型的代码
  • chatgui.py —用于基于模型的预测清理响应并创建用于与聊天机器人进行交互的图形界面的代码
  • classes.pkl —不同类型的响应类别的列表
  • words.pkl —可以用于模式识别的不同单词的列表
  • intents.json — JavaScript对象的组合,列出了与不同类型的单词模式相对应的不同标签
  • chatbot_model.h5-由train_chatbot.py创建并由chatgui.py使用的实际模型

完整的代码位于GitHub存储库上,但是为了透明和更好地理解,我将遍历代码的详细信息。

现在让我们开始导入必要的库。(当您在终端上运行python文件时,请确保已正确安装它们。我使用pip3来安装软件包。)

import nltk
nltk.download('punkt')
nltk.download('wordnet')
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
import json
import pickle

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation, Dropout
from keras.optimizers import SGD
import random

我们有一堆库,例如nltk(自然语言工具包),其中包含一整套用于清理文本并为深度学习算法做准备的工具,json,将json文件直接加载到Python中,pickle,加载pickle文件,numpy(可以非常有效地执行线性代数运算)和keras(这是我们将要使用的深度学习框架)。

二.初始化聊天机器人

words=[]
classes = []
documents = []
ignore_words = ['?', '!']
data_file = open('intents.json').read()
intents = json.loads(data_file)

现在是时候初始化所有要存储自然语言数据的列表了。我们有我们前面提到的json文件,其中包含“意图”。这是json文件实际外观的一小段。

典型的json格式

我们使用json模块加载文件并将其另存为变量intent。

for intent in intents['intents']:
    for pattern in intent['patterns']:

        # take each word and tokenize it
        w = nltk.word_tokenize(pattern)
        words.extend(w)
        # adding documents
        documents.append((w, intent['tag']))

        # adding classes to our class list
        if intent['tag'] not in classes:
            classes.append(intent['tag'])

如果仔细查看json文件,可以看到对象中有子对象。例如,“模式”是“意图”内的属性。因此,我们将使用嵌套的for循环来提取“模式”中的所有单词并将其添加到单词列表中。然后,将对应标签中的每对模式添加到文档列表中。我们还将标记添加到类列表中,并使用简单的条件语句来防止重复。

words = [lemmatizer.lemmatize(w.lower()) for w in words if w not in ignore_words]
words = sorted(list(set(words)))

classes = sorted(list(set(classes)))

print (len(documents), "documents")

print (len(classes), "classes", classes)

print (len(words), "unique lemmatized words", words)


pickle.dump(words,open('words.pkl','wb'))
pickle.dump(classes,open('classes.pkl','wb'))

接下来,我们将使用单词 list并将其中的所有单词进行词母化和小写。如果您还不知道,则lemmatize意味着将单词变成其基本含义或引理。例如,单词“ walking”,“ walked”,“ walks”都具有相同的引理,即“ walk”。限制我们的言语的目的是将所有内容缩小到最简单的程度。当我们为机器学习实际处理这些单词时,它将为我们节省大量时间和不必要的错误。这与词干法非常相似,词干法是将变体单词减少到其基数或词根形式。

接下来,我们对列表进行排序并打印出结果。好吧,看来我们已经准备好建立深度学习模型!

三.建立深度学习模型

# initializing training data
training = []
output_empty = [0] * len(classes)
for doc in documents:
    # initializing bag of words
    bag = []
    # list of tokenized words for the pattern
    pattern_words = doc[0]
    # lemmatize each word - create base word, in attempt to represent related words
    pattern_words = [lemmatizer.lemmatize(word.lower()) for word in pattern_words]
    # create our bag of words array with 1, if word match found in current pattern
    for w in words:
        bag.append(1) if w in pattern_words else bag.append(0)

    # output is a '0' for each tag and '1' for current tag (for each pattern)
    output_row = list(output_empty)
    output_row[classes.index(doc[1])] = 1

    training.append([bag, output_row])
# shuffle our features and turn into np.array
random.shuffle(training)
training = np.array(training)
# create train and test lists. X - patterns, Y - intents
train_x = list(training[:,0])
train_y = list(training[:,1])
print("Training data created")

让我们使用变量training初始化训练数据。我们正在创建一个巨大的嵌套列表,其中包含每个文档的单词袋。我们有一个称为output_row的功能,它只是充当列表的键。然后,我们将训练集改组并进行训练-测试拆分,其中模式是X变量,意图是Y变量。

# Create model - 3 layers. First layer 128 neurons, second layer 64 neurons and 3rd output layer contains number of neurons
# equal to number of intents to predict output intent with softmax
model = Sequential()
model.add(Dense(128, input_shape=(len(train_x[0]),), activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(len(train_y[0]), activation='softmax'))

# Compile model. Stochastic gradient descent with Nesterov accelerated gradient gives good results for this model
sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd, metrics=['accuracy'])

#fitting and saving the model
hist = model.fit(np.array(train_x), np.array(train_y), epochs=200, batch_size=5, verbose=1)
model.save('chatbot_model.h5', hist)

print("model created")

现在我们已经准备好训练和测试数据,我们现在将使用来自keras的深度学习模型Sequential。我不想让您沉迷于深度学习模型的工作原理的所有细节,但是如果您感到好奇,请查看本文底部的资源。

keras中的顺序模型实际上是最简单的神经网络之一,即多层感知器。如果您不知道那是什么,我也不会怪您。这是keras中的文档。

这个特定的网络具有3层,第一层具有128个神经元,第二层具有64个神经元,第三层具有意图数量作为神经元数量。请记住,该网络的目的是能够预测给定一些数据时选择哪种意图。

将使用随机梯度下降训练模型,这也是一个非常复杂的主题。随机梯度下降比普通梯度下降更有效,这就是您需要了解的全部。

训练模型后,整个对象将变成一个numpy数组,并保存为chatbot_model.h5。

我们将使用此模型来构成我们的聊天机器人界面!

四.构建聊天机器人界面

from keras.models import load_model
model = load_model('chatbot_model.h5')
import json
import random
intents = json.loads(open('intents.json').read())
words = pickle.load(open('words.pkl','rb'))
classes = pickle.load(open('classes.pkl','rb'))

我们需要从文件中提取信息。

def clean_up_sentence(sentence):
    sentence_words = nltk.word_tokenize(sentence)
    sentence_words = [lemmatizer.lemmatize(word.lower()) for word in sentence_words]
    return sentence_words

# return bag of words array: 0 or 1 for each word in the bag that exists in the sentence

def bow(sentence, words, show_details=True):
    # tokenize the pattern
    sentence_words = clean_up_sentence(sentence)
    # bag of words - matrix of N words, vocabulary matrix
    bag = [0]*len(words)
    for s in sentence_words:
        for i,w in enumerate(words):
            if w == s:
                # assign 1 if current word is in the vocabulary position
                bag[i] = 1
                if show_details:
                    print ("found in bag: %s" % w)
    return(np.array(bag))

def predict_class(sentence, model):
    # filter out predictions below a threshold
    p = bow(sentence, words,show_details=False)
    res = model.predict(np.array([p]))[0]
    ERROR_THRESHOLD = 0.25
    results = [[i,r] for i,r in enumerate(res) if r>ERROR_THRESHOLD]
    # sort by strength of probability
    results.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
    return_list = []
    for r in results:
        return_list.append({"intent": classes[r[0]], "probability": str(r[1])})
    return return_list

def getResponse(ints, intents_json):
    tag = ints[0]['intent']
    list_of_intents = intents_json['intents']
    for i in list_of_intents:
        if(i['tag']== tag):
            result = random.choice(i['responses'])
            break
    return result

def chatbot_response(msg):
    ints = predict_class(msg, model)
    res = getResponse(ints, intents)
    return res

以下是一些功能,其中包含运行GUI所需的所有必要过程,并将其封装为单元。我们具有clean_up_sentence()函数,该函数可以清理输入的所有句子。该函数用在bow()函数中,该函数接收要清理的句子并创建一袋用于预测类的单词(这是基于我们先前训练模型所得到的结果)。

在predict_class()函数中,我们使用0.25的错误阈值来避免过度拟合。此函数将输出意图和概率的列表,它们与正确的意图匹配的可能性。函数getResponse()获取输出的列表并检查json文件,并以最高的概率输出最多的响应。

最后,我们的chatbot_response()接收一条消息(该消息将通过我们的聊天机器人GUI输入),使用我们的prepare_class()函数预测该类,将输出列表放入getResponse()中,然后输出响应。我们得到的是聊天机器人的基础。现在,我们可以告诉bot,然后它将进行响应。

#Creating GUI with tkinter
import tkinter
from tkinter import *


def send():
    msg = EntryBox.get("1.0",'end-1c').strip()
    EntryBox.delete("0.0",END)

    if msg != '':
        ChatLog.config(state=NORMAL)
        ChatLog.insert(END, "You: " + msg + '\n\n')
        ChatLog.config(foreground="#442265", font=("Verdana", 12 ))

        res = chatbot_response(msg)
        ChatLog.insert(END, "Bot: " + res + '\n\n')

        ChatLog.config(state=DISABLED)
        ChatLog.yview(END)


base = Tk()
base.title("Hello")
base.geometry("400x500")
base.resizable(width=FALSE, height=FALSE)

#Create Chat window
ChatLog = Text(base, bd=0, bg="white", height="8", width="50", font="Arial",)

ChatLog.config(state=DISABLED)

#Bind scrollbar to Chat window
scrollbar = Scrollbar(base, command=ChatLog.yview, cursor="heart")
ChatLog['yscrollcommand'] = scrollbar.set

#Create Button to send message
SendButton = Button(base, font=("Verdana",12,'bold'), text="Send", width="12", height=5,
                    bd=0, bg="#32de97", activebackground="#3c9d9b",fg='#ffffff',
                    command= send )

#Create the box to enter message
EntryBox = Text(base, bd=0, bg="white",width="29", height="5", font="Arial")
#EntryBox.bind("<Return>", send)


#Place all components on the screen
scrollbar.place(x=376,y=6, height=386)
ChatLog.place(x=6,y=6, height=386, width=370)
EntryBox.place(x=128, y=401, height=90, width=265)
SendButton.place(x=6, y=401, height=90)

base.mainloop()

这里是有趣的部分(如果其他部分还不好玩)。我们可以使用tkinter(一个允许我们创建自定义界面的Python库)来创建GUI。

我们创建一个名为send()的函数,该函数设置了聊天机器人的基本功能。如果我们输入到聊天机器人中的消息不是空字符串,则机器人将基于我们的chatbot_response()函数输出响应。

此后,我们将建立聊天窗口,滚动条,用于发送消息的按钮以及用于创建消息的文本框。我们使用简单的坐标和高度将所有组件放置在屏幕上。

五.运行聊天机器人

终于可以运行我们的聊天机器人了!

因为我在Windows 10计算机上运行程序,所以必须下载名为Xming的服务器。如果您运行程序,并且给您一些有关程序失败的奇怪错误,则可以下载Xming。

在运行程序之前,需要确保使用pip(或pip3)安装python或python3。如果您不熟悉命令行命令,请查看下面的资源。

一旦运行程序,就应该得到这个。

六.结论

恭喜您完成了该项目!构建一个简单的聊天机器人可以使您掌握各种有用的数据科学和通用编程技能。我觉得学习任何东西的最好方法(至少对我而言)是建立和修补。如果您想变得擅长某事,则需要进行大量练习,而最好的练习方法就是动手并坚持练习!

七.可以改进的地方

这只是一套简单且让你在短时间内即可构建聊天机器人构建的教程,还有许多改进的空间,欢迎各位大牛进行修改更正。

1.尝试不同的神经网络

我们使用了最简单的keras神经网络,因此还有很多改进的余地。随时为您的项目尝试卷积网络或循环网络。

2.使用更多数据

就各种可能的意图和响应而言,我们的json文件非常小。人类语言比这复杂数十亿倍,因此从头开始创建JARVIS会需要更多。

3.使用不同的框架

有很多深度学习框架,而不仅仅是keras。有tensorflow,Apache Spark,PyTorch,Sonnet等。不要只局限于一种工具!

原文链接(需要翻墙才能浏览):https://towardsdatascience.com/how-to-create-a-chatbot-with-python-deep-learning-in-less-than-an-hour-56a063bdfc44

Github项目地址:https://github.com/jerrytigerxu/Simple-Python-Chatbot

本文由未艾信息(www.weainfo.net)翻译,想看更多译文,大家可以到我们的网站上观看~

也可以关注我们的微信公众号:为AI呐喊(ID:weainahan)

八、聊天ai与ai写作机器人

聊天AI与AI写作机器人

聊天AI与AI写作机器人

随着科技的不断发展,人工智能技术已经深入到各个领域,其中聊天AI和AI写作机器人就是两个备受关注的话题。

聊天AI的应用

聊天AI是一种能够模拟人类对话,进行自然语言交流的人工智能技术。它能够理解用户的语言,并作出相应的回复,给人一种仿佛是在与人类交流的感觉。聊天AI的应用场景非常广泛,如社交媒体、在线客服、智能家居等领域。

聊天AI的优势在于其能够快速地响应用户需求,提供及时、高效的服务。同时,由于其可以模拟人类的对话,因此也可以应用于一些需要保护个人隐私的场景,如线上交易等。但聊天AI也存在一定的局限性,如对于一些复杂的问题,其回答可能不够准确和全面。

AI写作机器人的发展

随着自然语言处理技术的发展,AI写作机器人也逐渐成为了一个热门话题。AI写作机器人能够根据用户提供的需求,自动生成符合要求的文章、邮件、报告等文本内容。这种机器人不仅效率高,而且可以大大减少人工写作的成本和错误率。

目前,AI写作机器人已经广泛应用于自媒体、广告、金融、电商等领域。但同时,也需要注意到AI写作机器人生成的文本内容可能存在一定的机械性,缺乏人性化和情感化的表达,需要人工进行适当的修改和润色。

未来趋势

未来,聊天AI和AI写作机器人将会继续发展,并在更多的领域得到应用。随着技术的不断进步,我们相信这两个领域将会更加成熟和完善,为人类的生活和工作带来更多的便利和效率。

九、oppo可以用聊天机器人吗?

OPPO手机上的会聊天的机器人就是语音助手功能,在设置或者工具就可以找到。 具体操作步骤如下:

1、打开“设置”功能。

2、在设置里下拉找到“语音助手”,点击打开。

3、看到“语音唤醒”功能,把开关键打开。

4、这里我们还可以设置“个性语音”。

5、打开后可以看到很多语言,选择自己需要的下载即可。

6、然后回到桌面,在工具里找到“语音助手”图标,点击打开。

7、打开后就进入到了语音聊天页面了,长按就录音图标即可与机器人聊天对话。

十、地表最强聊天机器人怎么用?

1. 打开地表最强聊天机器人,输入需要的对话内容;2. 机器人会根据输入的内容进行自动回复,如果需要更换话题,可以直接在对话框中输入新的话题;3. 如果需要查看历史记录,可以在对话框下方的历史记录按钮中查看之前的对话记录;4. 如果遇到问题或需要进行更复杂的对话,可以通过机器人提供的链接进入相关网站或论坛进行搜索或提问;5. 当您需要退出对话时,可以输入“退出”或点击右上角的关闭按钮,停止与机器人的对话。