一些想法：
一、人機對話程式反應速度太慢，一句話一般需要1500ms以上，再加上網路延遲和較大的提問量，速度可能會不理想。
二、購買的語料庫很可能需要再次處理。我們的人機對話的智慧型性一部分是語料庫的容量，一部分也要靠分詞，如果其他公司或個人的語料庫的訪問演算法和我們不同（極有可能），就需要對其進行處理（如分詞）。需要的時間可能不亞於構造語料庫。
三、學習的問題。如果希望提問者亦能教機械人問答，那必然需要提問者手動分詞，這有兩個問題，乙個是分詞的質量和準確性，乙個是根據什麼規範，不能要求提問者按照「介詞/2個動詞/2個名詞/3個任意詞」的模式進行教授，這過於繁瑣，會降低提問者的教授積極性。
一、msn
機械人
二、其他機械人
三、相關
url（排名不分先後）
四、其他資料 l
6萬條詞語分詞詞庫 l
人民**標註語料
1998
l雙語句子對照語料庫
一些人工智慧方面的名詞和領域
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