聊天機械人（chatbot、talkbot）本質上是基於文字和語音處理演算法能夠與真人進行交流的電腦程式，廣泛用於客服、問答等系統中。優秀的chatbot要能夠通過圖靈測試。
根據程式設計的方式，聊天機械人分為：1、rule-based chatbots，2、self-learning chatbots
這一類的聊天機械人基於簡單、有限的規則作出應答。
既可以通過經典的ml演算法實現也可以通過前沿的ai演算法實現。可以進一步細分為：retrieval based、generative。
2.1 retrieval based chatbots
基於原則流程圖或者知識圖譜從知識庫中檢索與問題最為匹配的答案，所有問題的答案都是預先生成併村粗在知識庫中的。
2.2 generative based chatbots
基於大量的對話資料訓練模型，問題的答案通過模型產生。
從上到下聊天機械人的智商逐漸公升高
必要的知識準備：nltk、tf-idf、cosine similarity、jieba分詞器
基本流程
2、由於nltk中文分詞功能不完善，該用jieba分詞代替。
3、文字切句然後分詞
4、計算輸入問句和文字的tf-idf以及余弦相似度
5、輸出與輸入問句不同的余弦相似度最高的答句。
效果展示
聊天機械人
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python實現簡單的聊天機械人
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聊天機械人ELIZA
1 在 自然語言理解 這本書的緒論中曾分析了聊天機械人eliza的設計機理，表明這是一種語言變換的技巧，而不是真正的 自然語言理解 午間休息時檢索了一下，找到了乙個它的連線 它並不如書中所舉的例子那樣的 聰明 也許因為這是第乙個聊天機械人，以及它並沒有真正採取 自然語言理解 的技術有關。下面是筆者與...