java实现机器人聊天 - 十九科技网

一、java实现机器人聊天

使用java实现机器人聊天的完整指南

在当今快速发展的科技时代，人工智能技术越来越受到关注和应用。其中，机器人聊天系统是一项备受瞩目的技术，能够让机器像人类一样进行自然的对话。本文将为您提供如何使用Java实现机器人聊天的完整指南。

1. 确定需求和目标

在开始编写机器人聊天系统之前，首先需要明确您的需求和目标。您可以考虑以下几个方面：

机器人的功能：确定机器人需要具备哪些基本功能，如回复用户提问、执行特定任务等。
对话流程设计：设计机器人的对话流程，确保对话自然流畅。
用户体验：关注用户体验，使用户与机器人的对话更加顺畅。

2. 选择合适的机器人引擎

在使用Java实现机器人聊天系统时，选择合适的机器人引擎至关重要。常用的机器人引擎包括：

DialogFlow：谷歌推出的自然语言处理平台，提供强大的技术支持。
Microsoft Bot Framework：微软的机器人框架，支持多种平台和开发语言。
IBM Watson Assistant：IBM的人工智能助手，拥有丰富的功能和服务。

3. 编写Java代码实现机器人

使用Java语言编写机器人聊天系统需要深入理解自然语言处理和人工智能算法。以下是一些编码指南：

引入必要的库：使用Java开发机器人时，需要引入一些自然语言处理的库，如Stanford NLP。
处理用户输入：编写代码处理用户的输入文本，理解用户意图。
生成回复：根据用户输入生成机器人的回复文本，保持对话连贯。

4. 测试和优化

在完成机器人聊天系统的编写后，进行测试和优化至关重要。您可以考虑以下几个方面：

功能测试：测试机器人的基本功能是否正常运行。
对话测试：模拟用户对话，检查对话流程是否顺畅。
优化性能：对机器人进行性能优化，提高响应速度和准确度。

5. 部署和集成

完成测试和优化后，您可以考虑将机器人聊天系统部署到实际应用中。集成机器人系统到网站、App等平台，让用户可以方便地与机器人进行对话。

结语

通过本文的指南，您可以了解如何使用Java实现机器人聊天系统。机器人聊天技术的发展将极大提升人机交互的体验，为用户提供更加智能、便捷的服务。

二、深度学习聊天机器人原理

深度学习聊天机器人原理是人工智能领域中一个备受关注的重要话题。随着深度学习技术的不断发展和成熟，聊天机器人在各个领域都展现出了巨大的潜力和应用价值。本文将深入探讨深度学习聊天机器人的原理以及其在现代社会中的意义和作用。

深度学习

要了解深度学习聊天机器人的原理，首先需要了解深度学习的基本概念。深度学习是一种人工智能技术，其核心思想是通过模拟人类大脑神经元之间的连接方式和工作原理，构建具有多层次结构的神经网络模型，从而实现对复杂数据的学习和智能决策。

聊天机器人

聊天机器人是一种能够模拟人类对话方式的人工智能程序。其目的在于通过自然语言处理和人工智能技术，使计算机能够与人类进行自然流畅的对话和交流，从而实现类似人类的智能行为和交互体验。

深度学习聊天机器人原理

深度学习聊天机器人的原理是基于深度学习技术构建的。通常采用的是基于循环神经网络（RNN）或变种模型如长短时记忆网络（LSTM）等来实现对话模型的训练和生成。

在深度学习聊天机器人的原理中，首先需要构建一个端到端的神经网络模型，使其能够接收用户输入的语句，并输出相应的回复。通过大量的对话数据进行训练，模型能够学习到不同对话场景下的语言模式和关联性，从而实现智能地回复用户的对话内容。

应用场景

深度学习聊天机器人在现代社会中有着广泛的应用场景。在客服领域，它可以为企业提供24/7全天候在线服务；在教育领域，它可以与学生进行智能化的学习互动；在医疗领域，它可以为患者提供医疗咨询和健康管理等方面的服务。

意义和作用

深度学习聊天机器人的出现，不仅可以提高工作效率和服务质量，还可以拓展人机交互的方式和范围。它为人们提供了更加便捷和个性化的信息获取和交流方式，促进了人机交互技术的发展和普及。

总的来说，深度学习聊天机器人的原理是建立在深度学习技术的基础上的，通过对话模型的构建和训练，实现了计算机智能自然对话的能力，为人们带来了全新的智能化体验和服务方式。

三、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：

库与数据
初始化聊天机器人
建立深度学习模型
构建聊天机器人用户界面
运行聊天机器人
结论
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）

四、避障机器人的原理是怎样实现的？

机器人避障的原理同蝙蝠相似，都是通过发出一定频率的超声波，当遇到障碍物时反射回来，通过接收该反射波，再根据发射和接收的时间差获得障碍物位置信号确定障碍物位置，但超声波探测在近距离表现欠佳，因为属机械波，发射时产生的振动会影响接收器，所以有一定的盲区。

而红外探测解决了这个问题，红外探测是根据反射发出特定频率的红外线确定物体距离的，具体测量过程是这样的，在机器人运动过程中先调节距离旋钮使其探测距离达到所用超声波探测器的盲区最大值，用程序控制探头发射信号，然后捕捉反射信号，若无反射信号说明无障碍，如有反射信号说明有障碍，信号从上拉电阻的OC门取出。

五、currenthashmap实现原理？

currenthashmap主要是数组+segment+分段锁，将数据分成段，然后给每一段数据配一把锁，当一个线程占用锁访问其中一个段数据的时候，其他段的数据也能被其他线程访问，能够实现真正的并发访问。ConcurrentHashMap定位一个元素的过程需要进行两次Hash操作。

第一次Hash定位到Segment，第二次Hash定位到元素所在的链表的头部；

六、cocoapods实现原理？

CocoaPods 的实现原理是将所有的依赖库都放到另一个名为Pods的项目中, 然而让主项目依赖Pods项目,

这样,源码管理工作任务从主项目移到了Pods项目中.

　　1.Pods项目最终会编译成一个名为libPods.a的文件, 主项目只要依赖这个.a文件即可.

　　2.对于资源文件, CocoaPods提供了一个名为Pods-resources.sh的bash脚步, 该脚本在每次项目

　　编译的时候都会执行,将第三方库的各种资源文件复制到目标目录中.

　　3.CocoaPods通过一个名为Pods.xcconfig的文件在编译设置所有的依赖和参数

七、dmesg实现原理？

dmesg是一种程序，用于检测和控制内核环缓冲。程序用来帮助用户了解系统的启动信息。

Linux命令dmesg用来显示开机信息，kernel会将开机信息存储在ring buffer中。您若是开机时来不及查看信息，可利用dmesg来查看。开机信息亦保存在/var/log目录中，名称为dmesg的文件里。

用户只需使用命令

dmesg > boot.messages

然后将文件boot.messages邮寄给某些可以帮你调试系统的人。而无须手工拷贝系统启动信息。

八、memcpy实现原理？

void *memcpy(void *dest, const void *src, size_t n); 从源src所指的内存地址的起始位置开始拷贝n个字节到目标dest所指的内存地址的起始位置中

九、modbus实现原理？

Modbus协议是一种已广泛应用于当今工业控制领域的通用通讯协议。通过此协议，控制器相互之间、或控制器经由网络（如以太网）可以和其它设备之间进行通信。

Modbus协议使用的是主从通讯技术，即由主设备主动查询和操作从设备。一般将主控设备方所使用的协议称为Modbus Master，从设备方使用的协议称为Modbus Slave。典型的主设备包括工控机和工业控制器等；典型的从设备如PLC可编程控制器等。Modbus通讯物理接口可以选用串口（包括RS232和RS485），也可以选择以太网口。

十、redis实现原理？

Redis是一个key-value存储系统，它支持的value类型相对较多，包括string、list、set和zset，这些数据都支持push/pop/add/remove及交并补等操作，而且这些操作都是原子性的，在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。为了保证效率，数据是缓存在内存中的，Redis会周期性的把数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave同步

Redis支持丰富的数据类型，最为常用的数据类型主要有五种：String、Hash、List、Set和Sort Set，Redis通常将数据存储到内存中，或被配置为使用虚拟内存，Redis有一个很重要的特点就是它可以实现持久化数据，通过两种方式可以实现数据持久化，一是RDB快照方式，将内存中的数据不断写入磁盘，二是使用类似MySql的AOF日志方式，记录每次更新的日志，前者性能较高，但是可能会引起一定程度的数据丢失，后者相反，Redis支持即将数据到多台子数据库上，这种特性提高读取数据性能非常有益

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