一、英语聊天对话？

英语的聊天对话，例如：1.I’m an office worker.我是上班族。

2.I work for the government.我在政府机关做事。

3.I’m happy to meet you.很高兴见到你。

4.I like your sense of humour.我喜欢你的幽默感。

5.I’m glad to see you again.很高兴再次见到你。

二、智能机器人聊天对话

智能机器人聊天对话：利与弊

在当今数字时代，智能机器人的出现给人们的生活带来了极大的便利，其中智能机器人聊天对话系统更是备受关注。智能机器人聊天对话系统作为人工智能技术的一项重要应用，已经逐渐渗透到人们的日常生活中。然而，与其带来的利益同时也存在着一些潜在的弊端。

智能机器人聊天对话的优势

智能机器人聊天对话系统的最大优势之一是其极大地提高了人们的工作和生活效率。通过使用智能机器人进行对话交流，用户可以迅速获得所需信息，完成任务，实现自动化处理，极大地节省了时间和精力。另外，智能机器人聊天对话系统还可以24/7全天候为用户提供服务，无需担心人力资源限制，大大提升了服务的可用性。

此外，智能机器人聊天对话系统还能够为用户提供个性化的服务。通过不断学习用户的需求和偏好，智能机器人可以根据用户的反馈和行为进行智能调整，提供更加个性化的服务和体验，让用户感受到更加贴心和高效的服务。

智能机器人聊天对话的劣势

然而，智能机器人聊天对话系统也存在一些劣势。首先，智能机器人的智能水平和交互能力尚不完善，无法完全代替人类的交流和思考能力，导致在复杂情境下容易出错或无法正常沟通。

另外，智能机器人的数据安全和隐私保护也是一个备受关注的问题。由于智能机器人需要获取用户的个人信息和数据来提供个性化服务，存在着泄露隐私和数据被滥用的风险，给用户造成潜在的安全隐患。

智能机器人聊天对话的发展趋势

面对智能机器人聊天对话系统的利与弊，未来的发展趋势将主要集中在提高智能机器人的人工智能水平和交互能力，加强数据安全和隐私保护，以及提供更加智能化、个性化的服务。随着人工智能技术的不断发展和应用，智能机器人聊天对话系统将在未来扮演着越来越重要的角色，为人们的生活和工作带来更多便利。

三、英语对话日常聊天简单？

简单英语日常对话1：

A:Can you tell the result?

能告诉我比赛结果吗?

B:It's love all.Now the score is in our favor.

B：零比零(平局)现在比分对我们有利。

A:Can you tell which team seems to win?

A：你猜哪个队会赢?

B:Hard to say.Now the score is in our favor.

很难说，现在比分对我们有利

A:Yes.Our guest team is really tough.

A：是啊，客队打得很顽强

B:They're still fighting hard.Let's wait and see.

他们打的正紧张，我们等等再说。

四、英语对话日常聊天范文？

认为是日常的 交流语言就可以，口语化

对话都是由日常口语语句组成，常用的口语对话实在太多，建议你还是先学好下面的常用口语语句吧，那样你都可以和别人直接交流了~ 1. It's up to you.（由你决定。）2. 。

1. I see． 我明白了。 2. I quit! 我不干了! 3. Let go! 放手! 4. Me too． 我也是。 5. My god! 天哪! 6. No way! 不行! 7. Come on． 来吧(赶快) 8. Hold on． 等一等。 9. I agree。 我同意。 10. Not bad． 还不错。 11. Not yet． 还没。 ..。

五、英语聊天机器人app哪个好？

英语流利说比较好

“英语流利说”是由百度公司推出的一款英语学习app，该应用致力于提供全场景、个性化的英语学习和口语交流平台。通过语音识别、智能TTS技术和人工智能计算等高科技手段，使得“英语流利说”能够模拟真实对话场景，为用户提供大量实用的英语口语练习机会。总的来说，对于英语口语学习者来说，“英语流利说”是一个不错的选择。

六、英语情景对话app推荐？

如果您正在寻找英语情景对话的练习和学习资源，以下是一些值得推荐的英语情景对话App：

1.HelloTalk: HelloTalk 是一个语言交流社交平台，可以帮助您与母语为英语的人士进行互动对话。您可以与母语英语人士进行语音或书面对话，并获得实时反馈和纠正。这是一个很好的方式来提高您的口语和听力技能。

2.Tandem: Tandem 是另一个语言交流应用，它连接了世界各地的语言学习者。您可以通过Tandem与使用英语作为母语的学习伙伴进行一对一的语言交流。您可以选择与不同程度的学习者交流，并在真实情境中练习英语对话。

3.FluentU: FluentU 提供了一个丰富的视频库，其中包含了真实的英语情景对话和其他学习资源。您可以观看视频并进行交互式学习，包括听力练习、对话理解、学习词汇和语法等。

4.English Conversations Practice: 这是一款专

七、与别人聊天的对话英语？

1. How are you doing? 你好吗?

2. I'm doing great. 我过得很好。

3. What's up? 出什么事了/你在忙些什么/怎么了?

4. Nothing special. 没什么特别的。

5. Hi. Long time no see. 嗨，好久不见了。

6. So far so good. 到目前为止，一切都好。

7. Things couldn't be better. 一切顺利。

8. How about yourself? 你自己呢?

9. Today is a great day. 今天是个好日子。

10. Are you making progress? 有进展吗?

11. May I have your name, please? 请问尊姓大名?

12. I've heard so much about you. 久仰大名。

13. I hope you're enjoying your staying here. 希望你在这里过得愉快。

14. Let's get together again. 改天再聚聚。

15. That's a great idea! 好主意!

16. Please say hello to your mother for me. 请代我向你母亲问好。

17. I'm glad to have met you. 很高兴遇到你。

18. Don't forget us. 别忘了我们。

19. Keep in touch. 保持联系。

20. I had a wonderful time here. 我在这里度过了难忘的时光。

21. Have a nice weekend. 周末愉快。

22. Same to you. 彼此彼此。

23. Nice talking to you. 很高兴与你聊天。

24. Take care of yourself. 自己当心/照顾好你自己。

25. Thank you for everything. 谢谢你的多方关照/你为我所做的一切。

26. Thank you all for coming. 谢谢光临。

27. I appreciate your help. 我感谢你的帮助。

28. You're always welcome. 别客气/不用谢

29. Forget it. 算了吧

30. It was my pleasure. 不用谢。

31. I made a mistake. 我弄错了。

32. I'm terribly sorry. 实在抱歉。

33. I must apologize! 我必须道歉!

34. I feel terrible. 我感觉糟透了。

37. What do you do? 你做什么工作?

38. How do you like your new job? 你觉得你的新工作怎样?

39. I like it a lot. 我很喜欢。

40. I like reading and listening to music. 我喜欢阅读和欣赏音乐。

41. What's wrong? 怎么回事?

42. What happened? 发生什么事了?

43. I hope nothing is wrong. 我希望一切顺利。

44. I know how you feel. 我知道你的感受。

45. Sorry to hear that. 听到这个消息我很难受。

46. Come on, you can do that. 来吧，你能做到的。

47. Use your head. 动动脑筋。

48. You did a great job. 你赶得很好。

49. That's very nice of you. 你真好。

50. I'm very proud of you. 我为你感到自豪。

51. I like your style. 我喜欢你的风格。

52. I love you guys. 我爱你们。

53. How do I look? 我看起来怎么样?

54. You look great! 你看上去棒极了!

55. That's fantastic! 那真是棒极了!

56. That's really something. 那真是了不起!

57. It's a pleasure working with you. 与您合作很愉快。

58. Congratulations on you success. 祝贺你的成功。

59. I'd like to propose a toast. 我提议干杯!

60. Are you married or single? 你结婚了吗?

61. I've been dying to see you. 我非常想见到你。

八、有没有可以聊天对话的智能机器人？

闲的无聊，在应用商店看见了这个软件，下载着玩玩

九、学英语对话交流的app？

以下是我的回答，学英语对话交流的app有很多，以下是一些推荐：HelloTalk：这是一款广受欢迎的语言交流应用，它连接了全球用户，提供文字、语音和视频交流的机会。你可以与来自不同国家的母语为英语的用户进行交流，共同提高口语能力。英语流利说：这是一款好玩又有效的英语口语学习软件，让你忍不住开口说英语。它为用户量身定制英语课程，全面提升英语听说读写。每日更新地道英语对话，内容涉及日常对话、商务职场、旅游出行、校园生活等场景。多邻国：这是一款实用日常英语对话应用，从基础教学开始，能很快轻松开口说英语。它自动为用户匹配合适的课程，有三十余种语言课程，有些课程是免费的。以上推荐仅供参考，可以根据自己的需求和喜好选择适合自己的app。试试跟英语口语老师练习，口语表达无压力！

十、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。

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。

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）