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语音对话机器人

except Exception,e: print “e:”,e return “识别失败”.encode(“utf-8”) 代码图示根据图改缩进 识别完成之后呢 我们就要开始第三步了 我们要和机器人对话 为了能够智能点,我们就用到了图灵得接口图灵真的非常好用能够 查天气语音**讲故事**讲笑话 下面附上第三步的代码 3、“图灵回复" (1)去图灵机器人官网注册创建一个微信机器人 在这里插入图片描述 (2 )创建图灵机器人文件输入代码 sudo nano Turling.py (3) 写入代码,在红色处写自己申请的API KEY \# coding: utf-8 import requests import yuyinhecheng.yuyinhecheng_api(tok,tex) os.system('mpg123 "%s"'%url) time.sleep(0.5) 根据图改缩进 img 7、运行 最后就可以运行机器人

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实现web智能机器人对话

我自己接入了机器人。 socket.onmessage = function (res) { layim.getMessage({ username: "图灵机器人 false , fromid: "1" }); }; });</script></body></html>我这里后台是直接将图灵机器人的回复发送到前台

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    对话机器人技术简介:问答系统、对话系统与聊天机器人

    对话机器人技术简介 自从iPhone 4S开始内置Siri,到现在各种智能音箱,或者扎克伯格说自己做的智能管家, 我认为都算是对话机器人的一类。 以苹果的Siri和亚马逊的Echo为例,它实际上是一套非常复杂的智能系统,而对话机器人是其中一个界面。 本文会探讨各种简单的对话机器人技术,而这些技术,每个往往只能完成一个及其特定的功能。 岔开话题的话,在科学上,“怎么实现一个机器人”,是一个太宽泛的问题,往往此类问题都会被分解为若干个小问题。 一般此类对话系统的研究都基于如何让机器人在有限步骤内完成可以完成的任务的系统,并且结果往往定位到一个单一实体。 这样的机器人模板其实可以很多,例如Alicebot有超过一万条AIML模板,并且实际上可以完成足够多闲聊对话。AIML,即人工智能标记语言,是用来通过定义模板实现机器人(闲聊)的一种方法。

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    对话机器人ChatBot综述

    Conchylicultor/DeepQA web seq2seq https://github.com/farizrahman4u/seq2seq 封装seq2seq、attention API 整理 图灵机器人 /那/位/朋/友/他/敢/情/是/个/ M 啊/那/什/么/ M 棒/槌/ M 棒/槌/ M 嗐/他/也/是/话/糙/理/不/糙/ M 京/戏/嘛/也/该/变/变/了/ M 啊/ E SMS,短信没有对话 对话数据为短文本,字数平均长度在10以内 极少数的对话是其它语言,eg:英语、日语、韩语等 数据已去重 定价 单轮定价:100w组/510元 多轮每百万组定价(平均轮数为4.40±):(4.4-1)* 自己动手做聊天机器人教程 https://github.com/warmheartli/ChatBotCourse 直接获取语料数据 如果你不想经历上面这么痛苦的过程,可以直接获取我建设好的三千万( 京东多轮对话 http://jddc.jd.com/ ==汉语对话教材== ?

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    智能对话 | 使用 Java实现 智能对话机器人 -- 附源码

    人工智能 目前人工智能与深度学习顺应了互联网时代潮流,人机对话已经成为目前人工智能领域中非常热门的处理技术。 其中基于深度学习的人机对话交换系统(智能机器人)是人工智能最有潜力的领域,甚至被称作人工智能的皇冠。相对于传统的页面简单交互,人机对话系统更能读懂你的内心世界与想法。 机器人人机对话系统主要涉及深度学习、机器学习、特征过程、自然语言处理等核心知识。 技术领域 在此,先推荐一下学习的主要技术领域: 数学 ? 矩阵计算主要研究单个矩阵或多个矩阵相互作用时的一些性质。 《统计自然语言处理基础》、王斌老师翻译的中文版《信息检索导论》 使用Java实现智能对话机器人 需求:使用Java实现智能对话机器人 技术点 & 开发工具: Myeclipse、JDK1.8 2:创建机器人之后,获取机器人APIKEY值 ? 3:新建一个maven project,如下图: ?

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    Huan: 介绍对话机器人(Chatbot)与对话式用户交互界面(CUI)

    ,打造更加优秀的 Conversational AI 对话机器人。 本文希望可以简明扼要的介绍清楚: 什么是对话机器人(Chatbot) 什么是对话式用户交互界面(Conversational User Interface, CUI) Chatbot 能做什么 什么是 设计对话的目标是让人与计算机之间的协作变得简单。区别于使用传统的计算机语言,对话机器人能够让用户通过与计算机进行像与其他人一样的“交谈”来完成任务。 为对话式用户交互界面提供的 AI 能力,就是 Conversational AI (CAI)。 人工智能的发展是近些年来对话机器人能够越来越强大的基础原动力。 换言之,你需要确保你的用户在不同的设备和平台上访问你的对话机器人时,能够得到一致的体验。目前,最流行的对话平台包括:微信、Whatsapp、Slack、钉钉、飞书等。

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    智能机器人客服 让对话“恰到好处”

    人类期待机器人也能具备性格和感情,与人类产生平等对话。然而,尽管服务型机器人的语音识别水平已经超越人类,但在情感交互方面却并无突破。 ? 机器人新时代 人机对话有温度 据了解,结合金融特定的场景需求,度小满机器人已经应用到了新客申请流失召回、老客运营、贷后管理、用户在线咨询等多个环节。 “目前,度小满机器人的准确率在90%左右。” “基于语音技术能力,度小满机器人通过ASR实现语音数据流实时转化为文本文字,再通过TTS实现文本文字实时转化生成语音数据流,保证人机对话的整体流畅度。”上述负责人表示。 然而,流畅对话对于机器人来说远远不够,精准理解用户需求,为用户快速解决问题,让人机对话有温度,才是考验机器人技术的关键。 自然语音理解能力是机器人的大脑核心。 他们把对话机器人无法回答的失败案例标注出来,再将修正的数据添加到用户意图理解的模型中,让度小满机器人再次进行学习,提升其解决用户问题的准确率。

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    对话机器人的几种实现方式

    闲聊机器人实现 模板实现 早期闲聊机器人主要是通过模板实现,也就是规则,比较有代表性的语言是AIML,即人工智能标记语言,是一种基于XML的方言。 总结 谁简单用谁,尽量不考虑基于知识库的问答 任务机器人 结构 我们其实可以把任务机器人简单分成两部分:语言理解,对话管理。 对话管理,可以认为是根据我们对这一句的理解,上一句的理解,上上句的理解,其他上下文信息等等,共同决策机器人应当回复什么。 也就说大部分机器人可以认为是如下公式: (意图i, 关键实体i) = 语言理解(用户输入i) 回复 = 对话管理(意图0, 关键实体0,意图1, 关键实体1,…,意图n, 关键实体n,其他上下文) 意图 、年龄等 这里0到n指n轮的对话,理论上决策应该根据所有跟用户的对话一起判断。

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    Airbnb定价算法揭密

    这就是为什么我们在2012年开始构建定价工具,并且一直在努力使它们变得更好的原因。今年六月,我们发布了最新的改进版本。我们开始进行动态定价,即根据市场变化情况,每天提供新的价格提示。 eBay的定价问题相对来说比较简单,不管卖方和买方在哪里,或者你是在今天还是下周销售产品,价格都差不多。 与世界杯的情况不同,这时你可以以附近城堡的类似数据为根据来定价。其中一些数据可能会跨越多年,并提供有关旅游季节性的信息。 在动态定价方面,我们的目标是当房主的房子即将可以接受预定时,给房主一个新的提示价格。动态定价并不新鲜,几十年前,航空公司就开始运用,通常会实时调整价格,以确保每个座位最高的上座率和最大的收益。 我们保留了以前的定价系统所考虑的商品属性,并且我们添加了新的属性。一些新的信号,如“被预定前空闲的时间”,与我们的动态定价能力有关。

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    【译】云端机器人:与Ken Goldberg 的对话

    这是他认为将是我们这个时代的伟大技术突破的最新进展:机器人技术和云计算的融合。在这个经过编辑提炼的对话中他谈论了这个话题。 Q. 什么是云机器人? A. 云机器人是思考机器人的新途径。 在很长一段时间,我们认为机器人是由他们自己的处理能力自我封闭的。当我们将它们连接到云中,从一个机器人的学习可以远程处理并与来自其他机器人的信息融合。 Q 为什么这是一个大问题? A. 机器人学习将会大大加快。简而言之,一个机器人可以花1万小时的学习一些东西,或一万个机器人只需一个小时学习做同样的事情。 Q.这个存在多久了? A. 这些机器人可以处理数十亿的行为,并学习如何快速做重要的事情。 Q 有什么是这方面的一些例子吗? A. 谷歌的自动驾驶汽车是云机器人。 很显然,如果你的家用机器人被黑客攻击,你的所有个人资料如你的房子的布局和贵重物品的位置,会向世界各地散播。隐私也是人们的一个隐忧,特别是如果你考虑到谁正在出售机器人。战争机器人让我很忧心。

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    中文语音对话机器人智能音箱项目

    概 述 中文语音对话机器人/智能音箱项目 关键字:机器人 智能 音箱 是一个简单、灵活、优雅的中文语音对话机器人/智能音箱项目。 功能特性 功能特性 ? 模块化 中文支持 对话机器人支持 全局监听,离线唤醒 灵活可配置 智能家居 后台配套支持 开放API 微信接入 安装简单,支持更多平台 工作模式 ?

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    AI对话系统3.0:社交聊天机器人

    如果说Eliza代表了对话系统的1.0版对话机器人,那么以Siri、Cortana和Google Now为代表的语音助手就代表了对话系统的2.0版,也就是智能个人助理。 在与对话伙伴的实时互动中,对机器人对话内容的反馈被纳入深度学习的整体框架中:对话是在问答任务的背景下进行的,机器人必须以简短的故事或一组事实来回答对话伙伴的一系列问题。 互动的引入突破了暴力搜索的传统方法,让聊天机器人基于推理而非寻找实现对话内容的选取,这也给通用人工智能带来了一丝微弱的曙光。 机器人的提问可以细化为三个场景:当机器人不能理解对话伙伴的表述时,需要进行问题澄清;当机器人在对已有知识库的推理中遇到麻烦时,需要进行知识运用;当机器人的已有知识库不完整时,则需要进行知识获取。 不同场景下机器人提问的方式也不相同:在问题澄清中,机器人会要求同伴确认问题或重新表述问题;在知识运用中,机器人会请求相关的知识或询问问题是否与某个特定的知识有关;在知识获取中,机器人则会直接要求对话同伴给出答案

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    SAP SD 定价过程配置

    SD的定价过程:定价过程16个元素的作用: 1.步骤:定价过程中的顺序。 2.计数:对步骤的进一步细化 3.条件类型:定价活动中的定价因素,例如售价、折扣、运费、税费等。 对于定价过程的每一行都可以看做定价因素。 5.From - to :标示当前条件类型的条件范围。 6.手动:是否在创建订单流程中手工输入条件类型。勾选手动标示则代表是。 了解定价过程的16个元素的作用,你才能根据企业的需要设计配置满足需求的销售定价的计算方式 OK,Let's go to design sale pricing procedures. 我们先看定价的图例,然后根据图例介绍一下常用的条件类型及其配置所起到的作用。一般企业的定价中的条件类型也就用那几个,售价、税、成本、净价、折扣/返利等。 以上就是常用到的条件类型,基本这样就可以随意设计自己的定价过程了。 这里顺带一提信贷控制在定价过程中配置如图3: ? 如果你启用了信贷控制。

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    使用深度学习训练聊天机器人与人对话

    这些产品都有听觉接口,会话代理通过语音信息与你对话。在这篇文章中,我们将更多地关注只采用文本操作的聊天机器人。 在这篇文章中,我们将讨论如何使用深度学习模型在我过去的社交媒体对话中训练聊天机器人,希望能让聊天机器人按照我的方式来回应信息。 问题空间 聊天机器人的工作是对它收到的消息给出最佳响应。 如何改善 从聊天机器人的互动中可以看出,仍有很大的改进的空间。在几条信息之后,很快就会发现,聊天机器人无法进行持续的对话。它不能把想法联系在一起,有些反应似乎是随机的,语无伦次。 这里有一些方法可以提高我们聊天机器人的性能。 合并其他数据集,以帮助网络从更大的会话语料库中学习。这将消除聊天机器人的“个人特性”(在我的会话语料库中进行过严格的训练)。这将有助于产生更真实的对话。 (可选)通过Word2Vec.py为每一个在我们的对话中出现的词生成词向量。 4.在Seq2Seq.py中创建、训练和保存序列模型。 5.创建Facebook聊天机器人

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    对话 | 跑腿机器人SaviOne希望改变服务业

    科幻影片中机器人常常是扮演帮人类跑腿的角色,现在跑腿机器人的想法已经成真。 ? (Savioke CEO 史提夫克森与跑腿机器人SaviOne) 硅谷库柏蒂诺市的Aloft酒店,就从Savioke机器人公司请了一位名为SaviOne的机器人当酒店服务员的帮手,当酒店客人需要牙刷或瓶装水等东西时 威洛车库开发了主要用作学术研究用途的机器人PR2以及开源机器人操作系统(ROS),但史提夫克森与一些员工希望打造商业用途的机器人。 相较于工厂有许多重复性的工作, 但你已经有许多自动化,所以新的机器人或许对工厂会产生一些影响,但整体不会对人类历史产生什么影响,没人会在乎。服务性机器人有着工厂的规模,却鲜少有 机器人。 我绝对不希望看到机器人拍的照片流到网上,特别是会陷人入罪的照 片。因此机器人不会进房间,也绝不会公布所拍的视频。

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    腾讯云 CVM 定价

    每台云服务器实例最多可进行 5 次降配 随时升级配置,无限制 使用场景 适用于设备需求量长期稳定的成熟业务 在业务发展有较大波动性,且无法进行准确预测,或资源使用有临时性和突发性的情况下建议选择后付费 定价详情 关于云服务器各实例配置的定价表, 磁盘价格的定价表和带宽定价表,请查阅 定价中心。

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    使聊天机器人对话更有营养

    --- 今天的论文是 《Topic Aware Neural Response Generation》 https://arxiv.org/pdf/1606.08340.pdf 这篇论文的目的是让聊天机器人的回复更有营养

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    【腾讯知文】任务型对话机器人简介

    1 什么是任务型机器人 任务型机器人指特定条件下提供信息或服务的机器人。通常情况下是为了满足带有明确目的的用户,例如查流量,查话费,订餐,订票,咨询等任务型场景。 由于用户的需求较为复杂,通常情况下需分多轮互动,用户也可能在对话过程中不断修改与完善自己的需求,任务型机器人需要通过询问、澄清和确认来帮助用户明确目的。 这时候,根据现有的对话策略判断当前的槽位状态,最后给出对话管理模块的输出,如查询结果(源货币=人民币,目标货币=美元,汇率=1:0.16) 2.2.3 对话管理系统的相关研究工作 对话管理模块相当于任务型机器人的大脑 图 5 基于自然语言的完整对话准确率 3 应用:阿里小蜜调研 阿里小蜜机器人整体算法体系如下,采用领域识别将输入的query和context分发到不同的机器人执行任务。 ? 其中任务型机器人的算法框架如下,基本上采用第一部分所讲的框架。 ? 4 总结 本文较为浅显的介绍了基于任务型对话的框架与一些方法,大家如果需要深入研究可在参考文献中寻找相应的文章阅读。

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