会话型机器人的三大引擎

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隔空喊话bot术语

隔空喊话bot术语
欢迎来到全新时代的隔空喊话bot术语！隔空喊话bot，也称作聊天机器人，是一种将文本信息转换为机器语言的机器学习技术。

隔空喊话bot术语主要包含以下内容：
1. 机器对话定义：这是一种让机器人和人机交流的术语，通过一系列的文本语句让机器理解用户的意图并依此做出反应。

2. 聊天引擎：聊天引擎使用自然语言处理（NLP），语义分析和机器学习等技术，使机器能够理解人类的自然语言语句，建立机器和用户的对话。

3. 机器对话：它是指机器和人的会话，机器能够听懂人的意图并根据用户的输入做出反应。

4. 对话系统：这是一种能够理解和解决用户问题的工具，可以以结构化和自然语言方式进行通信。

5. 机器学习：它是一项技术，通过算法和模型让机器学习以回答复杂的问题。

6. 自然语言处理（NLP）：将文本内容转化为机器可以理解的语言的一种技术。

7. 语义分析：使用自然语言处理技术，识别出文本中的词汇，用来标
记意义。

8. 意图处理：指的是机器分析自然语言用户提供的问题或者语句，并
据此做出正确反应的能力。

总而言之，隔空喊话bot术语涉及到一系列文本处理技术与机器学习，
可以应用在日常的人机交互中，帮助用户更好地了解机器的作用。

伴
随着人工智能的进步，我们大可期待隔空喊话bot术语越来越多的应用，届时它会为人们带来更加便捷的服务。

运营商问答系统融入AI打造智能客服

运营商问答系统融入AI打造智能客服程广兵【期刊名称】《通信世界》【年(卷),期】2018(000)014【总页数】3页(P45-47)【作者】程广兵【作者单位】中国移动苏州研发中心【正文语种】中文近年来，国内外各大公司在问答系统领域的激烈竞争从侧面印证了问答系统蕴涵的庞大商机。

智能问答系统是融合了自然语言处理技术和信息检索技术的人工智能产品。

根据目标的不同，智能问答系统被分为开放领域与限定领域两类。

本文介绍了限定领域的智能客服系统的算法结构，概述了架构中每个模块的功能。

文章在最后简单介绍了本文作者参与开发的智能问答系统应用案例的解决方案。

随着互联网的快速发展和个人计算机的广泛普及，越来越多的消息和数据通过超文本传输协议以电子文档的形式发布。

于是，用户可以通过互联网这种更加便捷的途径获取他们所需要的各类信息，与此同时，海量的数据资源汇聚在一起形成了信息大爆炸。

如何准确并及时地在浩如烟海的信息世界中获取用户所需的信息，已经成为互联网发展至今的一大难题。

信息检索技术就是解决这一难题的有效技术。

智能问答系统应用而生搜索引擎技术作为一种成熟的信息检索技术，可以满足用户绝大部分的信息需求。

但是，随着互联网数据的疯狂增长，搜索引擎的缺点逐渐显现。

百度、谷歌、必应这类传统的搜索引擎，通常只能以关键词作为输入。

而用户在检索信息时，需要将其查询凝练为若干简洁的关键词后提交给搜索引擎。

对于普通用户而言，他们往往难以用少量的关键词来准确地表述其查询意图。

此外，搜索引擎的返回结果不是一个简洁的准确答案，而是一个网页片段的列表。

这些网页片段通常含有大量的噪声数据，用户仍然需要阅读这些网页片段乃至相应的原始网页，才能找到其所需的答案。

为了改善信息检索的用户体验，人们开始研究直接以自然语言作为输入与输出的问答系统，用户能够以文本或者语音的方式，使用自然语言直接地表达其查询需求。

问答系统理解用户的查询意图后，通过一系列的检索、分析与处理，直接将以自然语言形式表述的准确答案返回给用户。

chatglm3-6b大纲提问模板

一、概述1.1 简述聊聊机器人技术的发展和应用1.2 介绍chatglm3-6b大纲提问模板的重要性和作用二、chatglm3-6b大纲提问模板的概述2.1 chatglm3-6b大纲提问模板的定义及作用2.2 chatglm3-6b大纲提问模板的特点和优势三、chatglm3-6b大纲提问模板的结构和内容3.1 chatglm3-6b大纲提问模板的结构设计原则3.2 chatglm3-6b大纲提问模板的内容要点和标准四、chatglm3-6b大纲提问模板的应用场景4.1 chatglm3-6b大纲提问模板在智能掌柜系统中的应用4.2 chatglm3-6b大纲提问模板在上线教育评台中的应用4.3 chatglm3-6b大纲提问模板在自然语言处理研究中的应用五、chatglm3-6b大纲提问模板的发展趋势5.1 chatglm3-6b大纲提问模板在人工智能领域的发展前景 5.2 chatglm3-6b大纲提问模板的未来应用场景和潜在问题 5.3 chatglm3-6b大纲提问模板的发展方向和挑战六、结论6.1 总结chatglm3-6b大纲提问模板的重要性和意义6.2 展望chatglm3-6b大纲提问模板的未来发展方向和应用前景七、参考文献以上是一份关于chatglm3-6b大纲提问模板的文章大纲，希望对你写作时有所帮助。

七、参考文献1. 概述随着人工智能技术的不断发展，聊聊机器人作为智能掌柜、上线教育等领域的重要应用，受到了广泛的关注和应用。

而chatglm3-6b大纲提问模板作为聊聊机器人中的重要组成部分，其设计和应用对于提高对话系统的效率和质量具有重要意义。

在本文中，我们将继续深入探讨chatglm3-6b大纲提问模板的概述、结构和内容、应用场景、未来发展趋势等方面的内容，旨在全面分析chatglm3-6b大纲提问模板在聊聊机器人领域中的重要作用和发展趋势。

二、chatglm3-6b大纲提问模板的概述2.1 chatglm3-6b大纲提问模板的定义及作用聊聊机器人的对话生成需要一个合理的提问模板来引导话题，而chatglm3-6b大纲提问模板正是这样一种模板。

一文了解应用于工业机器人的编程语言

一文了解应用于工业机器人的编程语言导语：机器人的开发语言一般为C、C++、C++Builder、VB、VC等语言，主要取决于执行机构（伺服系统）的开发语言；而机器人编程分为示教、动作级机器人编程语言、任务级编程语言三个级别机器人的开发语言一般为C、C++、C++Builder、VB、VC等语言，主要取决于执行机构（伺服系统）的开发语言；而机器人编程分为示教、动作级机器人编程语言、任务级编程语言三个级别；机器人编程语言分为专用操作语言（如V AL语言、AL语言、SLIM语言等）、应用已有计算机语言的机器人程序库（如Pascal语言、JARS语言、AR-BASIC语言等）、应用新型通用语言的机器人程序库（如RAPID 语言、AML语言KAREL语言等）三种类型。

目前主要应用的是SLIM 语言。

机器人语言可以按照其作业描述水平的程度分为动作级编程语言、对象级编程语言和任务级编程语言三类。

机器人编程语言（一）动作级编程语言动作级编程语言是最低一级的机器人语言。

它以机器人的运动描述为主，通常一条指令对应机器人的一个动作，表示从机器人的一个位姿运动到另一个位姿。

动作级编程语言的优点是比较简单，编程容易。

其缺点是功能有限，无法进行繁复的数学运算，不接受浮点数和字符串，子程序不含有自变量；不能接受复杂的传感器信息，只能接受传感器开关信息；与计算机的通信能力很差。

典型的动作级编程语言为V AL语言，如A VL语言语句“MOVETO(destination)”的含义为机器人从当前位姿运动到目的位姿。

动作级编程语言编程时分为关节级编程和末端执行器级编程两种。

关节级编程关节级编程是以机器人的关节为对象，编程时给出机器人一系列各关节位置的时间序列，在关节坐标系中进行的一种编程方法。

对于直角坐标型机器人和圆柱坐标型机器人，由于直角关节和圆柱关节的表示比较简单，这种方法编程较为适用；而对具有回转关节的关节型机器人，由于关节位置的时间序列表示困难，即使一个简单的动作也要经过许多复杂的运算，故这一方法并不适用。

Infor Suite技术白皮书

前言
3
1. 前言
随着计算机技术的发展，分布式应用系统的应用日益广泛，在这样的环境中，无论硬件还是软件平台都不可能做到统一。大规模的应用软件通常要求在软、硬件各不相同的分布式网络上运行，由此出现了不同硬件平台、不同网络环境、不同数据库之间的互操作。为了更好地开发和应用能够运行在这种异构平台上的软件，迫切需要一种基于标准的、独立于计算机硬件及操作系统的开发和运行环境，这就需要中间件技术。中间件是指基于计算机硬件和操作系统之上，支持应用软件开发和运行的系统软件，它为企业级的分布式应用提供了一个标准的平台，使得应用软件开发和运行能够独立于特定的计算机硬件和操作系统平台，实现企业应用系统的集成。消息传输中间件作为中间件领域中应用最广的一类中间件产品，为应用系统提供了可靠的消息通信手段，能够实现不同操作系统平台、数据库和硬件系统平台的数据通信。
持续集成
集成是一个永远的话题。在实现企业内部各个部门的集成之后，我们将面临着企业之间的 B2B 集成；解决了地市级数据交换的应用需求，省部级的电子政务项目又将启动。一个集成项目的实施完成也许意味着下一个集成程度更高的项目的开始——“持续集成”的概念正在深入人心。持续集成对系统所使用的基础设施提出了严格的要求 ,这意味着它不
前言
2
压缩加密 ................................................................................................. 14 断点续传 ................................................................................................. 14 崩溃恢复 ................................................................................................. 14 容错和流控 .............................................................................................. 15 集群功能 ................................................................................................. 15 事务管理 ................................................................................................. 16 日志管理 ................................................................................................. 16 配置监控管理 .......................................................................................... 17 支持 JMS1.1 ............................................................................................. 17 6. InforSuite MQ 产品特点 .......................................................................... 19 可靠性 ..................................................................................................... 19 可扩展性 ................................................................................................. 19 开放性 ..................................................................................................... 20

情感型对话机器人技术的研究综述

文章编号：2096-1472(2021)-02-14-05DOI:10.19644/ki.issn2096-1472.2021.02.003软件工程 SOFTWARE ENGINEERING 第24卷第2期2021年2月V ol.24 No.2Feb. 2021情感型对话机器人技术的研究综述肖鹏1,2，于丹1,2，王建超1,2，来关军1,2(1.大连东软信息学院，辽宁大连 116023；2.大连东软教育科技集团有限公司研究院，辽宁大连 116023)*******************;****************;***********************;*********************摘要：对话机器人技术一直是人机交互领域的研究热点，基于文本或者语音的对话机器人已经广泛应用于生活当中。

然而，构建能够与人类进行自然的、流畅的对话的机器人仍然充满挑战。

情感作为拟人性的重要方面能够提高人机交互的自然性和流畅性。

因此，为了推进对话机器人技术的发展，本文对情感型对话机器人的相关概念、发展历史、情感生成方式、设计思路和评价方式的相关研究展开了系统的梳理。

情感型对话机器人主要分为指定类别情感回复和生成式情感回复两种，其中生成式情感回复是未来发展的主要趋势。

关键词：对话机器人；情感；设计；评价中图分类号：TP183 文献标识码：AOverview of Emotional Chatbot TechnologyXIAO Peng 1,2, YU Dan 1,2, WANG Jianchao 1,2, LAI Guanjun 1,2(1. Dalian Neusoft University of Information , Dalian 116023, China ;2. Research Institute , Dalian Neusoft Education Technology Group Co . Limited , Dalian 116023, China )*******************;****************;***********************;*********************Abstract: Chatbot technology has always been a research focus in the field of human-computer interaction. Chatbots based on text or voice have been widely used in practices. However, it is still challenging to build chatbots that can converse with human in a natural and fluent way. Emotion, an important aspect of anthropomorphism, can make human-computer interaction more natural and fluent. Therefore, in order to promote development of chatbot technology, this paper provides a systematic review of emotional chatbots, including related concepts, development history, emotion generation methods, design ideas, and evaluation methods. Emotion-enabled chatbots are divided into emotional responses of designated categories and generative emotional responses, of which generative emotional responses are the main trend.Keywords: chatbot; emotion; design; evaluation1 引言(Introduction)对话机器人能够通过语音或者文本的方式使用自然语言与人类对话，从而使人类能够轻松地与机器进行交流。

AI应用侧系列报告：微软拉开AI应用序幕

AI 应用侧系列报告微软拉开AI 应用序幕2023年03月08日➢ 最新版Windows 11加入人工智能体验，从“开始”菜单开启PC 端AI 应用的序幕。

2023年3月7日，微软发布Windows 11 重要更新，相关更新将重塑和提升人们通过 PC 完成各项事务的使用体验。

人工智能驱动的“开始”菜单，有望成为PC 端AI 应用的起始。

此次Windows 11的人工智能更新开始于“开始”菜单，从第一入口带来由AI 驱动的推荐内容。

通过Azure Active Directory (AAD) 实现会议准备、快速访问正在协作处理的文件、快捷搜索本地及云端文件等核心功能。

➢新一代GPT-3.5-Turbo 与Whisper models 正式发布，文本与语音应用率先接入。

2023年3月2日，OpenAI 推出自然语言对话模型GPT-3.5-Turbo 和语音转文本模型Whisper models 的开发者API 。

ChatGPT-3.5-Turbo 模型具有高准确性、可靠性和可扩展性，具有更强大的抽象能力和语法识别能力，能够准确理解人类语言的含义和上下文，并将其转化为精准的文本输出。

Whisper 的自动语音辨识模型，将各种语言的语音变成文本，识别准确率高，无需联网，本地运行。

目前已有多个应用程序通过API 的方式将ChatGPT 融入到服务之中，从社交到购物再到学习，扩大ChatGPT 的应用生态，并优化应用的AI 商业模式。

➢10倍的成本降低有望催动海量应用迈入AI 新时代。

OpenAI 发布的ChatGPT API 访问的模型被称为gpt-3.5-turbo ，定价只要0.002美元/1000 tokens ，相当于企业付费2美元就可以输出75万单词。

费用门槛的大幅下降带来ChatGPT 被集成到更多的 APP 应用的可能性。

目前海外多家宣布接入ChatGPT API, 涉及行业和领域包括照片分享、生鲜电商平台、单词背诵软件、跨境电商、微软新版Bing 、C3.AI 赋能海量应用、AIGC ，形成OpenAI 和微软现有的合作伙伴相互赋能的应用格局。

网络信息检索基础 - 天津大学仁爱学院图书馆欢迎您!

2008
推荐：相对完美的解决方案---Google 帐户
/ Google首页的“登录”入口。

Gmail -超大邮箱，很好的反垃圾邮件功能。 iGoogle – 个性化页面。 Reader – RSS订阅文件 – 移动办公环境。其它：网上论坛、网页历史记录、 Talk （即时通讯）、日历

形式因素。形式指标反映了外部特征以及操作使用等方面，是为提示内容服务的，主要包括：美观性、条理性、查检性、帮助性、快捷性、低耗性等。定量的评价：Google的pagerank；星数评价等级。
2008

权威性

在本学科领域具有一定的影响、具有较高的学术水平、具有较高的知名度；Google网页级别评价作为重要的指标，非独特性资源网页级别需3/10以上。主要关注如下问题：所采集的网站（页）的主办者是否为有声誉的大学、学会/协会、实验室？网站是否通过权威评价机构评价过？所选的站点是否被多个internet站点链接？网站是由某公司、机构还是某领域的著名的权威或专家赞助？信息提供者的教育背景和职业背景及其研究方向？责任者有知名的出版物吗？信息是否经过过滤？信息是否经同行评议过？资源是否由相关的权威推荐？是否有与权威机构的页面的共同链接？出版社是否知名和有声望？出版社是否是公认的出版界的权威？出版社是否是大学的出版社？是否有任何原创作品？选择的资源与其它作品有相关性吗？

2008
网络信息资源检索基础
网络基础网络信息资源概念、类型及其特点网络信息资源的评价与选择网络信息检索工具
1. 2. 3.
4.
2008
1.1 认识IP地址

人们为了通信的方便给每一台计算机都事先分配一个类似我们日常生活中的电话号码一样的标识地址，称作网络协议地址，是分配给主机的一个32位地址，由4 个字节组成。分为动态IP地址和静态IP地址两种。动态IP地址指的是每次连线所取得的地址不同，而静态 IP地址是指每次连线均为同样固定的地址。如在图书馆无线上网就是动态IP地址，每次所取得的地址不同。静态地址如学校网站的IP 10.80.96.202 通常一经设定，变动较少。

ai聊天机器人工作原理

ai聊天机器人工作原理人工智能（AI）聊天机器人是一种基于机器学习和自然语言处理技术的智能对话系统。

它可以模拟人类的语言交流，通过与用户的对话实现语义理解、问题回答和任务执行等功能。

AI聊天机器人实现这些功能的工作原理如下：1. 语音识别：当用户说话时，AI聊天机器人首先将语音信号转化为文字形式，这个过程叫做语音识别。

语音识别技术利用声学模型和语言模型等算法，将声音转化为文本。

转化后的文本将被用于后续的处理和理解。

2. 语义理解：在接收到用户输入的文本后，AI聊天机器人要理解用户的意图和提取关键信息，这个过程叫做语义理解。

语义理解技术包括词法分析、句法分析和语义分析等。

通过这些技术，聊天机器人可以将用户的输入转化成机器可以理解的语义表示，从而更好地理解用户的需求。

3. 对话管理：在理解用户的意图后，AI聊天机器人需要做出合适的回应。

对话管理技术负责决策和生成合适的回答。

对话管理可以基于规则、状态机或者强化学习等方法来实现。

根据不同的对话任务，机器人可以提供信息、回答问题、执行任务或者进行闲聊等。

4. 问答生成：当用户提出问题时，聊天机器人需要生成准确的答案。

问答生成技术可以基于检索式或生成式方法。

检索式问答将从预先构建的知识库中检索得到的答案返回给用户。

生成式问答则根据用户问题生成新的答案。

生成式问答通常需要使用自然语言生成技术，如语言模型和文本生成模型。

5. 自我学习：AI聊天机器人可以通过机器学习和深度学习等技术来不断改进自己的性能。

通过分析人类对话数据集，机器人可以学习到语言规律、问题解决方法和回答策略等。

基于对话数据的学习可以提高机器人的对话质量和适应性。

总结：AI聊天机器人工作的关键在于语音识别、语义理解、对话管理和问答生成等核心技术。

这些技术的综合应用使得机器人能够模拟人类的自然语言交流，并具备语义理解和问题回答的能力。

通过不断学习和优化，AI聊天机器人可以不断提高自己的智能水平，为用户提供更加准确和人性化的对话体验。

ai聊天机器人技术原理

ai聊天机器人技术原理人工智能（AI）聊天机器人是一种基于自然语言处理技术（NLP）的人工智能应用，其工作原理基于文本分类、机器学习以及知识图谱等技术。

通过不断地学习用户的语言行为，让机器人能够处理自然语言文本输入并做出相关回应，从而实现人机对话。

下面我们来深入了解一下AI聊天机器人的技术原理。

1. 自然语言处理（NLP）自然语言处理是AI聊天机器人的核心技术之一。

它是指将人类语言转换成机器可以理解和处理的语言形式。

NLP技术主要包括分词、词性标注、命名实体识别、情感分析、语义理解等。

机器人首先需要将输入的文本进行分词，即将一段话分成单个的词语。

接下来，需要对每个词语进行词性标注，以便机器人了解每个词在句子中的含义。

然后，机器人通过命名实体识别技术来判断文本中提到的人、地点、组织等实体，并将其转化为结构化数据。

情感分析则是通过计算词句情感极性来判断用户态度倾向，从而作出适当回应。

语义理解则是用于理解用户输入的含义。

2. 机器学习（Machine Learning）机器学习是一种能够让机器不断学习、适应和改进的技术。

AI聊天机器人中的机器学习算法主要包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及深度学习等。

在机器学习领域中，AI聊天机器人通常采用监督式学习算法，即通过训练样本来学习并预测正确的回应。

这些样本通常会在系统中提前设置好，然后进行机器学习，不断调整算法并提高准确率。

3. 知识图谱（Knowledge Graph）知识图谱是一种用于表示知识关系的方式，它是一种结构化的、语义化的数据模型，能够将实体、关系和属性等元素组合起来，形成一个丰富而复杂的知识库。

AI聊天机器人会利用知识图谱来识别用户关键信息，以及提供更符合用户需求的回复。

总之，AI聊天机器人的基本技术原理主要包括自然语言处理、机器学习以及知识图谱等方面。

通过这些技术的应用，可以对用户的语言行为进行深入分析和理解，从而让机器人做出更加智能化、符合用户需求的回复。

“人机对话-聊天机器人”与话语修辞

当代修辞学2021年第3期（总225期)“人机对话-聊天机器人”与话语修辞<袁毓林(北京大学中文系/中国语言学研究中心/计算语言学教育部重点实验室，北京100871)提要本文首先通过“图灵测试”与“中文屋”思想实验两个案例，说明人工智能与语言运用及其表达效果关系紧密。

接着介绍ELIZA与PAR RY这两个“聊天机器人”的前辈系统,说明这种人机对话的成功依赖于语言交际的社会性与互动合作的主动性。

然后介绍目前智能对话系统的基本构架与模块（NLU-DM-NLG),特别展示在研制这种智能对话系统的过程中涉及到的修辞问题，包括话题结构的组织、语言表达的多样性、语言运用的个人风格等。

最后以智能对话系统的构建为镜子观照语言学研究，讨论语言运用的概率性与统计学特征，说明语义分析对于语言理解及相关智能系统开发的重要性。

关键词图灵测试中文屋人机对话聊天机器人语言运用表达效果_、语言运用与人工智能:从“图灵测试”到“中文屋”简单回顾历史，就可以知道：“人工智能”（artificial intelligence，AI)从概念萌生到技术发展和工程实现，始终跟人类的语言运用及其表达效果紧密地联系在一起。

比如，Turing (1948)明确提出“智能机器"（Intelligent Machine)的概念，Turing (1950: 433)提出了“机器能思维吗？”（Can machines think?)这个问题,并且通过“模仿游戏”（the imitation game)来重新表述和明确这个问题：一个由三个人参与的游戏：一个男子A,—个女子B，一个提问人C(男女皆可）。

提问人被单独隔离在一个房间中，看不到其他两位。

游戏的目标是：让提问人判断那两位参与者，哪个是男子，哪个是女子。

提问人用X和Y分别代表另外两位。

游戏结束时，他得说“X是A，Y是B”或者“X是B,Y是A”。

提问人可以通过电传打字机跟那两位进行书面问答。

聊天机器人：入门、进阶与实战

5.5.1 Embeddings from Language Models（ELMo） 5.5.2 BERT
6.1对话机器人发展史
6.2人工智能在对话机器人中的应用
6.1.1对话机器人的近况 6.1.2开放域 6.1.3垂直领域 6.1.4对话机器人的未来发展趋势
6.2.1深度学习在机器人方面的应用 6.2.2强化学习在机器人方面的应用 6.2.3知识图谱在机器人方面的应用
11.2开放领域问答机器人的开发流程
和方案
11.1开放领域问答机器人的架构
11.3开放领域问答机器人的开发案例
12.1 Seq2Seq以及 Attention机制
12.2 Beam Search
12.3基于Seq2Seq的聊天机器人开发流程
12.4本章小结
12.3.1语料准备 12.3.2定义Encoder和Decoder 12.3.3模型训练和评估模块 12.3.4模型预测和Beam Search模块
8.2多轮对话
8.1.1信息检索：利用搜索来预测答案 8.1.2句型模板匹配标准问题生成答案 8.1.3根据知识图谱推理得到答案
8.2.1多轮对话概述 8.2.2任务型多轮对话的控制和生成 8.2.3多主题多轮对话
9.2对话系统的架构实现
9.1对话系统的工程技术
9.3本章小结
9.1.1常用技术 9.1.2对话系统的分类 9.1.3主要系统软件介绍 9.1.4系统运维相关
聊天机器人：入门、进阶与实战
读书笔记模板
01 思维导图
03 读书笔记 05 作者介绍
目录
02 内容摘要 04 目录分析 06 精彩摘录
思维导图
关键字分析思维导图

智能问答机器人解决方案及核心技术

智能问答机器人解决方案及核心技术
一般来说，智能问答机器人的解决方案主要可以分为三大模块：知识
技术、自然语言处理、和计算机视觉。

首先，智能问答机器人需要建立一
个完整的知识库，以储存用户可能出现的各种问题。

然后，利用自然语言
处理技术，可以识别用户输入，并把用户输入的句子分解成“话题”、
“概念”和“关系”这样的构成部分。

最后，利用计算机视觉技术，对用
户提供的图像进行识别和分析，把用户提供的图像映射到知识库中的概念，从而达到理解用户意图的目的。

除此之外，智能问答机器人还需要实现模糊查询、文本推理和情感分
析等核心技术。

首先，模糊查询技术，可以让机器人识别用户语义表达的
模糊性，并做出相应的调整，以达到更好地理解用户意图。

其次，文本推
理技术，可以让机器人在理解用户提问的基础上，利用语句中暗含的关系，推断用户问题的真正意图。

电商场景下“智能导购机器人”的原理与设计步骤

电商场景下“智能导购机器人”的原理与设计步骤电商行业中，导购扮演着非常重要的角色——既触达客户解答产品疑惑，又能够通过沟通推广销售产品。

那么在电商场景中，我们就可以利用智能导购，通过多轮会话的方式来完成导购流程一、什么是“智能导购”？我们在逛商店时候，有时候不知道买哪一款商品，需要找导购人员咨询。

如果遇到一个好的导购人员，就犹如贴心小闺蜜那么给人信任感，让人如沐春风，放心地买买买。

但如果运气不好，碰上一名态度恶劣，带着有色眼镜的导购人员，也足够败坏我们一整天的好心情。

这种情况在线上购物时候也时不时发生，比如遇到一个回复贼慢，答非所问的导购客服，也特别让人抓狂，干脆走人。

某位刘姓天王就说过：“今时今日哩种服务态度係唔得噶”。

当然，如果是一个导购机器人，服务态度自不用说，它可以让每一位顾客享受到公平而温暖的服务，也不会受情绪的影响，不用等待，快速解决顾客的疑虑。

现在线下的导购机器人有“豹小秘”、“小船”这类比较知名的网红，他们可以帮忙迎宾、商品推荐、咨询问答、商品到工行、产品移动广告等；同样的，线上也有导购机器人，如有赞商城导购bot、优衣库线上导购员“小优”，淘宝的店小蜜，可以帮助顾客挑选商品，解答购买的疑惑。

而我们要聊的场景，其实是基于线上的电商导购chatbot，如何通过多轮会话的方式来完成导购流程。

这类场景比如在一个护肤品的线上店铺里面，买家不确定哪款护肤品适合自己，就会找导购客服咨询。

那在开始之前，我们先来捋一捋电商行业的导购场景。

二、应用场景与价值1. 不同行业导购场景不同行业的导购场景，由于品类不同，买家会咨询的问题不尽相同。

比如买家想购买一双鞋，会考虑是不是合脚，是休闲的还是运动的；而购买一台洗衣机，就会考虑全自动还是半自动，滚筒还是波轮。

这里，我们来聊聊三个比较有代表的行业场景：美妆、服装和家电。

（1）美妆行业小姐姐们日常买护肤品就应该知道，遇到一些新的牌子，有时候不确定哪一款适合自己。

智能助产术教学法——以“智能苏格拉底会话机器人”教学实践为例

智能助产术教学法——以“智能苏格拉底会话机器人”教学实践为例李海峰王　炜李广鑫王　媛（新疆师范大学教育科学学院，新疆维吾尔自治区乌鲁木齐 830017）[摘要]　当前，生成式人工智能与学生的人机会话主要是“知识讲述”型会话关系，这会影响学生的高阶思维能力发展。

解决这一问题的关键是，如何将人机“知识讲述”型会话关系，转变为“知识转化”型会话关系。

为此，研究者以助产术理论、ChatGPT 、学习分析和腾讯QQ 工具为基础，探索智能助产术教学法的学习发生机制，开发智能苏格拉底会话机器人，构建智能助产术教学模式。

本研究采用准实验方法，以“远程教育学”课程为教学内容，以教育技术学专业本科生为对象，开展以智能会话机器人支持的教学实验。

实验结果表明，智能助产术教学与直接使用ChatGPT 的教学相比，能显著提升学生的问题解决能力、创新能力和协作学习能力，但是对学习绩效、批判性思维能力和自我效能感的影响不显著。

为提高教学效果，研究者需提升计算机的系统算力，开发批判性思维学习支架，构建人机适切性互动机制，研制自我效能感提升策略。

[关键词]　助产术教学法；生成式人工智能；人机协同；智能会话机器人；高阶思维[中图分类号] G434 [文献标识码] A [文章编号] 1007−2179（2024）02−0089−11一、人机会话困境与破解ChatGPT 具有高质量的类人会话、挑战不正确的假设和拒绝不适切的请求（OpenAI, 2022）等能力。

然而，大量学生与ChatGPT 的会话交流，不是有意义的人机协同学习，学生多用Chat 生成作业、进行学术剽窃以替代思考（李海峰等, 2023a ）。

美国智能公司（）发现，64%的大学生直接利用智能工具完成作业，其中60%学生用智能工具完成50%以上的书面作业（Newswire, 2023）。

导致这些问题的主要原因是，人机互动是“知识讲述”（knowledge telling ）型的信息直接传递，而不是“知识转化”（knowledge transformation ）型的协作知识建构（Cress et al., 2023）。

人工智能基础(试卷编号171)

人工智能基础(试卷编号171)1.[单选题]以下说话正确的是（）A)一个机器学习模型如果有较高准确率，总是说明这个分类器是好的B)如果增加模型复杂度，那么模型的测试错误率不一定会降低C)如果增加模型复杂度，那么模型的训练错误率总是会降低答案:C解析:一个机器学习模型如果有较高准确率，不能说明这个分类器是好的。

对于不平衡的数据集进行预测时，正确率不能反映模型的性能。

模型越复杂，在训练集上越容易表现好，在测试集上越容易表现不好。

2.[单选题]由心理学途径产生，认为人工智能起源于数理逻辑的研究学派是（）A)连接主义学派B)行为主义学派C)符号主义学派答案:C解析:3.[单选题]Python读写Excel文件的第三方库是什么？A)openpyxlB)load_workbookC)WorkbookD)PIL答案:A解析:4.[单选题]数字图像是用一个数字阵列来表示图像，数字阵列中的每个数字，表示数字图像的一个最小单位，称为()A)色号B)像素C)尺寸D)标记答案:B解析:5.[单选题]云计算的核心概念是以工业物联网为中心，在网站上提供快速且安全的云计算服务与数据存储，让每一个使用工业物联网的人都可以使用网络上的庞大计算资源与数据中心。

以下不属于云计算服务类型的是( )。

A)基础设施即服务（IaaS）D)客户管理服务（Salesforce）答案:D解析:6.[单选题]2010年谷歌推出以顶点为中心的图处理系统（），其专为大规模图数据处理而设计，将图数据保存在主存储器中并采用并行计算的BSP模型A)AregelB)PregelC)CregelD)Dregel答案:B解析:2010年谷歌推出以顶点为中心的图处理系统Pregel，其专为大规模图数据处理而设计，将图数据保存在主存储器中并采用并行计算的BSP模型7.[单选题]服务机器人应用于服务器机房巡检场景中时，为了解决外部环境影响检测效果的问题，通过( )提高检测鲁棒性。

chatdoc原理

chatdoc原理
Chatbot，也称聊天机器人，是一种能够以类似人类的方式进行自然
对话的软件实体。

现在，全球上百家公司都在寻求在商业和营销方面的聊
天机器人利用。

在许多应用中，Chatbot的关键部分是它的对话管理：在会话中，它
必须能够识别用户的输入，根据上下文和意图来理解用户的意图，并且按
照自己的知识库和程序来对用户的输入做出响应。

而Chatdoc就是一种聊天机器人的技术平台，它由一组分布式的模块
组成，它提供有一个集成的系统架构，来帮助开发者构建一个聊天机器人。

下面介绍Chatdoc的主要技术模块和原理：
一、语音识别：语音识别系统能够将声音转换为文本输出，帮助Chatbot理解人们的语言，目前主要包括谷歌语音识别，百度语音识别，
及讯飞语音识别等。

二、语义理解：语义理解是Chatbot所执行的关键任务，通过语义理
解系统，Chatbot可以把来自用户的语句解析成机器可以理解的文字。

Chatdoc使用的语义理解系统，是基于深度学习的机器翻译技术，这种技
术能够根据用户的语句来分析出其语义，从而准确地实现自然语言理解。

三、知识库：知识库是Chatbot构建的基础，它为Chatbot提供的知
识和信息，可以有效地提升Chatbot的语义理解，并且准确地做出相应的
回答。

聊天机器人原理

聊天机器人原理
聊天机器人是一种基于人工智能技术的程序，可以通过自然语言处理技术与人进行智能对话，具有自动应答、智能推荐、语音识别等功能。

其原理主要包括以下几个方面：
1. 自然语言处理：聊天机器人可以通过自然语言处理技术将用户输入的自然语言转化为机器可以理解的形式，包括分词、词性标注、句法分析、语义理解等。

2. 语料库：聊天机器人需要建立大量的语料库，通过对语料库的分析和学习，提高聊天机器人的智能水平和对话体验。

3. 模型训练：聊天机器人需要建立相应的模型，通过模型训练实现对话的自动应答和智能推荐功能，常用的模型包括基于规则的模型、基于统计的模型和基于深度学习的模型等。

4. 对话管理：聊天机器人需要实现对话管理，包括对话流程的设计、对话状态的维护、答案的生成和输出等。

5. 多轮对话：聊天机器人需要实现多轮对话，即能够记住用户之前的对话内容，能够根据用户之前的问题和回答进行更加智能的回答和推荐。

聊天机器人原理的不断发展，将在未来为我们带来更加智能化和个性化的对话体验。

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