智能机器人课程展示PPT

01
03
A.L.I.C.E.内部推理机制
架构
• 用户界面层 • 数据 I/O 层 • 自然语言智能问答引擎
关键技术
智能聊天机器人是自动问答系统的一种，它是自然语言处 理领域的一个应用系统，包括了自然语言处理、信息检索 等多方面的基本技术，比如词法分析、语法分析、语义分 析、信息挖掘、检索等。
语料库设置
清华智能聊天机器人“小图”的移动应用
智能聊天机器人“小图”是清华大学图书馆的一个特色服务,自 2010 年底试运行以来,受到很大关注, 在图书馆业界和其他领域 引起广泛讨论,其他图书馆迅速跟进, 推出类似服务。“小图” 尝试将人工智能引入图书馆咨询服务系统,实现过程利用了目前 广泛使用的多项计算机技术,并在此基础上对现有图书馆的资源、 可信第三方资源、优质网络资源加以组织、整理、整合和利用, 形成了一种全新服务。从一开始,“小图”就摒弃了从头开发的 想法,而是利用成熟的开源软件,将工作重点放在中文自然语言处 理等重点关注的内容上。
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聊天机器人
简介
目录
架构
技术
Contents
算法
简介
聊天机器人（chatterbot）是一个用来模拟人类对话或聊天的 程序。“Eliza”和 “Parry”是早期非常著名的聊天机器人。它试图 建立这样的程序：至少暂时性地让一个真正的人类认为他们正在 和另一个人聊天。Chatterbots已应用于在线互动游戏Tinymuds。 一个单独的玩家可以在等待其他“真实”的玩家时与一个 chatterbot进行互动。目前至少有一个公司正在制造一种产品，这 种产品让你建立一个chatterbot以便用来掌握相关市场或关于你网 站的其它问题。不难想象两个chatterbots互相交谈甚至互相交换 关于自身的信息，如此一来，他们的对话将会变得更为复杂。（ 看看人工智能就会知道这个想法如果实现了会引起怎样的惊慌） 。当然，他们可以使用更多普通的聊天缩略词。
随着网络时代的到来，用户可以获得的信息量迅猛增长。面对 今天浩如烟海的文本信息，如何帮助用户在日益增多的信息中 有效快速地搜集和选择所感兴趣的信息，这已经成为信息技术 领域的热点问题。当前用户获取信息的方式主要是利用搜索引 擎，如等都是网络用户常用的搜索引擎。然而现有的搜索引擎 返回的搜索结果大都是一堆的网页信息，其中存在大量的冗余 信息和用户不感兴趣的广告信息，这严重影响了返回结果的准 确性。问答系统旨在实现用户可以用自然语言跟机器友好、自 然的交互，并返回比传统搜索引擎结果准确度更高的目标
实验小结
• 遇到的问题
• 收获与心得
Thank you
02
ຫໍສະໝຸດ Baidu
2008年，勒布纳奖人工智能奖最后 一轮比赛10月12日在英国雷丁大学 展开。艾尔博特等6种软件程序击败 另外7种程序，获得决赛资格。艾尔 博特与12个陌生人交谈，力图让他们 相信它是“人”。一番争论、笑声过 后，这一电脑程序成功骗过3人，在 今年人工智能比赛中拔得头筹，朝“
成为史上第一台能思考的机器”目标 更近一步.
中文分词
索引建立
相似度匹配
搜书引擎
教学系统
推理机制
语料库检索模块的处理流程
例—语音聊天机器人
问 答 管 理 模 块 流 程 图
算法程序
应用——智能聊天机器人
事实上，从苹果的 Siri 机器人开始，智能聊天机器人渐渐受到各大互联网厂商的重视。 腾讯自己在很早之前也在 QQ客户端上推出过智能聊天机器人，取得了相当多的用户数 据反应，之后关闭了测试。有分析认为，腾讯或许已经开始研发微信端的智能聊天机器 人服务，而微软小冰 的 出 现 ，刚好 “ 碰 上 枪口”。微软可能寻找新入口不过，微软 在移动互联网入口的布局无疑晚了一步，微软寄望通过小冰涉足移动互联网领域。因此 微软在声明中强调，他们会救活小冰，二代小冰的研发已经接近尾声。不过，微软方面 并未告诉记者二代小冰推出的具体时间表。“微软目前正在加紧与腾讯微信团队的沟通， 但具体细节及进展还不便透露。”还有消息称，微软同时也在与国内外其他即时通信及 社交平台保持接触，包括 SKYPE、来往等，在技术上小冰与任何即时通信平台融入都是 可以实现的，这款产品的应用并不局限于微信产品。
产生起源
1950年，图灵在哲学刊物《思 维》（Mind）上发表了“计算 机器与智能”的文章，提出了 后来经典的图灵测试——交谈 能检验智能，如果一台计算机 能像人一样对话，它就能像人 一样思考。他由此获称“人工 智能之父”。
1991年，美国科学家兼慈 善家休·勒布纳设立人工智 能年度比赛——勒布纳奖 ，号称是对图灵测试的第 一种实践，旨在奖励最擅 长模仿人类真实对话场景 的机器人。
语音聊天机器人在气象知识共享领域的应用
人们获取信息的途径往往是通过信息检索引擎（Google、Yahoo、Baidu、 Microsoft 等）。但检索引擎仅仅进行信息的检索汇总，不能够实现信息的整 理和总结，从检索结果中筛选自己真正需要的信息，特别是气象科技信息的 检索更加困难。由于气象学科分类繁多，相互间交叉包容，关系复杂，同一 概念在不同学科中表达不同，表达相同的往往涵义不一定相同，极强的专业 性使得保证气象信息检索的准确性更加困难。 问答系统与传统的关键字检索 系统的区别在于用户可以以自然语言的形式进行问题的描述，系统最后返回 的是与问题直接相关的一句话或一段话，不需要用户从中再进行信息的筛选， 这种方式可以更好地提升工作效率，解决传统检索系统答案筛选繁杂的问题。 其中，最典型的问答系统就是聊天机器人。