如何做一款聊天机器人

首先难点在聊天上。

能让机器理解人类的语言，或者模仿人类的语言是大家对人工智能最初的幻想，所以在早先，图灵测试一度成为评判人工智能的标准。

对话和翻译应用的是人工智能众多学科分支里自然语言处理(Nature Language Processing，简称NLP)的部分，目的是要解决人和机器之间的沟通问题，是人工智能处理的发端，至今仍面临很多问题。

就拿对话系统来说，市面上各个巨头都推出自家智能语音助理，但鲜有一款能完全摆脱"智障"的嫌疑。

可以说在这条赛道上，大家跑的都不快。但尽管如此还是坚持在跑，就连长期困顿在手机里的Siri，也要推出自己的智能音箱。

"尽管目前形势不太乐观，但是一直跑下去，总会见到成效。"再坚持5-10年自然语言处理就会看到长足发展。

第一层是基础技术:分词、词性标注、语义分析。

第二层是核心技术:词汇、短语、句子、篇章的表示。包括机器翻译、提问和回答、信息检索、信息抽取、聊天和对话、知识工程、语言生成、推荐系统。

第三层是"NLP+":仿照"人工智能+"或"互联网+"的概念，实际上就是把自然语言处理技术深入到各个应用系统和垂直领域中。比较有名的是搜索引擎、智能客服、商业智能和语音助手，还有更多在垂直领域--法律、医疗、教育等各个方面的应用。

关于第三层的"NLP+",市面上大大小小的语音助手有不少，从微软毕业的有两个:小娜(Cortana)和小冰。虽然都是语音助手，但是两者还是有些区别。

其实无论小冰这种闲聊，还是小娜这种注重任务执行的技术，背后单元处理引擎无外乎就三层技术。

第一层:通用聊天，需要掌握沟通技巧、通用聊天数据、主题聊天数据，还要知道用户画像，投其所好。

第二层:信息服务和问答，需要搜索的能力，问答的能力，还需要对常见问题表进行收集、整理和搜索，从知识图表、文档和图表中找出相应信息，并且回答问题，这些统称为Info Bot。

第三层:面向特定任务的对话能力，例如订咖啡、订花、买火车票，任务是固定的，状态也是固定的，状态转移也是清晰的，就可以用Bot一个一个实现。通过一个调度系统，通过用户的意图调用相应的Bot 执行相应的任务。它用到的技术就是对用户意图的理解，对话的管理，领域知识，对话图谱等。

除了创造出小娜小冰，微软还要技术释放，让开发者能开发自己的Bot。如果开发者的机器不懂自然语言，这时就可以通过一个叫Bot Framework的工具来实现。

任何一个开发者只用几行代码，就可以通过Bot Framework完成自己所需要的Bot。比如，有人想做一个送披萨外卖的Bot，可以用Bot的框架填入相应的知识、相应的数据，就可以实现一个简单的Bot。很多没有开发能力的小业主，通过简单操作，就可以做一个小Bot吸引来很多客户。

在这个开源平台里有很多小冰的关键技术。微软有一个叫做LUIS(Language Understanding Intelligent Service)的平台，提供了用户的意图理解能力、实体识别能力、对话的管理能力等等。

比如说这句话"readme the headlines"，识别的结果就是朗读，内容就是今天的头条新闻。再比如说"Pausefor 5 minutes"，识别的结果是暂停，暂停多长时间有一个参数:5分钟。通过LUIS，我以把意图和重要的信息抽取出来，让Bot来读取。

这些对于人类来说甚至不需要动脑思考的对话，对于机器来说是难到了另一个层次上。

周明博士认为人工智能有四个层次，从下往上依次是:运算智能、感知智能、认知智能和创造智能。

运算智能已经达到很高的水平了，感受一下来自世界顶级围棋选手对AlphaGo的评价。

其次是感知智能，主要体现在听觉、视觉和触觉方面，也就是我们通常说的语音技术、图像技术。语音技术用的就多了，比如让Siri听懂你说的话，图像识别主要应用在人脸识别上，喜欢跟随科技潮流的公司一般会把门禁换成人脸识别。

认知智能是我们今天说的重点，主要包括语言、知识和推理。语言的重要性体现在什么地方呢Siri不能只是识别出来你在说啥，它需要根据你说的话做出回应，这时候就需要理解你在说什么。

创造智能就是一种最高级的形态了，也就是当AI拥有想象力的时候。

在运算和语音、图像识别上，机器已经能达到很高的准度，目前的主要缺口在认知智能上。过去认知智能主要集中在自然语言处理，它简单理解了句子、篇章，实现了帮助搜索引擎、仿照系统提供一些基本的功能、提供一些简单的对话翻译。

对于未来语音智能的发展，周明博士认为有几个方向:

第一，随着大数据、深度学习、云计算这三大要素推动，口语机器翻译会完全普及。

第二，自然语言的会话、聊天、问答、对话达到实用程度。

第三，智能客服加上人工客服完美的结合，一定会大大提高客服的效率。

第四，自动写对联、写诗、写新闻稿和歌曲等等，

第五，在会话方面，语音助手、物联网、智能硬件、智能家居等等，凡是用到人机交互的，基本上都可以得到应用。

最后，在很多场景下，比如说法律、医疗诊断、医疗咨询、法律顾问、投融资等等，这些方面自然语言会得到广泛的应用。

当然，现在的自然语言现在也面临许多困境。最关键的一点是如何通过无监督学习充分利用未标注数据。现在都依赖于带标注的数据，没有带标注的数据没有办法利用。但是很多场景下，标注数据不够，找人工标注代价又极大。转自机器人家，希望对你有帮助。

那么如何用这些没有标注的数据这就要通过一个所谓无监督的学习过程，或者半监督的学习过程增强整体的学习过程。

再给NLP一些时间，语音助手也许就能说服你它其实是人工智能了。

抖音配音机器人说话的问题。

工具／原料：VIVO Z5、Funtouch OS91、剪映510

1、抖音想要配音机器人说话，必须要借助工具。打开工具，点击开始创作。

2、选中视频素材，点击添加。

3、点击底部工具栏里面的文字选项。

4、点击新建文本的选项。

5、在输入框中输入文本文字，点击对号。

6、选中文本时间轴，点击文本朗读的选项。

7、选中想要的机器人音色，点击对号。

8、文本配音机器人说话完成，点击右上角的导出即可。

真人有感情的听书软件有哪些，听书现在已经成为一个潮流了，很多人听书都是听的机器人朗读的，一点没有情感，那么手机上有哪些真人配音的听书软件呢，下面跟着小编一起来看看吧。

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9大嘴讲故事

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