如何制作一个聊天机器人？
作为一个尬聊鬼才，通过我多年的观察与思考，终于悟出了聊天的终极奥义！请先看下面一段对话： 这是多年前感动中国亿万网友的经典对话。 感动这么多人，当然需要极高的聊天水平。 机器人肯定是不行的！当然那是在我答题之前。 下面我就给你当场发明一个！而且，核心代码只有一行！是的，你没看错，请看： 没有什么聊天是不能用“嗯”回复的，如果有，那就连用两次：“嗯嗯”。至于自动回复，那当然是不能承认的。 怎么样？想象一下，用“嗯嗯”以后，是不是立马从孤高冷傲的聊天风格，一下变成了热情婉约的聊天风格？世界上的事就是这么奇妙且无法解释。 什么是大道至简？这就是大道至简！代码稍微改动就可以： 有人说，我既不喜欢孤高冷傲，也不喜欢热情婉约，我喜欢硬核耿直！那么请看下面一段对话： 怎么样，够不够硬核？够不够耿直？当然，这还是聊天机器人实现的，而且，核心代码还是只有一行！请看： 其实大部分聊天，从信息的角度看，有聊天和没有聊天是一样的，这也是聊天的最大意义。知道了这些，你就会明白我这个聊天机器人意义非凡。 嗯，今天天气不错。 上面聊天机器人用的编程语言是Python，感兴趣的可以自己运行一下。 怎么样，学会怎么制作聊天机器人了吗？  好的，看到这里，大部分同学，应该可以点赞走人了。因为接下来要讲的是一些朴实无华且枯燥的知识。 枯燥警告！ 唉，还是先写一首诗吧  自题小像 飘飘天地一沙雕，冷傲孤高漫寂寥。 二十四桥明月夜，玉人何处教吹箫。  嗯，还有TM点押韵。 再次枯燥警告！ 从如何制作的角度来说，现阶段的聊天机器人的类型主要有三种： 一、基于人工模板的聊天机器人。 二、基于检索的聊天机器人。 三、基于深度学习的聊天机器人。 目前，在构建系统时一般是将多种方法融合，这样可以达到一个较好的效果。 一、基于人工模板的聊天机器人。 该方法是根据用户输入的句子，在模板库中找到匹配的问句模板，然后按照对应的应答模板生成答案，返回给用户，如ALICE、ChatScript 等。ALICE采用AIML语言来描述知识库，AIML 语言采用XML 语法来存储数据，下图所示为AIML 规则实例。这种方法的优点是精确，缺点是需要大量的人力，并且缺乏灵活性，可扩展性差。 基于检索的聊天机器人。 基于检索技术的聊天机器人根据用户输入的句子，在对话库中以搜索匹配的方式进行匹配，从中找到最合适的应答内容，将答案提取出来返回给用户，其工作流程图如下图所示。这种方法对对话库的要求很高，并且需要足够大，但是它的优点是回答质量高，表达比较自然。 基于深度学习的聊天机器人。 基于深度学习的聊天机器人根据用户输入的句子，利用模型逐词或逐字生成答案，然后将答案回复给用户。其中多数技术采用了Encoder-Decoder模型，即编码-解码模型，其框架技术原理如下图所示。Encoder 就是对输入序列进行编码，通过一系列非线性变换转化成一个带有语义固定长度的向量；Decoder 就是根据之前生成的固定向量再转化成输出序列。实现聊天系统的时候，Encoder 和Decoder 都不是固定的，可选择的模型有ＲNN、LSTM、GＲU等，可以自由组合。这种方法思路简单，可扩展，能够更好地理解上下文，但是模型很难训练，回复时经常存在一些语法错误。 三种构建方法的对比如下表所示。 从制造聊天机器人的角度，可以看出基于人工模板的机器人实现起来是最容易的，但需要比较大的问答模板才能得到比较好的效果。基于深度学习的，虽然能处理各种场合，但也可能一句话说出来都错误百出，这叫没训练好。基于检索的机器人技术难度和工作量都处于两者之间。  我最开始设计的聊天机器人，其实就是第二种，基于检索的聊天机器人。你没有看错，他真的是一种聊天机器人，不是来搞笑的。而且是有名有姓有种类的那种。只是对检索做了极大的简化而已。 而 @季逸超 的答案，就是基于人工模板的聊天机器人。也是做了极大简化，而且是随机调用模板： 聊天机器人的通用系统框架如下图所示，如果你想深入了解，那每一部分都足够一个人花费大量的精力来研究。 像我最开始提到的方法，至少能让你完成一个简单的聊天机器人，我觉得这样就可以了。对于大部分人来说，太复杂的实现方式，并没有这么多的精力去实现它，到最后还是不得其门而入。而我说的这个机器人，只要你再增加一些规则和检索，就会得到更多内容丰富的聊天。 这么多公司研究这个，真正能聊的也没几个。微软小冰算还做得不错的。刚看了下，微信上的小冰已经不能用了，以前可以用来玩成语接龙。 嗯 就这样吧，再见 参考文献： 王浩畅, 李斌. 聊天机器人系统研究进展[J]. 计算机应用与软件, 2018, 35(12): 1-6.