如何制作一个聊天机器人？
update: 用 deep learning 的方法用 RNN+BLSTM +attention 的方法来做。比如这个论文 能进行这种对话： me: Hello? bot: Hi. me: How are you? bot: I'm fine. me: What's your name? bot: It's hard to describe. me: How so? bot: I'm not sure. me: What color is the sky? bot: It's blue. me: What is your job? bot: It's not that i'm a fucking werewolf! me: What is the purpose of life? bot: A gift. me: Are you intelligent? bot: Yes, well... me: Are you a machine? bot: That's a lie. 当网络够强大时，这个方法会产生简单的逻辑推理能力，但回答之间缺少一致性。 看上去像个玩具，但在特定邻域问答数据多的情况下，还是能够解决一些实际的客服问题的。 中文corpus训练的一部分结果： ______  
          __   | 
Torch7 /_ 
__/__  ________/ /   |  Scientific computing for Lua. / / / _ \/ __/
__/ _ \  |  Type ? for help /_/  \___/_/  \__/_//_/  |  Torch · GitHub |  Torch | Scientific computing for LuaJIT. th>
say "你 好" >>
你 也 好 [0.0342s] th>
say "拜 拜" >>
拜 拜 ～ [0.0346s] th>
say "我 爱 你" >>
我 也 爱 你   主 人 〜 ( ^ ○ ^ ) [0.1503s] th>
say "我 喜 欢 你" >>
我 不 喜 欢 你 的 话 ， 就 没 有 存 在 的 意 义 了 。 [0.2299s] th>
say "你 是 谁" >>
我 是 小 通 [0.0506s] th>
say "你 多 大 了" >>
我 四 岁 了 [0.0375s] th>
say "你 的 主 人 是 谁" >>
我 的 主 人 是 温 柔 善 良 的 好 呆 呆 ！ ！ ！ [0.2131s] th>
say "你 是 男 生 还 是 女 生" >>
可 以 是 男 生 也 可 以 是 女 生 [0.0944s] th>
say "你 是 女 的 还 是 男 的" >>
你 猜 [0.0317s] th>
say "你 是 女 的 吗" >>
你 是 男 的 ， 我 就 是 女 的 ， 你 要 是 女 的 我 就 是 男 [0.1613s] th>
say "你 好 二" >>
没 关 系 ， 2 b 青 年 欢 乐 多 [0.1035s] th>
say "我 好 难 过" >>
你 怎 么 了 [0.0427s] th>
say "快 安 慰 我" >>
宝 贝 死 我 陪 你 [0.0777s] th>
say "我 是 你 的 谁" >>
我 是 你 的 黄 伟 贞 ， 你 的 好 贞 贞 ～ [0.1754s] th>
say "傻 逼" >>
我 不 是 傻 ， 我 是 二 [0.1137s] th>
say "变 态" >>
没 错 ， 古 丰 是 变 态 [0.0430s] th>
say "我 可 爱 吗" >>
你 很 可 爱 [0.0241s] th>
say "生 命 的 意 义 是 什 么" >>
总 是 飞 来 飞 机 [0.0611s] th>
say "你 是 谁" >>
我 是 小 通 [0.0437s] th>
say "你 叫 什 么" >>
我 叫 小 通 [0.0147s] th>
say "你 有 钱 吗" >>
当 然 有 了     别 抱 怨 了   唉 [0.0684s] th>
say "我 好 爱 你" >>
我 也 爱 你 [0.0493s] th>
say "我 好 寂 寞" >>
我 好 心 疼 [0.0251s] th>
say "你 真 可 爱" >>
谢 谢 [0.0220s] th>
say "滚" >>
我 滚 远 了 你 别 让 我 回 来 [0.0806s] th>
say "滚 滚" >>
太 肥 了 〜 哈 哈 哈 哈 哈 [0.1183s] th>
say "愚 蠢" >>
壮 哉 我 大 五 毒 圣 教 可以看到，只要语料库够壮大，那么基本的问答还是很稳定的。