序列到序列（Seq2Seq）模型已被广泛用于会话领域的响应生成。
但是，不同对话方案的要求是不同的。
例如，客户服务要求所生成的响应是特定且准确的，而聊天机器人更喜欢多样化的响应以吸引不同的用户。
通过使用一般平均可能性作为优化标准，当前的Seq2Seq模型无法满足这些多样化的要求。
结果，它通常会生成安全且平常的响应，例如“我不知道”。
在本文中，我们针对不同的对话场景提出了两个针对Seq2Seq量身定制的优化标准，即针对特定需求场景的最大生成可能性和针对不同需求场景的条件风险价值。
在Ubuntu对话语料库（Ubuntu服务场景）和中文微博数据集（社交聊天机器人场景）上的实验结果表明，我们提出的模型不仅可以满足不同场景的各种要求，而且在衡量指标上均优于传统的Seq2Seq模型。
基础评估和人工评估。
但是，不同对话方案的要求是不同的。
例如，客户服务要求所生成的响应是特定且准确的，而聊天机器人更喜欢多样化的响应以吸引不同的用户。
通过使用一般平均可能性作为优化标准，当前的Seq2Seq模型无法满足这些多样化的要求。
结果，它通常会生成安全且平常的响应，例如“我不知道”。
在本文中，我们针对不同的对话场景提出了两个针对Seq2Seq量身定制的优化标准，即针对特定需求场景的最大生成可能性和针对不同需求场景的条件风险价值。
在Ubuntu对话语料库（Ubuntu服务场景）和中文微博数据集（社交聊天机器人场景）上的实验结果表明，我们提出的模型不仅可以满足不同场景的各种要求，而且在衡量指标上均优于传统的Seq2Seq模型。
基础评估和人工评估。
2025/1/7 9:50:33
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微软小冰，是一款聊天机器人，你可以了解到小冰的各个模块的具体设计，实现聊天机器人的各个功能，并且通过论文可以自己实现聊天机器人。
2024/12/16 2:07:09
8.22MB
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本资源是基于Android的智能聊天机器人的源代码。
它的运行逻辑就是将用户输入的文字，调用复旦nlp算法分词后，得到主谓宾三个关键词，然后分别按照主谓宾的的顺序与数据库(SQLite)中的三个表匹配，匹配得到一个id，然后根据这个id到语料表中找到对应的回答，反馈给用户。
它有学习功能，即用户可教它说话，其原理也使通过分词，将分词结果存入到主谓宾三个表中。
数据库在assets文件夹中。
若有其它疑问可与我私信。
它的运行逻辑就是将用户输入的文字，调用复旦nlp算法分词后，得到主谓宾三个关键词，然后分别按照主谓宾的的顺序与数据库(SQLite)中的三个表匹配，匹配得到一个id，然后根据这个id到语料表中找到对应的回答，反馈给用户。
它有学习功能，即用户可教它说话，其原理也使通过分词，将分词结果存入到主谓宾三个表中。
数据库在assets文件夹中。
若有其它疑问可与我私信。
2024/12/15 7:41:42
4.12MB
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UnityBaidu语音识别+图灵聊天机器人+baidu语音合成1、在Unity中整合百度识别，图灵聊天机器人，百度语音合成2、三个独立的，可以根据需要整合成一个语音聊天机器人
2024/11/21 2:01:12
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这个是我写的简易版的HTML5版本的智能聊天机器人的前端代码和后台代码，把这些代码部署到新浪SAE上就可以实现一个属于你的智能聊天机器人啦！由于是基础版，页面样式什么的需要你自己慢慢去按照你喜欢的样子来做哦！我的智能聊天机器人地址是：http://jingyan.baidu.com/article/95c9d20dadec41ec4e756186.html
2024/10/10 1:35:29
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PyChat-LSTMAutoencoder：使用Corenell电影对话语料库上的LSTM自动编码器模型实现的适用于Facebook的聊天机器人
2024/7/21 11:57:02
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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