关于作一个学习型机器人网页——理论分析

 

作一个学习型 机器人，再具体一点，就是学习型 聊天 机器人。
虽然我知道，难，也许一辈子也作不出来。但是，既然我想到了，而且也想作，那我就认认真真的去作一次，用自己所有的知识和力量争取作成功，当然，首先是设想。
 
首先我谈谈作 学习型 聊天 机器人的思路：
对于学习型聊天机器人的定位：我把这个学习型聊天机器人当作一个婴儿看待，他什么都不懂得，需要学习并学会思考。

情感分析（感性）

内容分析（理性）

机器理解

知识学习

转换为日常用语

交 流

1基本条件
人类一出生在这个世界上，他从什么都不懂，但是，人类通过学习，慢慢懂得如何说话，如何作事情，如何思考，这就是一种先天条件了，同样，机器人必须要有这么一个条件，他才能够学习。
 
2思考
应该说，思考是系统中最难的一块了。他主要分两大块：第一是对说话者语气的分析，第二是对说话者内容的分析。
对说话者说话内容的分析，那么就需要对中国语文的语法进行研究并分类。
对说话者说话语气的分析，主要是对说话者的情绪状态进行分析，也是比较难的一个环节。
把他们分析出来的结果保存为机器人可以识别的代码保存在数据库中。
当然，这2块可以分开单独实现，互不影响。
 
3学习
例如：
People:你好
Robot后台就需要处理，首先，保存“你好”这个词语，然后就问，“你好”这个词语什么意思啊？
People：你好就是问候的意思，以后别人说你好的时候，你也应该说你好。
那么，robot就学会了在语句中，如果碰到了你好，他应该如何回应，并且他把你好的解释存储在了数据库中。这样，下次别人对robot说你好的时候，那么robot也就会说你好了。并且在数据库中同时保存机器理解你好的意思和人们理解你好的意思。
如果你教ROBOT你好是坏人的意思的话，那么，他就理解为坏人了。
 
4对robot实行惩奖机制——性格定位：
人类对事务的分析和理解可分为：理性和感性。那么robot也应该有理性和感性。如何从数据上定位他们呢？
我们知道，感性分为：高兴，沮丧等等。正面情绪的，我们可以为＋分，负面情绪的，我们可以为－分。理性也是如此。
通过robot的各方面的分数，可以反映robot的学习情况和他的性格特点。
Robot各方面的分数通过与人交谈中所获得信息的多少得出。这些分数也将影响到机器人的表达方式。