人工智慧資訊收集：

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  （1）首先要有個詞庫，記錄那幾個漢字是一個詞。     得到句子後，就要把句子分成若干個詞。     同時你有準備好的很多回答的句子，每個句子對應幾個問題關鍵詞。         得到問題後，把問題分解成問題關鍵詞。     然後在答案資料庫裡找，當然不一定能找到正好關鍵詞是一致的，但總能找一個儘量匹配的。然後就回答他對應的答案。大概是這麼個想法，還有待優化。          

（2）QQ小強，基本原理就是有一個對照表。         例如，你說：“去死吧”，他就會在對照表中找到與“死”有關的記錄，然後對比“去死”，確認與“去死”相關的記錄，隨機找出一條（這樣對話就不會重複）。         如果句子過長，例如，“我今天很不開心”，找出句子中的“主謂賓”，這將語句分為：“我”，“不”，“開心”，逐一組合與答覆對應表進行匹配，再將初步篩選的記錄針對“我不開心”進行最近似比較，最終確認回覆的記錄。         如果是短語/詞彙就相對簡單，只需要最多2層篩選就可確認。

（3）補充一點，從一個句子中，確認主語是非常關鍵的，這樣，可以決定回覆的物件，例如：“你”，那麼，回覆是，一定會有“我”，如果主語為“我”，那麼回覆中，則確定物件為“你”。         其次，是邏輯判斷，即“是”、“否”、“不是”、“可能”、“不”、“肯定”等，來確定後面附帶的名詞或動詞的含義（即相應動詞或名詞所關聯的對應表）。         例子分析：“你去死吧”，提取關鍵字：“你”（主語）、“死”（動詞）         主語對應表：                   主語“你”                       關聯回覆：我                   主語“你”                       關聯回覆：那麼你         動詞對應表：                   動詞“死”                       關聯回覆：不要死                   動詞“死”                       關聯回覆：想死嗎                   動詞“死”                       關聯回覆：為什麼想死                   動詞“死”                       關聯回覆：死是很可怕的         經過篩選後，按照主謂賓格式輸出：         我不要死     那麼你想死嗎     那麼你為什麼想死     我為什麼想死     我死是很可怕的     。。。。。。。。。     等組合。 

   （4）例子二：         輸入語句：我今天非常不開心，提取關鍵字：“我”，“不”,“開心”         主語對應表：                   主語“我”                       關聯回覆：你                   主語“我”                       關聯回覆：那麼我         動詞與邏輯對應表：                 1   動詞“開心”           邏輯：不             關聯回覆：想想憂傷的事情                 2   動詞“開心”           邏輯：不             關聯回覆：世界上還有很多人更不幸                 3   動詞“開心”           邏輯：不             關聯回覆：感到難過                 4   動詞“開心”           邏輯：是             關聯回覆：也很開心                 5   動詞“開心”           邏輯：是             關聯回覆：值得慶賀         經過主語、邏輯、動詞篩選後，按照主謂賓格式輸出只會輸入：1-3（邏輯欄位為：   不）：         你想想憂傷的事情     你世界上還有很多人更不幸     你感到難過         上面的回覆就太勉強了，如果想讓句子生動，那麼就需要加入形容詞的分析和相應的回覆對應表。我感覺如果要開發小強，需要大量的動詞表和行為解釋表，這樣才能使句子更加流暢，否則，就會答非所問。      

 載自 Friecin（雪客）