作乙個學習型 機械人，再具體一點，就是學習型 聊天 機械人。
雖然我知道，難，也許一輩子也作不出來。但是，既然我想到了，而且也想作，那我就認認真真的去作一次，用自己所有的知識和力量爭取作成功，當然，首先是設想。
首先我談談作 學習型 聊天 機械人的思路：
對於學習型聊天機械人的定位：我把這個學習型聊天機械人當作乙個嬰兒看待，他什麼都不懂得，需要學習並學會思考。
情感分析（感性）
內容分析（理性）
機器理解
知識學習
轉換為日常用語
交 流
1基本條件
人類一出生在這個世界上，他從什麼都不懂，但是，人類通過學習，慢慢懂得如何說話，如何作事情，如何思考，這就是一種先天條件了，同樣，機械人必須要有這麼乙個條件，他才能夠學習。
2思考應該說，思考是系統中最難的一塊了。他主要分兩大塊：第一是對說話者語氣的分析，第二是對說話者內容的分析。
對說話者說話內容的分析，那麼就需要對中國語文的語法進行研究並分類。
對說話者說話語氣的分析，主要是對說話者的情緒狀態進行分析，也是比較難的乙個環節。
把他們分析出來的結果儲存為機械人可以識別的**儲存在資料庫中。
當然，這2塊可以分開單獨實現，互不影響。
3學習例如：
people:你好
robot後台就需要處理，首先，儲存「你好」這個詞語，然後就問，「你好」這個詞語什麼意思啊？
people：你好就是問候的意思，以後別人說你好的時候，你也應該說你好。
那麼，robot就學會了在語句中，如果碰到了你好，他應該如何回應，並且他把你好的解釋儲存在了資料庫中。這樣，下次別人對robot說你好的時候，那麼robot也就會說你好了。並且在資料庫中同時儲存機器理解你好的意思和人們理解你好的意思。
如果你教robot你好是壞人的意思的話，那麼，他就理解為壞人了。
4對robot實行懲獎機制——性格定位：
人類對事務的分析和理解可分為：理性和感性。那麼robot也應該有理性和感性。如何從資料上定位他們呢？
我們知道，感性分為：高興，沮喪等等。正面情緒的，我們可以為＋分，負面情緒的，我們可以為－分。理性也是如此。
通過robot的各方面的分數，可以反映robot的學習情況和他的性格特點。
robot
各方面的分數通過與人交談中所獲得資訊的多少得出。這些分數也將影響到機械人的表達方式。
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