實現功能
準備工作
1.由於開發環境的需求，gcc的版本至少要在6.x以上，需要準備高版本的gcc
# sudo yum install centos-release-scl
# sudo yum install devtoolset-8
# scl enable devtoolset-8 bash
圖靈機械人能進行智慧型對話。接入圖靈機械人，依賴的是http協議，請求和相應的資料都是json格式。http本次不寫，直接使用第三方庫httplib。json進行資料序列號和反序列化功能需要我們完成，選擇乙個開源的c++庫：jsoncpp。
什麼是json
json是一種傳遞物件的語法，物件可以是name/value對，陣列和其他物件。
語法規則:
json 的語法規則十分簡單：
陣列（array）用方括號(「」)表示。
物件（object）用大括號（」{}」）表示。
名稱/值對（name/value）組合成陣列和物件。
名稱（name）置於雙引號中，值（value）有字串、數值、布林值、null、物件和陣列。
並列的資料之間用逗號（「,」）分隔
輸入引數
,
"userinfo":
}
class util
file *fp = popen(command.c_str(), "r");
if(nullptr == fp)
if(is_print)
}pclose(fp);
return true;
} //編寫進度條，監測錄音進度
static void* threadrun(void* arg)
; const char* label = "|/-\\";
for(; i <= 50; i++)
printf("\n");
} static void printstart(std::string tips)
static void printend()
};pthread_t util::id;
class robot
return result;
} //序列化
std::string messagetojson(std::string &message)
//請求圖靈
std::string requesttl(std::string &request_json)
return response;
} //反序列化
std::string jsontoechomessage(std::string &str)
int code = root["intent"]["code"].asint();
if(!iscodelegal(code))
json::value item = root["result"][0];
std::string msg = item["values"]["text"].asstring();
return msg;
} public:
robot(std::string id = "1")
std::string talk(std::string message)
~robot()
};
class speechrec
return result;
}
public:
speechrec()
//語音識別automatic speech recognition
bool asr(std::string path, std::string &out)
out = result["result"][0].asstring();
return true;
} //語音合成text to speech
bool tts(std::string message)
else
ofile.close();
return ret;
} ~speechrec()
};
class jarvis
bool play()
public:
jarvis()
//載入命令執行配置檔案
bool loadetc()
std::string sep = ":";
char line[256];
while(in.getline(line, sizeof(line)))
std::string k = str.substr(0, pos);
std::string v = str.substr(pos+sep.size());
k += "。";
commands.insert(std::make_pair(k,v));
}std::cerr << "load command etc done ... success" << std::endl;
in.close();
return true;
} //判定訊息是否是需要執行的命令，如果是命令，需要執行它，而不需要交給圖靈機械人進行對話
bool iscommand(std::string message, std::string &cmd)
cmd = iter->second;
} void run()
std::cout << "我# " << message << std::endl;
if(message == "你走吧。")
exit(0);
}std::string echo = rt.talk(message);
std::cout << "jarvis# " << echo << std::endl;
if(sr.tts(echo))}}
else
}#ifdef _log_
close(fd);
#endif
} ~jarvis()
#include "jarvis.hpp"
using namespace std;
int main()
js->run();
return 0;
}
cc=g++
bin=jarvis
src=jarvis.cc
include=-ispeech
lib=-ljsoncpp -lcurl -lcrypto -lpthread
flags=-d_log_
$(bin):$(src)
$(cc) -o $@ $^ $(include) $(lib)
.phony:clean
clean:
rm -f $(bin)
聊天機械人
我你好！小愛同學 小愛你好，很高興認識你！charset utf 8 css document 休息一會 sleep 1 獲取 使用者傳送的 訊息 可選 後端 對於 使用者發過來的 時候 是否 使用 可選 根據 傳送 過來的 訊息 返回 不同的內容 messagelist array 床前明月光，有...
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網上找到資料 倍感欣喜，這個資料太全面了。向科學致敬。自己動手做聊天機械人 四十二 重量級長文 從理論到實踐開發自己的聊天機械人 目前來說這幾個模型最為著名，有空可以拜讀下哈。可以參考我的這篇文章自己動手做聊天機械人 二十六 遞迴神經網路 rnn 或者直接看christopher olah的這篇博文...
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