1. 人設驅動，也就是人把所有的情況都寫程序式，機械人會按照程式來按部就班的回答你所問的東西。
2. 資料驅動，這也就是需要用到機器學習以及神經網路，讓機器自己能夠通過訓練資料集來回答你所問得問題。
1. 要明確回答的是短文本還是長文字，短文本就是yes or no，長文字與之相反。
2. 要明確兩點：首先這句話說的什麼內容，其次這句話的物理語境，也就是說這句話是在**說的，什麼時候說的等等。
3. 如何判斷對白或者是文字的語言個性。
4. 模型驗證：也就是說對於不同的人來說，同乙個問題的最佳回答不一定是一樣的，如何在和不同的人說話的時候能夠評判當前所說的話的對錯。
5. 多樣性不好實現。比如說我們訓練了一組資料：
吃了嗎？
嗯。今天天氣好嗎？
嗯。明天去**玩？
嗯。你沒病吧？
嗯。這就是沒有多樣性的回答。
第1階段. 就是小學生級別的，問什麼答什麼，都是一些判斷語句基本上。必須是和程式裡的模板一模一樣的句子才能夠識別。
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