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五、让机器人再“聪明”些

1 整句匹配语料库的设计

第一步当然是做你的整句匹配语料库。语料库都要自己写的，不要偷懒。找出别人最常说的话，比如你好谢谢对不起什么的，多放些回答在里面，免得每次回答都是一样的，然后要回答的时候，先写一句sql来查询，如

select * from reply where `key` = '"+sentense+"' order by rand() limit 1

把找到的话直接回复过去就可以了。如果找不到整句匹配，再做分词处理。

2 分词匹配语料库的设计

因为我们分词算法也没有经过什么优化，同时，我们找出关键字的办法也不是那么的好，所以，你给出的回答一定要不那么清晰。说白了就是，回答的话要有些“含糊不清”才可以。目标就是，让人觉得机器人对他说的话已经理解了，回答出来的还算比较“对路”。不要求100%对路，只要有40%以上对路，聊天的人基本就可能会接受。同时，回答的语料库，最好可以引导对方再次回答的时候，可以说出你语料库里面有的，最好是可以整句匹配的句子。

举个好玩的例子：

问题:你是男的还是女的？/你是男的还是女的/你是男的还是女的? (是否有标点符号没关系，我们要记录句子的词性搭配，同时，要对标点符号做些处理)

像这样一句话，我们可以通过分词，找出关键词：“还是”，而且通过判断词性，可以知道，这是一句问句。而且问的是在两种情况之间选择。（当然，我们通过简单的算法，没法知道这句话其实是问性别）

对于这样的问题，你的机器人怎么回答？其实很简单，首先，回答要“对路”，尽量不让人觉得答非所问，至少让人觉得，你的机器人是知道对方在问什么的。所以，我的机器人这样回答：

机器人回答：都是。。。哈哈

因为回答的是聊天用语，而且带点开玩笑的意味，所以会使聊天者觉得，这个机器人还不是那么笨。

这只是一个简单的例子。很多具体的句子还得你自己去分析。当然，语料库越多，机器人懂的就越多，也就越聪明了。

3 匹配不到关键字怎么办

语料库不是很多的情况下，很可能我们的分词算法匹配不到合适的回答来应付。所以我们还要另外做一个语料库，用来在实在匹配不到关键词的时候，进行回答。这样的回答比较需要类似“算卦”的人的回答技巧，因为对方可能说任何话，而我们的机器人不明白。所以，要想办法“蒙混过关”，同时，尽量引导对方向你机器人可能回答的方面说。你可以试着跟“小布”聊聊天，会发现它回答不出来的时候，就会随便挑一句“佛经”来说。

其实最重要的一个技巧就是，学习一下算卦的人说的话，都是云里雾里的，让人摸不到头脑，还觉得可能是对的。我们就要让机器人学习这种技巧，来达到看上去“聪明”的目的。
最后的话：
其实写这样的一个机器人程序很快的，如果熟悉些的话，估计一天应该就可以写出来。我大概用了一天半，还加上准备些语料库的时间。如果你真想做个稍稍“聪明些”的机器人来玩，这篇文章应该可以为你剩下至少3-5个小时的找资料的时间。如果你懒得自己研究，也有别的公司做的只能整句匹配的程序可以下载，自己下一个玩玩也就算了。

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