一、英語聊天對話？

英語的聊天對話，例如：1.I’m an office worker.我是上班族。

2.I work for the government.我在政府機關做事。

3.I’m happy to meet you.很高興見到你。

4.I like your sense of humour.我喜歡你的幽默感。

5.I’m glad to see you again.很高興再次見到你。

二、智能機器人聊天對話

智能機器人聊天對話：利與弊

在當今數字時代，智能機器人的出現給人們的生活帶來了極大的便利，其中智能機器人聊天對話系統更是備受關注。智能機器人聊天對話系統作為人工智能技術的一項重要應用，已經逐漸滲透到人們的日常生活中。然而，與其帶來的利益同時也存在著一些潛在的弊端。

智能機器人聊天對話的優勢

智能機器人聊天對話系統的最大優勢之一是其極大地提高了人們的工作和生活效率。通過使用智能機器人進行對話交流，用戶可以迅速獲得所需信息，完成任務，實現自動化處理，極大地節省了時間和精力。另外，智能機器人聊天對話系統還可以24/7全天候為用戶提供服務，無需擔心人力資源限制，大大提升了服務的可用性。

此外，智能機器人聊天對話系統還能夠為用戶提供個性化的服務。通過不斷學習用戶的需求和偏好，智能機器人可以根據用戶的反饋和行為進行智能調整，提供更加個性化的服務和體驗，讓用戶感受到更加貼心和高效的服務。

智能機器人聊天對話的劣勢

然而，智能機器人聊天對話系統也存在一些劣勢。首先，智能機器人的智能水平和交互能力尚不完善，無法完全代替人類的交流和思考能力，導致在復雜情境下容易出錯或無法正常溝通。

另外，智能機器人的數據安全和隱私保護也是一個備受關注的問題。由于智能機器人需要獲取用戶的個人信息和數據來提供個性化服務，存在著泄露隱私和數據被濫用的風險，給用戶造成潛在的安全隱患。

智能機器人聊天對話的發展趨勢

面對智能機器人聊天對話系統的利與弊，未來的發展趨勢將主要集中在提高智能機器人的人工智能水平和交互能力，加強數據安全和隱私保護，以及提供更加智能化、個性化的服務。隨著人工智能技術的不斷發展和應用，智能機器人聊天對話系統將在未來扮演著越來越重要的角色，為人們的生活和工作帶來更多便利。

三、英語對話日常聊天簡單？

簡單英語日常對話1：

A:Can you tell the result?

能告訴我比賽結果嗎?

B:It's love all.Now the score is in our favor.

B：零比零(平局)現在比分對我們有利。

A:Can you tell which team seems to win?

A：你猜哪個隊會贏?

B:Hard to say.Now the score is in our favor.

很難說，現在比分對我們有利

A:Yes.Our guest team is really tough.

A：是啊，客隊打得很頑強

B:They're still fighting hard.Let's wait and see.

他們打的正緊張，我們等等再說。

四、英語對話日常聊天范文？

認為是日常的 交流語言就可以，口語化

對話都是由日常口語語句組成，常用的口語對話實在太多，建議你還是先學好下面的常用口語語句吧，那樣你都可以和別人直接交流了~ 1. It's up to you.（由你決定。）2. 。

1. I see． 我明白了。 2. I quit! 我不干了! 3. Let go! 放手! 4. Me too． 我也是。 5. My god! 天哪! 6. No way! 不行! 7. Come on． 來吧(趕快) 8. Hold on． 等一等。 9. I agree。 我同意。 10. Not bad． 還不錯。 11. Not yet． 還沒。 ..。

五、英語聊天機器人app哪個好？

英語流利說比較好

“英語流利說”是由百度公司推出的一款英語學習app，該應用致力于提供全場景、個性化的英語學習和口語交流平臺。通過語音識別、智能TTS技術和人工智能計算等高科技手段，使得“英語流利說”能夠模擬真實對話場景，為用戶提供大量實用的英語口語練習機會。總的來說，對于英語口語學習者來說，“英語流利說”是一個不錯的選擇。

六、英語情景對話app推薦？

如果您正在尋找英語情景對話的練習和學習資源，以下是一些值得推薦的英語情景對話App：

1.HelloTalk: HelloTalk 是一個語言交流社交平臺，可以幫助您與母語為英語的人士進行互動對話。您可以與母語英語人士進行語音或書面對話，并獲得實時反饋和糾正。這是一個很好的方式來提高您的口語和聽力技能。

2.Tandem: Tandem 是另一個語言交流應用，它連接了世界各地的語言學習者。您可以通過Tandem與使用英語作為母語的學習伙伴進行一對一的語言交流。您可以選擇與不同程度的學習者交流，并在真實情境中練習英語對話。

3.FluentU: FluentU 提供了一個豐富的視頻庫，其中包含了真實的英語情景對話和其他學習資源。您可以觀看視頻并進行交互式學習，包括聽力練習、對話理解、學習詞匯和語法等。

4.English Conversations Practice: 這是一款專

七、與別人聊天的對話英語？

1. How are you doing? 你好嗎?

2. I'm doing great. 我過得很好。

3. What's up? 出什么事了/你在忙些什么/怎么了?

4. Nothing special. 沒什么特別的。

5. Hi. Long time no see. 嗨，好久不見了。

6. So far so good. 到目前為止，一切都好。

7. Things couldn't be better. 一切順利。

8. How about yourself? 你自己呢?

9. Today is a great day. 今天是個好日子。

10. Are you making progress? 有進展嗎?

11. May I have your name, please? 請問尊姓大名?

12. I've heard so much about you. 久仰大名。

13. I hope you're enjoying your staying here. 希望你在這里過得愉快。

14. Let's get together again. 改天再聚聚。

15. That's a great idea! 好主意!

16. Please say hello to your mother for me. 請代我向你母親問好。

17. I'm glad to have met you. 很高興遇到你。

18. Don't forget us. 別忘了我們。

19. Keep in touch. 保持聯系。

20. I had a wonderful time here. 我在這里度過了難忘的時光。

21. Have a nice weekend. 周末愉快。

22. Same to you. 彼此彼此。

23. Nice talking to you. 很高興與你聊天。

24. Take care of yourself. 自己當心/照顧好你自己。

25. Thank you for everything. 謝謝你的多方關照/你為我所做的一切。

26. Thank you all for coming. 謝謝光臨。

27. I appreciate your help. 我感謝你的幫助。

28. You're always welcome. 別客氣/不用謝

29. Forget it. 算了吧

30. It was my pleasure. 不用謝。

31. I made a mistake. 我弄錯了。

32. I'm terribly sorry. 實在抱歉。

33. I must apologize! 我必須道歉!

34. I feel terrible. 我感覺糟透了。

37. What do you do? 你做什么工作?

38. How do you like your new job? 你覺得你的新工作怎樣?

39. I like it a lot. 我很喜歡。

40. I like reading and listening to music. 我喜歡閱讀和欣賞音樂。

41. What's wrong? 怎么回事?

42. What happened? 發生什么事了?

43. I hope nothing is wrong. 我希望一切順利。

44. I know how you feel. 我知道你的感受。

45. Sorry to hear that. 聽到這個消息我很難受。

46. Come on, you can do that. 來吧，你能做到的。

47. Use your head. 動動腦筋。

48. You did a great job. 你趕得很好。

49. That's very nice of you. 你真好。

50. I'm very proud of you. 我為你感到自豪。

51. I like your style. 我喜歡你的風格。

52. I love you guys. 我愛你們。

53. How do I look? 我看起來怎么樣?

54. You look great! 你看上去棒極了!

55. That's fantastic! 那真是棒極了!

56. That's really something. 那真是了不起!

57. It's a pleasure working with you. 與您合作很愉快。

58. Congratulations on you success. 祝賀你的成功。

59. I'd like to propose a toast. 我提議干杯!

60. Are you married or single? 你結婚了嗎?

61. I've been dying to see you. 我非常想見到你。

八、有沒有可以聊天對話的智能機器人？

閑的無聊，在應用商店看見了這個軟件，下載著玩玩

九、學英語對話交流的app？

以下是我的回答，學英語對話交流的app有很多，以下是一些推薦：HelloTalk：這是一款廣受歡迎的語言交流應用，它連接了全球用戶，提供文字、語音和視頻交流的機會。你可以與來自不同國家的母語為英語的用戶進行交流，共同提高口語能力。英語流利說：這是一款好玩又有效的英語口語學習軟件，讓你忍不住開口說英語。它為用戶量身定制英語課程，全面提升英語聽說讀寫。每日更新地道英語對話，內容涉及日常對話、商務職場、旅游出行、校園生活等場景。多鄰國：這是一款實用日常英語對話應用，從基礎教學開始，能很快輕松開口說英語。它自動為用戶匹配合適的課程，有三十余種語言課程，有些課程是免費的。以上推薦僅供參考，可以根據自己的需求和喜好選擇適合自己的app。試試跟英語口語老師練習，口語表達無壓力！

十、聊天機器人連續對話用Python怎么實現？

我這里有一個用Python&深度學習創建聊天機器人的教程，是非常粗糙的聊天機器人，不知道對題主適不適用，下面是詳細的教程。

這是成品的樣子。

本教程包括以下七大部分：

1. 庫與數據
2. 初始化聊天機器人
3. 建立深度學習模型
4. 構建聊天機器人用戶界面
5. 運行聊天機器人
6. 結論
7. 改進領域

如果您想更深入地了解該項目，或者想添加到代碼中，請到GitHub上查看完整的存儲庫：https://github.com/jerrytigerxu/Simple-Python-Chatbot

一.庫與數據

運行該項目的所有必需組件都在GitHub存儲庫上。隨意派生存儲庫并將其克隆到本地計算機。以下是這些組件的快速分解：

• train_chatbot.py —用于將自然語言數據讀入訓練集中并使用Keras順序神經網絡創建模型的代碼
• chatgui.py —用于基于模型的預測清理響應并創建用于與聊天機器人進行交互的圖形界面的代碼
• classes.pkl —不同類型的響應類別的列表
• words.pkl —可以用于模式識別的不同單詞的列表
• intents.json — JavaScript對象的組合，列出了與不同類型的單詞模式相對應的不同標簽
• chatbot_model.h5-由train_chatbot.py創建并由chatgui.py使用的實際模型

完整的代碼位于GitHub存儲庫上，但是為了透明和更好地理解，我將遍歷代碼的詳細信息。

現在讓我們開始導入必要的庫。（當您在終端上運行python文件時，請確保已正確安裝它們。我使用pip3來安裝軟件包。）

import nltk
nltk.download('punkt')
nltk.download('wordnet')
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
import json
import pickle

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation, Dropout
from keras.optimizers import SGD
import random

我們有一堆庫，例如nltk（自然語言工具包），其中包含一整套用于清理文本并為深度學習算法做準備的工具，json，將json文件直接加載到Python中，pickle，加載pickle文件，numpy（可以非常有效地執行線性代數運算）和keras（這是我們將要使用的深度學習框架）。

二.初始化聊天機器人

words=[]
classes = []
documents = []
ignore_words = ['?', '!']
data_file = open('intents.json').read()
intents = json.loads(data_file)

現在是時候初始化所有要存儲自然語言數據的列表了。我們有我們前面提到的json文件，其中包含“意圖”。這是json文件實際外觀的一小段。

我們使用json模塊加載文件并將其另存為變量intent。

for intent in intents['intents']:
    for pattern in intent['patterns']:

        # take each word and tokenize it
        w = nltk.word_tokenize(pattern)
        words.extend(w)
        # adding documents
        documents.append((w, intent['tag']))

        # adding classes to our class list
        if intent['tag'] not in classes:
            classes.append(intent['tag'])

如果仔細查看json文件，可以看到對象中有子對象。例如，“模式”是“意圖”內的屬性。因此，我們將使用嵌套的for循環來提取“模式”中的所有單詞并將其添加到單詞列表中。然后，將對應標簽中的每對模式添加到文檔列表中。我們還將標記添加到類列表中，并使用簡單的條件語句來防止重復。

words = [lemmatizer.lemmatize(w.lower()) for w in words if w not in ignore_words]
words = sorted(list(set(words)))

classes = sorted(list(set(classes)))

print (len(documents), "documents")

print (len(classes), "classes", classes)

print (len(words), "unique lemmatized words", words)


pickle.dump(words,open('words.pkl','wb'))
pickle.dump(classes,open('classes.pkl','wb'))

接下來，我們將使用單詞 list并將其中的所有單詞進行詞母化和小寫。如果您還不知道，則lemmatize意味著將單詞變成其基本含義或引理。例如，單詞“ walking”，“ walked”，“ walks”都具有相同的引理，即“ walk”。限制我們的言語的目的是將所有內容縮小到最簡單的程度。當我們為機器學習實際處理這些單詞時，它將為我們節省大量時間和不必要的錯誤。這與詞干法非常相似，詞干法是將變體單詞減少到其基數或詞根形式。

接下來，我們對列表進行排序并打印出結果。好吧，看來我們已經準備好建立深度學習模型！

三.建立深度學習模型

# initializing training data
training = []
output_empty = [0] * len(classes)
for doc in documents:
    # initializing bag of words
    bag = []
    # list of tokenized words for the pattern
    pattern_words = doc[0]
    # lemmatize each word - create base word, in attempt to represent related words
    pattern_words = [lemmatizer.lemmatize(word.lower()) for word in pattern_words]
    # create our bag of words array with 1, if word match found in current pattern
    for w in words:
        bag.append(1) if w in pattern_words else bag.append(0)

    # output is a '0' for each tag and '1' for current tag (for each pattern)
    output_row = list(output_empty)
    output_row[classes.index(doc[1])] = 1

    training.append([bag, output_row])
# shuffle our features and turn into np.array
random.shuffle(training)
training = np.array(training)
# create train and test lists. X - patterns, Y - intents
train_x = list(training[:,0])
train_y = list(training[:,1])
print("Training data created")

讓我們使用變量training初始化訓練數據。我們正在創建一個巨大的嵌套列表，其中包含每個文檔的單詞袋。我們有一個稱為output_row的功能，它只是充當列表的鍵。然后，我們將訓練集改組并進行訓練-測試拆分，其中模式是X變量，意圖是Y變量。

# Create model - 3 layers. First layer 128 neurons, second layer 64 neurons and 3rd output layer contains number of neurons
# equal to number of intents to predict output intent with softmax
model = Sequential()
model.add(Dense(128, input_shape=(len(train_x[0]),), activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(len(train_y[0]), activation='softmax'))

# Compile model. Stochastic gradient descent with Nesterov accelerated gradient gives good results for this model
sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd, metrics=['accuracy'])

#fitting and saving the model
hist = model.fit(np.array(train_x), np.array(train_y), epochs=200, batch_size=5, verbose=1)
model.save('chatbot_model.h5', hist)

print("model created")

現在我們已經準備好訓練和測試數據，我們現在將使用來自keras的深度學習模型Sequential。我不想讓您沉迷于深度學習模型的工作原理的所有細節，但是如果您感到好奇，請查看本文底部的資源。

keras中的順序模型實際上是最簡單的神經網絡之一，即多層感知器。如果您不知道那是什么，我也不會怪您。這是keras中的文檔。

這個特定的網絡具有3層，第一層具有128個神經元，第二層具有64個神經元，第三層具有意圖數量作為神經元數量。請記住，該網絡的目的是能夠預測給定一些數據時選擇哪種意圖。

將使用隨機梯度下降訓練模型，這也是一個非常復雜的主題。隨機梯度下降比普通梯度下降更有效，這就是您需要了解的全部。

訓練模型后，整個對象將變成一個numpy數組，并保存為chatbot_model.h5。

我們將使用此模型來構成我們的聊天機器人界面！

四.構建聊天機器人界面

from keras.models import load_model
model = load_model('chatbot_model.h5')
import json
import random
intents = json.loads(open('intents.json').read())
words = pickle.load(open('words.pkl','rb'))
classes = pickle.load(open('classes.pkl','rb'))

我們需要從文件中提取信息。

def clean_up_sentence(sentence):
    sentence_words = nltk.word_tokenize(sentence)
    sentence_words = [lemmatizer.lemmatize(word.lower()) for word in sentence_words]
    return sentence_words

# return bag of words array: 0 or 1 for each word in the bag that exists in the sentence

def bow(sentence, words, show_details=True):
    # tokenize the pattern
    sentence_words = clean_up_sentence(sentence)
    # bag of words - matrix of N words, vocabulary matrix
    bag = [0]*len(words)
    for s in sentence_words:
        for i,w in enumerate(words):
            if w == s:
                # assign 1 if current word is in the vocabulary position
                bag[i] = 1
                if show_details:
                    print ("found in bag: %s" % w)
    return(np.array(bag))

def predict_class(sentence, model):
    # filter out predictions below a threshold
    p = bow(sentence, words,show_details=False)
    res = model.predict(np.array([p]))[0]
    ERROR_THRESHOLD = 0.25
    results = [[i,r] for i,r in enumerate(res) if r>ERROR_THRESHOLD]
    # sort by strength of probability
    results.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
    return_list = []
    for r in results:
        return_list.append({"intent": classes[r[0]], "probability": str(r[1])})
    return return_list

def getResponse(ints, intents_json):
    tag = ints[0]['intent']
    list_of_intents = intents_json['intents']
    for i in list_of_intents:
        if(i['tag']== tag):
            result = random.choice(i['responses'])
            break
    return result

def chatbot_response(msg):
    ints = predict_class(msg, model)
    res = getResponse(ints, intents)
    return res

以下是一些功能，其中包含運行GUI所需的所有必要過程，并將其封裝為單元。我們具有clean_up_sentence（）函數，該函數可以清理輸入的所有句子。該函數用在bow（）函數中，該函數接收要清理的句子并創建一袋用于預測類的單詞（這是基于我們先前訓練模型所得到的結果）。

在predict_class（）函數中，我們使用0.25的錯誤閾值來避免過度擬合。此函數將輸出意圖和概率的列表，它們與正確的意圖匹配的可能性。函數getResponse（）獲取輸出的列表并檢查json文件，并以最高的概率輸出最多的響應。

最后，我們的chatbot_response（）接收一條消息（該消息將通過我們的聊天機器人GUI輸入），使用我們的prepare_class（）函數預測該類，將輸出列表放入getResponse（）中，然后輸出響應。我們得到的是聊天機器人的基礎。現在，我們可以告訴bot，然后它將進行響應。

#Creating GUI with tkinter
import tkinter
from tkinter import *


def send():
    msg = EntryBox.get("1.0",'end-1c').strip()
    EntryBox.delete("0.0",END)

    if msg != '':
        ChatLog.config(state=NORMAL)
        ChatLog.insert(END, "You: " + msg + '\n\n')
        ChatLog.config(foreground="#442265", font=("Verdana", 12 ))

        res = chatbot_response(msg)
        ChatLog.insert(END, "Bot: " + res + '\n\n')

        ChatLog.config(state=DISABLED)
        ChatLog.yview(END)


base = Tk()
base.title("Hello")
base.geometry("400x500")
base.resizable(width=FALSE, height=FALSE)

#Create Chat window
ChatLog = Text(base, bd=0, bg="white", height="8", width="50", font="Arial",)

ChatLog.config(state=DISABLED)

#Bind scrollbar to Chat window
scrollbar = Scrollbar(base, command=ChatLog.yview, cursor="heart")
ChatLog['yscrollcommand'] = scrollbar.set

#Create Button to send message
SendButton = Button(base, font=("Verdana",12,'bold'), text="Send", width="12", height=5,
                    bd=0, bg="#32de97", activebackground="#3c9d9b",fg='#ffffff',
                    command= send )

#Create the box to enter message
EntryBox = Text(base, bd=0, bg="white",width="29", height="5", font="Arial")
#EntryBox.bind("<Return>", send)


#Place all components on the screen
scrollbar.place(x=376,y=6, height=386)
ChatLog.place(x=6,y=6, height=386, width=370)
EntryBox.place(x=128, y=401, height=90, width=265)
SendButton.place(x=6, y=401, height=90)

base.mainloop()

這里是有趣的部分（如果其他部分還不好玩）。我們可以使用tkinter（一個允許我們創建自定義界面的Python庫）來創建GUI。

我們創建一個名為send（）的函數，該函數設置了聊天機器人的基本功能。如果我們輸入到聊天機器人中的消息不是空字符串，則機器人將基于我們的chatbot_response（）函數輸出響應。

此后，我們將建立聊天窗口，滾動條，用于發送消息的按鈕以及用于創建消息的文本框。我們使用簡單的坐標和高度將所有組件放置在屏幕上。

五.運行聊天機器人

終于可以運行我們的聊天機器人了！

因為我在Windows 10計算機上運行程序，所以必須下載名為Xming的服務器。如果您運行程序，并且給您一些有關程序失敗的奇怪錯誤，則可以下載Xming。

在運行程序之前，需要確保使用pip（或pip3）安裝python或python3。如果您不熟悉命令行命令，請查看下面的資源。

一旦運行程序，就應該得到這個。

六.結論

恭喜您完成了該項目！構建一個簡單的聊天機器人可以使您掌握各種有用的數據科學和通用編程技能。我覺得學習任何東西的最好方法（至少對我而言）是建立和修補。如果您想變得擅長某事，則需要進行大量練習，而最好的練習方法就是動手并堅持練習！

七.可以改進的地方

這只是一套簡單且讓你在短時間內即可構建聊天機器人構建的教程，還有許多改進的空間，歡迎各位大牛進行修改更正。

1.嘗試不同的神經網絡

我們使用了最簡單的keras神經網絡，因此還有很多改進的余地。隨時為您的項目嘗試卷積網絡或循環網絡。

2.使用更多數據

就各種可能的意圖和響應而言，我們的json文件非常小。人類語言比這復雜數十億倍，因此從頭開始創建JARVIS會需要更多。

3.使用不同的框架

有很多深度學習框架，而不僅僅是keras。有tensorflow，Apache Spark，PyTorch，Sonnet等。不要只局限于一種工具！

原文鏈接（需要翻墻才能瀏覽）：https://towardsdatascience.com/how-to-create-a-chatbot-with-python-deep-learning-in-less-than-an-hour-56a063bdfc44

Github項目地址：https://github.com/jerrytigerxu/Simple-Python-Chatbot

本文由未艾信息(www.weainfo.net)翻譯，想看更多譯文，大家可以到我們的網站上觀看~

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