天机器人的市场因此产生。聊天机器人旨在通过自然语言处理等技术，对人们提出的问题进行理解，通过检索知识库等方式产生出版社，郑泽宇，顾思宇实战深度学习框架北京电子工业出版社，张旭，崔阳，刘海平自然语言处理北京人民邮电出版社，。基于智能终端的聊天机器人设计论文原稿。客户端和服务端设计客户端模块主要由语音听写和合成网络请求和绘基于智能终端的聊天机器人设计论文原稿更小，也更快达到以下，优于正常的模型。这种优势也是基于迭代次数的，在前期较少的轮数训练下，两种训练效果区别不大。训练轮数为轮轮时同问题回答效果如图所示。结语本文针对闲聊机器人模型的背景，通过对其中可能涉及到的算法的阅读与学习，选择了最符合本文特点的相应，隐藏节点个数为个，学习率即步长为，迭代训练的迭代次数有次，次。训练效果评估交叉熵是信息论中个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性信息。交叉熵的意义是对文本识别的难度。将交叉熵引入计算语言学消岐领域，采用语句的真实语义作为交叉熵的训练集的先验来激发应答函数。此函数将问答模型对象中得到结果的函数返回给客户端进行信息的显示。服务端模块主要由请求解析模块语义解析模块和应答封装这个模块所组成请求解析模块将数据报的内容解析到对象中，供开发者调用语义解析模块从请求解析模块中提取文本，得到应答语句客户端交互设计安卓交互模块主要具有如下个功能语音识别输入软件调用科大讯飞接口，具有语音识别输入的功能，直接对语音内容进行识别，转换为文本内容发送给服务器文字键入除了语音识别输入，还可以文字的键入信息显示内容显示界面，包括软件名称，聊天框，聊天内容，语型，实现语音识别输入与文字的转换，理解输入发送的信息并进行自动回复并以形式展示。调用科大讯飞接口主要有以下步骤注册登陆科大讯飞开放平台进入控制台创建应用，记下点击开通服务进入语音听写去下载相对应的下载安卓版本的。基于智能终端的聊天机器人需要深入的研究。参考文献冯志伟自然语言处理综论北京人民邮电出版社，周志华机器学习北京清华大学出版社，郑泽宇，顾思宇实战深度学习框架北京电子工业出版社，张旭，崔阳，刘海平自然语言处理北京人民邮电出版社，。基于智能终型训练下的损失函数。由图可见随着纵坐标数值的增加损失函数越小第种模型收敛的速度更快，交叉熵开始更小，也更快达到以下，优于正常的模型。这种优势也是基于迭代次数的，在前期较少的轮数训练下，两种训练效果区别不大。训练轮数为轮轮时同问题回答效果如图所示。结语同样的参数进行训练比较，其中可以选和这两种模型，该系统采用层隐藏层的神经网络模型，隐藏节点个数为个，学习率即步长为，迭代训练的迭代次数有次，次。训练效果评估交叉熵是信息论中个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性信息。交叉熵的意义基于智能终端的聊天机器人设计论文原稿设计论文原稿。原始语料文本不能用来直接训练，需要进行句子和向量间的转换然后是构建语料问答对，对其进行拆分最后保存和训练语料模型即深度模型，实现语音识别输入与文字的转换，理解输入发送的信息并进行自动回复并以形式展示。软件名称，聊天框，聊天内容，语音识别功能和发送按钮的显示等语音播报输出在进行回答结果信息显示的同时可以进行语音播放，同样也是调用科大讯飞输出结果。原始语料文本不能用来直接训练，需要进行句子和向量间的转换然后是构建语料问答对，对其进行拆分最后保存和训练语料模型即深度要模块，实例个此类，该系统使用的是单模块。用告诉使用来激发应答函数。此函数将问答模型对象中得到结果的函数返回给客户端进行信息的显示。服务端模块主要由请求解析模块语义解析模块和应答封装这个模块所组成请求解析模块将数据报的内的聊天机器人设计论文原稿。客户端交互设计安卓交互模块主要具有如下个功能语音识别输入软件调用科大讯飞接口，具有语音识别输入的功能，直接对语音内容进行识别，转换为文本内容发送给服务器文字键入除了语音识别输入，还可以文字的键入信息显示内容显示界面，包括文针对闲聊机器人模型的背景，通过对其中可能涉及到的算法的阅读与学习，选择了最符合本文特点的相应算法，依托开发环境搭建出整个聊天机器人系统。但在由于中文自然语言的复杂性，产生式聊天机器人容易构建出无意义的回复，如何将产生式深度模型应用于闲聊机器人领域还是对文本识别的难度。将交叉熵引入计算语言学消岐领域，采用语句的真实语义作为交叉熵的训练集的先验信息，将机器翻译的语义作为测试集后验信息。计算两者的交叉熵，并以交叉熵指导对歧义的辨识和消除。交叉熵可在神经网络中作为损失函数。图展示了加入机制后两种模容解析到对象中，供开发者调用语义解析模块从请求解析模块中提取文本，得到应答语句，将其提供给应答封装应答封装最后把应答语句以串的形式返回给开发者调用。模型训练和评估模型训练有基于的和两种模型进行训练，设基于智能终端的聊天机器人设计论文原稿听写和语音合成，将语音内容转变成文本内容返回和将文本内容转换为语音输出网络请求模块通过协议，用的请求方式将语句字符串发送到服务端绘制模块以适当布局显示用户输入的语句内容和服务端返回的问答字符串结果。服务端的操作系统为，环境配置为和。首先对应的回复。它是种模拟人类的对话模式，使用自然语言与人类进行交流的程序。它不仅能回答用户所提的问题，还能人性化地与用户交流，同时提醒或者安排用户完成些任务。研究聊天机器人的相关技术，尤其是对话理解等问题，对促进人机交互方式的发展具有重要意义。本设计旨在通过制这个个模块组成。语音听写和合成模块使用科大讯飞提供的语音听写和语音合成，将语音内容转变成文本内容返回和将文本内容转换为语音输出网络请求模块通过协议，用的请求方式将语句字符串发送到服务端绘制模块以适当布局显示用户输入的语句内容和服务端返回的问答字符法，依托开发环境搭建出整个聊天机器人系统。但在由于中文自然语言的复杂性，产生式聊天机器人容易构建出无意义的回复，如何将产生式深度模型应用于闲聊机器人领域还需要深入的研究。参考文献冯志伟自然语言处理综论北京人民邮电出版社，周志华机器学习北京清华大学息，将机器翻译的语义作为测试集后验信息。计算两者的交叉熵，并以交叉熵指导对歧义的辨识和消除。交叉熵可在神经网络中作为损失函数。图展示了加入机制后两种模型训练下的损失函数。由图可见随着纵坐标数值的增加损失函数越小第种模型收敛的速度更快，交叉熵开始将其提供给应答封装应答封装最后把应答语句以串的形式返回给开发者调用。模型训练和评估模型训练有基于的和两种模型进行训练，设置同样的参数进行训练比较，其中可以选和这两种模型，该系统采用层隐藏层的神经网络模型语音识别功能和发送按钮的显示等语音播报输出在进行回答结果信息显示的同时可以进行语音播放，同样也是调用科大讯飞输出结果。服务端的操作系统为，环境配置为和。首先需要模块，实例个此类，该系统使用的是单模块。用告诉使用