主要研究的是生成式聊天机器人，这种方式区别于检索式的聊天机器人，使得聊天机器人的迁移性与泛化性更佳。具有非常广阔的应用场景。本文首先对生成式聊天机器人领域主流框架进行实验，在此基础上加入attention注意力模型机制来提高生成效果，为了避免大量的无意义的安全回复，又采用强化学习评估对话的未来奖励，保证对话的自然流畅

机器人聊天系统文献综述

聊天学习者 在TensorFlow中基于新的序列到序列（NMT）模型实现的聊天机器人，具有无缝集成的某些规则。 对于那些对中文聊天机器人感兴趣的人，请。 ChatLearner（Papaya）的核心是基于NMT模型（ ）构建的，此处已对其进行了调整以适应聊天机器人的需求。 由于TensorFlow 1.4中tf.data API的更改以及自TensorFlow 1.12以来的许多其他更改，此ChatLearner版本仅支持TF版本1.4至1.11。 如果您需要支持TensorFlow 1.12，可以在tokenizeddata.py文件中进行轻松更新。 在开始其他一切之前，您可能需要

支持中文的

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RASA中文聊天机器人项目 RASA 开发中文指南系列博文： Rasa中文聊天机器人开发指南(4)：RasaX篇 Rasa中文聊天机器人开发指南(5)：Action篇 注：本系列博客翻译自，并融合了自己的理解和项目实战，同时对文档中涉及到的技术点进行了一定程度的扩展，目的是为了更好的理解Rasa工作机制。与本系列博文配套的项目GitHub地址：，欢迎star和issues，我们共同讨论、学习！ 1. 安装rasa 1.1 环境要求 python 3.6 + mitie jieba 1.2 安装步骤 1. 安装rasa # 当前版本为1.9.5 # 该命令运行时间较长，会安装完所有的依赖 pip --default-timeout=500 install -U rasa 2. 安装mitie # 在线安装Mitie pip install git+https://github.com/mit

c51智能搬运机器人基于keil的智能搬运机器人程序，机器人在规定的时间内将指定的物料精确搬运到特定的位置，整个搬运过程不需要驾驶员的操作，而且当物料块的位置改变时，机器人能重新规划路径完成搬运任务。

一个基于深度学习的中文聊天机器人，这里有详细的教程与代码，每份代码都有详细的注释。

Android Studio 实验七：聊天机器人（注意这里的机器人不是智能的机器人）

一个可以模仿你的表情的语音聊天机器人——Facemoji 废萌（OpenCV+Dlib+Live2D+图灵机器人+讯飞IAT语音听写+讯飞TTS语音合成）-附件资源