1.项目利用TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency 词频-逆文档频率）检索模型和CNN（卷积神经网络）精排模型构建了一个聊天机器人，旨在实现一个能够进行日常对话和情感陪伴的聊天机器人。 2.项目运行环境：Python环境、TensorFlow 环境和Python包jieba、tqdm、nltk、pyqt5等。 3.项目包括4个模块：数据预处理、模型创建与编译、模型训练及保存、模型生成。数据来源于GitHub开源语料集，下 载地址为: https://github.com/codemayq。在TF-IDF模型中定义的架构为：计算TF-IDF向量，通过倒排表的方式找到与当前输入类似的问题描述，针对候选问题进行余弦相似度计算。模型生成一是通过中控模块调用召回和精排模型；二是通过训练好的召回和精排模型进行语义分类，并且获取输出。 4.准确率评估：测试准确率在90%左右。 5.项目博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/131540115

此SDK为小i机器人开放云平台的C#SDK iBot Cloud在提供智能交互服务的同时，在内容中内置了26项服务功能（天气、笑话、百科、豆瓣、搜索、快递、心理测试、翻译、星座、娱乐、餐馆、古诗、计算、单位换算、菜谱、汇率、手机号码、酒店、新闻、电视节目、飞机票、火车票、团购、优惠券、日常聊天、通用聊天），数百万句的聊天语料和功能内容服务。 其中，小i核心的智能问答，智能语义能力需进入产品网站配置cloud.xiaoi.com

本设计研究智能聊天机器人技术，基于循环神经网络构建了一套智能聊天机器人系统，系统将由以下几个部分构成：制作问答聊天数据集、RNN 神经网络搭建、seq2seq 模型训练、智能聊天。经过实验，确定该系统可对本人的聊天话语进行快速并准确的回应，且回复可以模仿朋友的语气风格。详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/130082315

基于百度AI的智能聊天机器人Python代码(有注释) 实现了语音录制、调用百度API实现了语音识别、调用百度UNTI智能机器人的消息回复、文字合成语音

Android开发之智能聊天机器人

文章安卓智能聊天机器人的源程序

【精品】宜信技术学院-AI中台——智能聊天机器人平台29.9.pdf

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RNN_ChattingRobot_Week(NLP) 基于循环神经网络（RNN）的智能聊天机器人系统 本设计研究智能聊天机器人技术，基于循环神经网络构建了一套智能聊天机器人系统，系统将由以下几个部分构成：制作问答聊天数据集、RNN神经网络搭建、seq2seq模型训练、智能聊天。经过实验，确定该系统可对本人的聊天话语进行快速并准确的回应，且回复可以模仿朋友的语气风格。 关键词: RNN神经网络； seq2seq模型； 聊天机器人；TensorFlow； 详情见博客： 详情见微信公众号：AI大道理

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