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jinxiu0406 / MLBot

forked from 灵易 / MLBot 
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README.md

解决方案地址:

MLBot

高智能机器人 High intelligent robot,基于ML.NET Based on ML.NET

解决方案依赖项

主要依赖ML.NET 其它依赖都尽可能使用知名度高且比较通用的依赖 以上两项依赖都解决不了,在解决方案里另起子项目以解决问题。

分词器 MLBot.NLTK

可以直接使用jieba.net的数据 自带数据在App_Data目录,整个复制到应用所在目录即直接使用。无数据时,会自动创建目录及文件。

分词命令行工具 MLBot.NLTK.CLI

MLBot.NLTK.CLI "很多读者指出了不朽凡人的不足,有些我认为说的是对的,有些我认为和我的想法不同。如果说不朽凡人结尾的不好,我同意。要说烂尾,我真的不同意。关于量劫带来宇宙涅化的结尾,我还是比较满意的。因为在这里有各种人性的显露,人性在生死存亡面前的脆弱。"

训练模型 LinyeeSeq2Seq

seq2seq,基于开源项目[1],进行一些优化。优点,一对一,对答N溜。缺点,一对多,对答不太行,需要变通下或用检索对答。

训练工具 LinyeeSeq2SeqTest

默认 human_cn_ws.txt robot_cn_ws.txt 一行对应一行。

跨平台性

  • 因为本人C/C++不是很精通,所以程序控制台直接依赖dotnet core的跨平台性。另外会另起一个asp.net core 网站项目用webapi来实现跨平台。
  • 有强力C/C++人员加入后再考虑自实现跨平台性。

设计初衷

  • 用于微信公众号的自动聊天功能、与及自动处理业务的功能。尽可能的通用与广泛性支持。
  • 逐步向高并发(信息爆炸)长时唠(信息锁链)多专业 高IQ高EQ高AQ发展

MLBot 任务与规划

任务与规划,当然实际操作和实现时,可能会打乱期属、顺序,也可能到我上天了也完成不了。 有空时我会专门写个更详尽的任务规则

  • 初期依赖微信
  • 二期会自写一个简单的Android App
  • 三期完善Android APP
  • 四期尝试支持 H5、Android APP、小程序、快应用、FaceBook
  • 五期尝试支持IOS App
  • 六期尝试微内核技术 裸机开发 MLBotOs ,这里需要有会汇编、C/C++且精通linux内核、虚拟机技术的人员参与。

MLBot 维护成员招募中

维护成员招募中,欢迎大家一起参与进来,努力打造一个开放的开源的高智能机器人项目

  • 前端H5 css 一人 已到位
  • Android App 一人 招募中
  • IOS APP 一人 招募中
  • 其它任何您觉得你适合的细节任务都可以申请

授权

遵循 MIT 授权

已知成熟Ai对话机器人

词汇解释

  • IQ:Intelligence Quotient,智力商数,简称智商。学习能力、实践能力。
  • EQ:Emotional Quotient,指情绪商数,简称情商。沟通能力、协作能力、情绪控制能力。
  • AQ:Adversity Quotient,逆境商数,简称逆商或挫商。主动进取、承压能力。
  • ?Q:自身控制能力(运动能力、毛孔控制、心跳控制、呼吸控制、图辨、声辨、嗅辨、味辨、触感、电力监控、温度监控、陀罗仪、重力感应、加速度感应)。

当前开发阶段

√完成 ×中止 △有Bug …进行中 ▲有严重Bug ☆优先开发中 ■终止开发(基本是作废)

  • √尝试自建分词项目
  • √尝试支持微信公众号的webHook 已初步具有自动回答的功能 支持AES的哦
  • √筛选对话语料完成[2]。
  • √△目前来说,先使用Seq2Seq模型[1],但这个模型有个缺点,同一个问题如果有多种答法,他只能答一种,另外如果问题描述与原句区别比较大时,经常答非所问,可能是我用的方式不对吧。欢迎PR。
  • √Seq2Seq支持训练和再训练,人类文本一个文件,机器人一个文件。两个文件需要行数一致。
  • …正式测试技能添加功能,如果可以实现常见需要,将不再完善本项目功能。主要转移为“微信对话开放平台”技能开发。

未完内容

  • …因为一些原因,此项目暂时进入维护模式,短期内不再增加功能模块。欢迎PR。
  • …构思框架与将要延伸的方向
  • …尝试添加一些常用RESTful api
  • …Redis功能,还没有得空整理。欢迎PR。
  • …后期版本计划增加ASR、NLU(意图识别能力)、KG、TTS。

第三方Api

一些功能初期都尽可能先使用第三方的接口 目前未得空集成,待得空了再集成,先收集整理中。。

服务与支持

参考

  1. Seq2SeqLearn
  2. chatterbot-1k 抱歉,忘了是从哪里下的。
  3. 测试用的微信公众号

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