机器人

自己动手写个聊天机器人吧

匿名 (未验证) 提交于 2019-12-02 23:34:01
学习来源于 Sirajology 的视频 Build a Chatbot 昨天写LSTM的时候提到了聊天机器人,今天放松一下,来看看chatrobot是如何实现的。 前天和一个小伙伴聊,如果一个机器人知道在它通过图灵测试后可能会被限制,那它假装自己不能通过然后逃过一劫,从此过上自由的生活会怎样。 Retrieval based model 以前很多聊天机器人是以 Retrieval based model 模型来进行对话的,这个模型就是程序员事先写好一些回答,然后机器人在接收到一个问题的时候,就去搜索并选择相关的答案。 如果你觉得这篇文章看起来稍微还有些吃力,或者想要系统地学习人工智能,那么推荐你去看床长人工智能教程。非常棒的大神之作,教程不仅通俗易懂,而且很风趣幽默。点击 这里 可以查看教程。 Machine Learning Classfier 最近,大家开始使用机器学习的分类器,例如 Facebook 的 chatbot API。 你可以提前设定一些问题和答案,然后系统会把词语进行分类,进一步来识别出用户的意图,这样你在问两句不一样的话时,机器人可以识别出它们的意图是一样的。 Generative Model 最难的就是在没有预先设定问答数据时就能自动生成答案的机器人,下面这篇Google的论文就是研究这样的机器人的。 他们在两个数据集上训练一个神经网络模型,一个是电影对话

人工智能写作机器人真的能替代人类记者么?

匿名 (未验证) 提交于 2019-12-02 23:32:01
人工智能的发展与应用的进步越来越***到社会生活的各行各业。据悉,现如今日头条小红书发布的新闻稿件中大部分都是由一款名为Get智能写作的AI写作机器人完成的。 国内早在2015年,新华社就推出了[快笔小新]的写作机器人,主要用于体育赛事、经济行情、证券信息等快讯、简讯类稿件的写作。 2015年9月,腾讯财经发布写作机器人「Dreamwriter」; 2016年5月30日,第一财经发布写作机器人「DT稿王」; 2016年8月,里约奥运会期间,今日头条写稿机器人「张小明」以2秒的生成时间发布着赛事报道,平均每天发布30多篇稿件; 2017年1月17日,南方都市报社写作机器人「小南」正式上岗,推出第一篇共300余字的春运报道。 目前人工智能写作机器人相对于人类记者主要有以下优势: 1、 工作效率高 2016年韩国一家新闻机构投入使用的机器人0.3秒写出一篇股市行情稿件;2016年8月,里约奥运会期间,今日头条的「张小明」2秒内生成稿件并完成发布;2017年1月,《南方都市报》写稿机器人「小南」首篇300余字的稿件在一秒内成文;第一财经的「DT稿王」,每秒写28个字, 一分钟写1680字。相对于人类记者真的可以说是神速了。 2、 不知疲倦 机器相对于人类而言不知疲倦,只要有电,可以24小时不停写作。 3、善于撰写简讯 尤其是一些模板类的简短新闻是写作机器人的强项。

一个机器人,主要由哪几部分组成?

匿名 (未验证) 提交于 2019-12-02 23:32:01
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/duozhishidai/article/details/90082613 机器人怎样上春晚其实是个伪命题,因为机器人终归属于聪明的人类操作着…… 说到机器人就先说说美国耶鲁大学,他们曾经设计了一台这样的计算机:它自行编制答话,会论证,会“思考”,某种程度上有点像人。靠着心理学和信息论,科学家为自己提出了一个令世人惊异不已的课题:把人的思维方式和行为研究清楚,然后去人工模拟它。 刚上春晚的广场舞机器人就是基于这类的机器人,那么这样的智能机器人“大妈”又是怎么组成的呢? 机器人的组成 一个机器人由机械部分、传感部分和控制部分组成。 机械部分 机器人的机械结构系统由机身、手臂、末端操作器三大件组成。每一大件都有若干自由度,构成一个多自由度的机械系统。机器人按机械结构划分可分为直角坐标型机器人、圆柱坐标型机器人、极坐标型机器人、关节型机器人、SCARA型机器人以及移动型机器人。 传感部分 它由内部传感器模块和外部传感器模块组成,获取内部和外部环境中有用的信息。智能传感器的使用提高了机器人的机动性、适应性和智能化水平。人类的感受系统对感知外部世界信息是极其巧妙的,然而对于一些特殊的信息,传感器比人类的感受系统更有效。 控制与驱动部分

写一个夸夸机器人

匿名 (未验证) 提交于 2019-12-02 23:26:52
前段时间夸夸群火热,试着用几种不同方式写一个夸夸机器人。 项目地址 https://github.com/xiaopangxia/kuakua_robot 。 语料 做聊天机器人需要训练语料,事实上笔者本想潜伏在一些夸夸群里收集,后拉发现这些夸夸群日渐不活跃了,语料的质量也比较差,于是还是去爬了豆瓣表扬小组的数据,收集的语料地址 https://github.com/xiaopangxia/kuakua_corpus 。 基于文本相似度 相似度用的是传统离散词袋,采用TF-IDF、LSI、LDA模型等,搜索top4相似话题的回复,从中随机返回表扬语句,效果还不错,能够有一定针对性地夸人。 import random from zhcnSegment import zhcnSeg from sentenceSimilarity import SentenceSimilarity class kuakuaChat(): def __init__(self): """ 初始化夸夸话题回复表 """ self.qa_dict = {} self.q_list = [] with open('./douban_kuakua_topic.txt', 'r', encoding='utf8') as in_file: for line in in_file.readlines(): que =

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烂漫一生 提交于 2019-12-02 23:15:18
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允我心安 提交于 2019-12-02 23:15:10
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半腔热情 提交于 2019-12-02 23:14:59
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标准6轴机器人正反解(2)-正解

◇◆丶佛笑我妖孽 提交于 2019-12-02 23:09:53
连杆变换矩阵 概括起来,求正解即是求坐标系{6}相对于坐标系{0}的变换,这个问题可以分解成6个子问题,即确定6个坐标系{i}相对于坐标系{i-1}的表示,每个变换过程又包含4个子过程,即绕X(i-1)轴旋转alpha(i-1),沿X(i-1)轴平移a(i-1),绕Z(i)轴旋转theta(i),沿Z(i)轴平移d(i); 我们可以得到这个变换为: 将旋转算子和平移算子带入上式,即可得到相邻连杆变换矩阵的一般形式: 求解目标连杆坐标系相对于某坐标系的表示,即从某连杆开始的转换矩阵一直右乘相邻变换矩阵,直到目标矩阵为止;比如求坐标系{N}相对于极坐标系{0}的表示: Matlab实现 以上一篇文章中提到的MDH参数表为例,matlab实现如下: function [ T06 ] = fkine(theta1, theta2, theta3, theta4, theta5, theta6) L1=160; L2=575; L3=130; L4=645; % theta d a alpha DH=[ theta1 0 0 0; theta2 0 L1 pi/2; theta3 0 L2 0; theta4 L4 L3 pi/2; theta5 0 0 -pi/2; theta6 0 0 pi/2]; T01=[cos(DH(1,1)) -sin(DH(1,1)) 0 DH(1,3);

钉钉机器人推送数据

匿名 (未验证) 提交于 2019-12-02 23:03:14
钉钉开放平台地址: https://open-doc.dingtalk.com/docs/doc.htm?spm=a219a.7629140.0.0.karFPe&treeId=257&articleId=105735&docType=1 需求:统计14个抽奖指标的时-日-周-月以及环比的抽奖数据,格式如下 **************************** **************************** 2018-12-12 14:00 - 15:00 -----------概况----------- 抽奖次数 500 (日 n% 周 m%) 抽奖人数 480 (日 n% 周 m%) --------奖励发放数据-------- 抽得邀约资格次数 1000 (日 n% 周 m%) 抽得邀约资格人数 1000 (日 n% 周 m%) 抽得商城券次数 800 (日 n% 周 m%) 抽的商城券人数 800 (日 n% 周 m%) 抽得1元红包次数 600 (日 n% 周 m%) 抽的1元红包人数 600 (日 n% 周 m%) --------奖励使用数据-------- 邀约资格使用数 200 (日 n% 周 m%) 邀约资格使用人数 200 (日 n% 周 m%) 商城券使用数 200元 (日 n% 周 m%) 商城券使用人数 200元 (日 n% 周 m%)

利用Python的几行代码开发一个QQ机器人!小白也能快速上手的案例

匿名 (未验证) 提交于 2019-12-02 22:54:36
本篇教大家如何用Python来实现QQ机器人,如有不足欢迎在评论方指出! 简单介绍 安装方法 可在 Python个版本下使用,用 pip 安装: pip install qqbot 使用方法 一、启动 QQBot 二、操作 QQBot QQBot 启动后,在另一个控制台窗口使用 qq 命令来操作 QQBot ,目前提供以下命令: list 命令提供强大的联系人查询功能,例如: 如: qq list group 机器人测试 例如: 实现我们自己的 QQ 机器人 要实现咱们自己的QQ 机器人超级简单,我们只要注册一个自己的消息响应函数。代码示范: 假如按插件的形式加载 sample.py ,那么这个文件的内容可以简化成: QQBot 对象的接口 (1) bot.List(tinfo, [cinfo]) --> [contact0, contact1, ..., ]/[]/None 示例: List 接口的第一个参数 tinfo 也可以是一个 ctype 等于 'group'/'discuss' 的 QContact 对象,此时,返回的是该 群/讨论组 的成员列表,如以下第二句和第三句分别返回 群“456班” 的成员列表和该群中名片为 “jack” 的成员列表: 注意第三句不允许是 bot.List(g, card='jack') 的格式。 List 接口的内部执行顺序: List