当前顶尖的聊天机器人 2007-04-23 15:58
1.ELIZA
用的是模式及关键字匹配和置换的方法。ELIZA一个明显的弱点是:一旦发现用户输入中的一个关键字(词),便马上寻求答案,而不继续寻找用户句子中其它的关键字(词),这样使得一些优先级别比较低的模式几乎永远不会被匹配到。
ELIZA下载地址之一:http://www.spaceports.com/~sjlaven/eliza.zip;
2、FRED系列
FRED可以从他人的会话中进行学习,然后把学来的经验用于自身的会话过程中。
FRED下载地址:http://www.spaceports.com/~sjlaven/fredtrek.zip
http://www.spaceports.com/~sjlaven/FRED23.exe
http://atlas.kennesaw.edu/~rgarner/robot/
3.ALICE
由宾夕法尼亚州Lehigh大学的Richard S.Wallac开发。获得2000年度、2001年度以及2002年度的“Loebner Prize”比赛冠军。它遵循GNU通用公共许可协议的开放源代码,有300多人对其发展做出了自己的贡献。
ALICE背后并没有复杂的算法,事实上,ALICE有40,000 多个模板,也是采用了模式匹配的方法来检索最合适的回答。但ALICE采用了一种很好的扩充机制,AIML文件可以进行内联,许多包含特殊领域知识的AIML文件可以方便的合并成一个更大的知识库。并且,ALICE通过对聊天记录进行分析,可以得到尚且没有明确回答的问题,并给出建议的模式。
Alice所在网址:http://www.alicebot.org/
4、Eugene
Eugene是一个非常优秀的聊天机器人,它响应速度快、答案较为确切、对用户问题的理解较为准确、答案与用户问题比较相关、答案语句流畅且简短扼要,更加难得的是,它不但可以进行常识问答,而且可以进行知识问答,这说明它有一个知识库。(但是它没有记忆功能,不过它很幽默)
Eugene所在网址:http://www.mangoost.com/bot/bot.html
5、Jabberwock
Jabberwock获得2003年“Loebner Prize”冠军,用户可以通过英语或者德语,与Jabberwock进行交谈。Jabberwock懂得20,000个单词,并且可以讲笑话和谜语。(不要的得罪他,搞不好会被他踢出来)
Jabberwock所在网址:http://www.abenteuermedien.de/jabberwock/index.php
6.Talk-Bot]
最初作为一个Internet在线聊天系统(Internet Relay Chatting , IRC),Talk-Bot 是Chris Cowart 于1998年用javascrīpt 和 PERL语言编写完成的,并于2001年和2002年两次获得“Chatterbox Challenge”比赛的冠军。Talk-Bot还有一个名为Kylie - TTS BOT 的“孪生妹妹”,可以用语音回答用户的问题。
Talk-Bot所在网址:http://www.frontiernet.net/~wcowart/chatbot.html
Kylie - TTS BOT所在网址:http://www.funonmars.com/kylie/kylie.html
7、Ultra Hal
Ultra Hal是一个聊天机器人系列Ultra Hal是由从事自然语言处理(Natural-Language Processing, NLP)的公司Zabaware Inc开发的。
测试结果表明,Ultra Hal 响应速度快,言词贴切,是一个相当不错的聊天机器人。
Ultra Hal所在网址:http://www.zabaware.com/webhal/index.html
Ultra Hal下载地址:http://www.zabaware.com/assistant/download.html
8.Niall
Niall(The Non-Intelligent Acquired Language Learner)的作者是Mat Peck。系统运行之前,Niall的知识库是空的,但随着人机交谈的进行,Niall不断的从用户那里学习知识并存储起来,所以Niall的知识越来越多。例如,用户输入一条知识“Dog is an animal.”,然后紧接着提问“What’s dog?”,系统回答“Dog is an animal.”。虽然Niall还比较粗糙,但它代表了一个重要的研究方向:从会话中学习知识。
Niall 下载地址:http://www.spaceports.com/~sjlaven/niall.zip
9、Cyber Ivar
Cyber Ivar是Jaczone的产品,Cyber Ivar向人们提供软件工程方面的知识,例如UML(Unified Modeling Language)。
测试结果表明,Cyber Ivar响应速度快,能正确理解用户问题,并且给出的答案准确、全面。在回答UML、WayPointer和 Jaczone之类的问题时,Cyber Ivar给出的答案相当准确、全面;对于常识性问题,它给出的答案也比较贴切。令人惊异的是,对于用户的提问“who is Mao?”,Cyber Ivar竟然回答:“he was a Chinese communist who reigned from 1949 until his death in 1983.”,在Cyber Ivar的知识库中,竟然有这么一条,这实在让人惊异,这说明Cyber Ivar的知识库还是挺大的。应该说,Cyber Ivar不但可以进行常识问答,而且可以进行知识问答。Cyber Ivar是一个相当优秀的聊天机器人。
Cyber Ivar 所在网址:http://www.jaczone.com/CyberIvar/cyberivar2.html
10.Kate
Kate是一个为Ford Motor Company公司作宣传、进行客户服务的聊天机器人,它可以回答诸如:“How do I change the oil in my 2002 Explorer?”、“Where is my nearest Ford dealer?”等问题。用户可以向Kate提问有关Ford、 Lincoln-Mercury等产品及其相关服务的问题。Kate回答用户的问题,往往采用链接的方式,让用户通过链接自己寻找答案。如果用户输入的问题形式上比较规范(例如下列形式:“What kind of vehicles do you make?”),那么Kate的回答会较为准确。
Kate所在网址:http://www.customersaskford.com/kate/crc_frame.asp
这些都是英文的问答机器人,大部分采用模式匹配,配有强大的知识库,但是距离人们人工智能追求的最高境界——让机器也有思考能力当然相差是十万八千里,而且实用性不大。现在的研究方向都是在知识库上下功夫,让机器拥有自学能力,然而在仿人思维上却屡屡得不到突破阿……
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