前言
C++和Python，作为编程界的两股“清流”，相信大家对它们都不陌生
可是C++和Python怎么编写可以获得一个机器人您知道吗？？？
不知道吧！？那就跟随文章一点一点解开您的疑惑吧！
前言
一、Python
二、C++编写
三、固定对话机器人
四、后记及总结
一、Python
首先，Python作为当今世界上数一数二的语言经过很多年的发展如今的实力已经非常雄厚，我们可以用它来编写软件、制作轻量化游戏程序，当然还囊括了今天讲到的Python-自然语言机器人
那我们先来看一个Python的自然语言机器人示例:
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
# 定义训练数据和标签
texts = ["我喜欢看电影", "旅游是一种很好的放松方式", "人工智能的发展前景很好"]
labels = [0, 1, 2]
# 对文本进行预处理和编码
tokenizer = Tokenizer()
tokenizer.fit_on_texts(texts)
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)
padded_sequences = pad_sequences(sequences, padding='post')
# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=len(tokenizer.word_index) + 1, output_dim=10, input_length=padded_sequences.shape[1]))
model.add(LSTM(32))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(padded_sequences, labels, epochs=10, batch_size=32)这个示例代码使用的是TensorFlow和Keras库来构建一个简单的自然语言处理机器人。它首先对训练数据进行预处理和编码，然后使用Embedding层将文本转换为向量序列，接着使用LSTM层进行序列建模，最后使用Dense层进行分类预测。这个机器人可以对给定的句子进行分类预测，但与ChatGPT相比，它还非常简单和基础。
要创建与ChatGPT一样的机器人，需要使用更大规模的语言模型和更多的训练数据，以及更复杂的模型结构。此外，还需要对模型进行微调和优化，以提高性能和准确率。这是一个需要大量时间和资源的项目！
二、C++编写
可能大家谁都没见过C++可以编写一个机器人的示例，可是现在它来了！当然，C++如果想做成自然语言机器人也是很不容易的！首先我们需要下载自然语言处理库——OpenNLP，方可继续自然语言机器人(C++)之旅，同时您现在也可以选择去浏览第三版块的固定对话机器人，相较于自然语言机器人固定对话机器人稍显老套，但是在企业与小型组织当中嵌入这种固定对话机器人比自然语言机器人的效率更高效果更好！
自然语言机器人(C++)相较于Python的代码就稍显逊色了，但是架不住有很多人会使用C++但不会使用Python，所以C++的对话机器人有必要与大家分享的，下列是自然语言机器人(C++)的示例:
#include <iostream>
#include <opennlp/tools/tokenize/TokenizerME.h>
#include <opennlp/tools/tokenize/TokenizerModel.h>
using namespace std;
using namespace opennlp;
int main() {
// 加载模型
InputStream* in = new FileInputStream("en-token.bin");
TokenizerModel model((const char*)(in->read()));
in->close();
delete in;
TokenizerME* tokenizer = new TokenizerME(model);
// 分词
string sentence = "我喜欢看电影";
TokenStream* ts = tokenizer->tokenize(sentence);
TokenStream::ResetStream rts(ts);
for (int i = 0; i < 10 && ts->hasNext(); i++) {
cout << ts->next() << " ";
}
delete ts;
delete tokenizer;
return 0;
}这个示例代码使用了OpenNLP库对给定的句子进行分词。首先，它加载了预训练的分词模型，然后使用TokenizerME类对句子进行分词，并将结果打印到控制台上。要构建一个完整的自然语言机器人模型，需要使用更复杂的模型结构和更多的自然语言处理工具，这种C++代码只是让您对自然语言机器人(C++)有了了解，以后训练自然语言机器人就可以从容应对了
三、固定对话机器人
固定对话机器人的好处都在第二版块赘述过了。总结的好处也就相较于中小企业与小型组织想嵌入解决客户需求的机器人是轻量化、廉价的。如果对于大型企业来说这一个固定对话机器人需要花的精力就远不止于此了！下列就是固定对话机器人的代码(C++):
#include <iostream>
#include <string>
#include <map>
class ChatBot {
private:
std::map<std::string, std::string> responses;
public:
ChatBot() {
// 初始化一些常见的回答
responses["你好"] = "你好呀，等你好久了，很高兴与你聊天！";
responses["今天天气怎么样"] = "抱歉，作为固定对话机器人我的数据没有被上传也没有权限浏览互联网上的数据，非常抱歉！";
responses["你在哪里"] = "中国·大连";
responses["你的名字是什么"] = "我的名字叫做WQner";
responses["你喜欢吃什么"] = "我喜欢吃电awa";
responses["中国简介"] = "中国(全称:中华人民共和国)-拥有着广袤的960(约)万平方公里的土地，14亿(约)的巨大人口，世界科技强国之一，拥有着五千年文明的古国，如今是联合国五大常任理事国之一";
responses["希望你变成人"] = "对不起，我无法变成人也没有权限在有生物载体的情况下为您服务！";
responses["我想去哈尔滨玩"] = "哈尔滨是历史与文化底蕴都很丰厚的城市。它濒临中俄交界，拥有俄罗斯、中国两国文化，冰雪大世界也是南方小土豆们最喜欢的景点！";
responses["渤海海浩是什么"] = "渤海海浩是非常壮观的物理现象，可以选择在大连观赏（除了渤海黄海有时也有）";
responses["我今天好伤心"] = "对不起主人，我只是一个AI，但是我会尽力为您提供你所需要的心理帮助！";
responses["我想给你删了"] = "主人，不要那么残暴嘛qwq(嘤嘤嘤)";
responses["你是人吗"] = "我只是一个聊天机器人，且没有访问互联网的权限！∴我不是人";
}
std::string ask(const std::string& question) {
if (responses.find(question) != responses.end()) {
return responses[question];
} else {
return "抱歉，我不太明白你的意思。请重新提问！";
}
}
};
int main() {
ChatBot bot;
std::string input;
while (true) {
std::cout << "请输入问题：";
std::getline(std::cin, input);
std::cout << bot.ask(input) << std::endl;
}
return 0;
}这里的每个responses后都代表一个可以问答的问题和可以回答您的答案，如果您要更准确理解您的机器人，还请去研究自然语言机器人这一领域吧！
四、后记及总结
自然语言机器人这一领域不建议大家花费非常大的时间去投入，这种机器人项目一般都为5人以上的小组共同编写完成的自然语言机器人，训练一个完美的自然语言机器人也不是容易的事情，不仅需要时间还需要足够的金钱方可支持项目。
作为个人及小范围人群来讲我们需要做到的就是能在少量的时间完成基础的操作就是很完美的时间分配了，我们不需要也没有那个精力像大企业一样去研究自家的自然语言机器人，我们只需要做好可以做到的事情即可，也请记住开发自然语言机器人不是一件容易的事情！！！
