刚开始做时,一点头绪都没有,整天的上网找资料,各种谷歌百度,各种博客论坛,搜索的关键词也无非是智能自然语言交流.智能机器人.中文问答系统等等等等.而我们的思路也是些零散的,例如我们知道会用到分词,会用到语法分析.语义分析.关键词提取等自然语言处理策略,但我们还是不知道该如何下手.就这样查了一个多周的资料,也纠结了一个多周,最终决定了,先做分词.但做分词,怎么做?一个句子怎么能分出词来?想了半天,不会,上网查,看有什么好的算法,结果发现分词算法很复杂,都是中科院ictclas分词,ikanalyz…

基本要求 打开软件,即可进入2D文本交流界面, 软件此时已经连接到服务器,点击文本输入框输入你想说的话,点击发送按钮即可进行交流,点击CHAT和STUDY分别切换到聊天模式或是学习模式,聊天模式是机器人根据已有的只是与用户进行聊天对话,学习模式是用户输入文字教机器人学习对话,用户输入的第一段文字是对话的问题,输入的第二段文字是对话的答案. 点击GOTO3D即可进入3D界面,将手机放置在仪器上即可进行3D人物展示,通过语音交流,人物可以根据你说话的内容进行动作的变换.两个界面用户都可以直接退出软件…

项目技术借鉴报告: 一.服务器端(Server) 1.分词 分词使用的是庖丁分词.使用盘古分词词库和词素作为辅助.其中包括下载Jar包并且使用. 2.人工神经网络 以网上已有的初级网络为蓝图,结合机器学习的书籍对其隐藏层到输出层的权值修正算法进行改进. 3.情感词汇 使用台湾大学的(中文情感极性词典 NTUSD)情感词汇进行训练.作为判断情感的依据. 4.中文聊天机器人原型系统的设计.(参考自百度文库:http://wenku.baidu.com/link?url=QIAQg6yw4854FgD…

对我们项目中的关键技术实现进行总结: 一.3DMax关键技术实现 1.一下的关于3DMax中对于人物的设计和操作均需要在对3DMax基础知识熟练掌握的情况下进行的. 2. 骨骼架设:首先对导入到3DMax中的人物模型进行架设骨骼,首先,先加载一个人,锁定住,别让他乱动.用biped工具建立一个基本骨骼——可以从脚部位置往上拖拽鼠标来建立.在运动命令面板,点biped卷展栏的 figure mode在各视图中,使用旋转缩放位移的方式,调整骨骼的位置与模型的位置,让二者对齐. PS: 1双击骨骼,可…

关于情感词典的学习总结: 情感倾向可认为是主体对某一客体主观存在的内心喜恶,内在评价的一种倾向.它由两个方面来衡量:一个情感倾向方向,一个是情感倾向度. 情感倾向方向也称为情感极性.在微博中,可以理解为用户对某客体表达自身观点所持的态度是支持.反对.中立,即通常所指的正面情感.负面情感.中性情感.例如“赞美”与“表扬”同为褒义词,表达正面情感,而“龌龊”与“丑陋”就是贬义词,表达负面情感. 情感倾向度是指主体对客体表达正面情感或负面情感时的强弱程度,不同的情感程度往往是通过不同的情感词或情感语气…

3DMax方面所涉及的专业知识:                       (1)一下的关于3DMax中对于人物的设计和操作均需要在对3DMax基础知识熟练掌握的情况下进行的. (2)骨骼架设:首先对导入到3DMax中的人物模型进行架设骨骼,首先,先加载一个人,锁定住,别让他乱动.用biped工具建立一个基本骨骼——可以从脚部位置往上拖拽鼠标来建立.在运动命令面板,点biped卷展栏的 figure mode在各视图中,使用旋转缩放位移的方式,调整骨骼的位置与模型的位置,让二者对齐. PS: …

2D文字聊天界面大致预期实现文字输入.发送消息.接收消息.你可以通过点击按钮让机器人开启聊天模式或者学习模式.又或是进入3D语音聊天界面或者退出. 目背景 (1) 开发动机的形态 随着科技的进步与生活水平的提高,人们对自己的健康有着更高的要求,人们的健康观念也是与时俱进的.人在成长的过程中时时刻刻都面临着健康问题.近年来,疙瘩媒体报道的各种病患人数的显著上升也使大家越来越重视自己的健康.而人的生命就是运动,运动是一切生命的源泉.只有运动才可以去除各种各样的疑虑,运动的作用代替药物.科学的基础是健…

神经网络的计算过程 神经网络结构如下图所示,最左边的是输入层,最右边的是输出层,中间是多个隐含层,隐含层和输出层的每个神经节点,都是由上一层节点乘以其权重累加得到,标上“+1”的圆圈为截距项b,对输入层外每个节点:Y=w0*x0+w1*x1+…+wn*xn+b,由此我们可以知道神经网络相当于一个多层逻辑回归的结构. (图片来自UFLDL Tutorial) 算法计算过程:输入层开始,从左往右计算,逐层往前直到输出层产生结果.如果结果值和目标值有差距,再从右往左算,逐层向后计算每个节点的误差,并且…

  关于本项目中使用到的庖丁分词的总结:   Paoding 详细介绍 庖丁中文分词库是一个使用Java开发的,可结合到Lucene应用中的,为互联网.企业内部网使用的中文搜索引擎分词组件.Paoding填补了国内中文分词方面开源组件的空白,致力于此并希翼成为互联网网站首选的中文分词开源组件. Paoding中文分词追求分词的高效率和用户良好体验. Paoding's Knives 中文分词具有极 高效率 和 高扩展性 .引入隐喻,采用完全的面向对象设计,构思先进. 高效率:在PIII 1G内存…

项目技术总结: VoiceToText的具体使用方法: 语音转文本部分是调用的科大讯飞的在线语音,它的激发方式是按键,通过按钮触发开启安卓设备的录音,此部分需要在源码中写入关于安卓权限的要求,来调用安卓的录音权限,当按钮被激发,则开始进入语音录制阶段,将麦克风所录下的语音实时的传给云端的科大讯飞服务器.. 从声音之中得到文本: public void GetWordFromVoice() { boolean isShowDialog = mSharedPreferences.getBoolean…