聊天机器人ELIZA的运作,很大程度上采用了将计就计的策略
语义建模
举一反三
- 聊天机器人ELIZA的运作,很大程度上采用了将计就计的策略,它本身并没有一个完整的
- 聊天机器人ELIZA的运作，很大程度上采用了将计就计的策略，它本身并没有一个完整的（） A: 神经元 B: 符号建模 C: 语义建模 D: 数据库
- 聊天机器人技术大致可分为三类（）。 A: 基于规则的聊天机器人、基于检索的聊天机器人和基于生成的聊天机器人 B: 基于说话的聊天机器人、基于检索的聊天机器人和基于生成的聊天机器人 C: 基于规则的聊天机器人、基于语音的聊天机器人和基于生成的聊天机器人 D: 基于规则的聊天机器人、基于检索的聊天机器人和基于对话的聊天机器人
- ELIZA是人机对话程序。它的出现，启发了后天聊天机器人的出现 A: 对 B: 错
- 最早的聊天机器人之一、最早通过图灵测试的程序 A: ELIZA B: Dendral C: Xcon D: Deepblue
内容
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最早的聊天机器人之一、最早通过图灵测试的程序 A: Deepblue B: Xcon C: ELIZA D: Dendral
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最早的聊天机器人之一、最早通过图灵测试的程序 A: Dendral B: Xcon C: ELIZA D: Deepblue
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聊天机器人大致可以分为基于规则的聊天机器人、（ ）的聊天机器人和基于生成的聊天机器人。 A: 基于状态 B: 基于检索 C: 基于视觉 D: 基于情感
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聊天机器人大致可以分为基于规则的聊天机器人、（）和基于生成的聊天机器人。 A: 基于统计的聊天机器人 B: 基于检索的聊天机器人 C: 基于神经网络的聊天机器人 D: 基于情感的聊天机器人
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机器人功能的灵活性和智能性很大程度上决定于机器人的编程能力。