4.16.3 What kinds of machine learni

4.16.3 What kinds of machine learning does ChatterBot use?In brief, ChatterBot uses a number of different machine learning techniques to generate its responses. The specific algorithms depend on how the chat bot is used and the settings that it is configured with. Here is a general overview of some of the various machine learning techniques that are employed throughout ChatterBot’s codebase.4.16.3.1 1. Search algorithmsSearching is the most rudimentary form of artificial intelligence. To be fair, there are differences between machine learning and artificial intelligence but lets avoid those for now and instead focus on the topic of algorithms that make the chat bot talk intelligently. Search is a crucial part of how a chat bot quickly and efficiently retrieves the possible candidate statements that it can respond with. Some examples of attributes that help the chat bot select a response include • the similarity of an input statement to known statements • the frequency in which similar known responses occur • the likeliness of an input statement to fit into a category that known statements are a part of4.16.3.2 2. Classification algorithmsSeveral logic adapters in ChatterBot use naive Bayesian classification algorithms to determine if an input statement meets a particular set of criteria that warrant a response to be generated from that logic adapter.

Kết quả (Việt) 1:

4.16.3 Những loại máy học không sử dụng ChatterBot?
Tóm lại, ChatterBot sử dụng một số kỹ thuật máy học khác nhau để tạo ra phản ứng của nó. Các Speci fi c thuật toán tùy thuộc vào cách bot trò chuyện được sử dụng và các thiết lập mà nó là con fi gured với. Dưới đây là một tổng quan chung của một số kỹ thuật máy học khác nhau được sử dụng trong suốt codebase ChatterBot của.
4.16.3.1 1. Tìm kiếm các thuật toán
Tìm kiếm là hình thức sơ đẳng nhất của arti fi cial tình báo. Để công bằng, có sự khác biệt giữa học máy và arti fi tình báo cial nhưng cho phép tránh những cho bây giờ và thay vào đó tập trung vào các chủ đề của thuật toán mà làm cho các cuộc trò chuyện bot nói chuyện một cách thông minh. Tìm kiếm là một phần quan trọng như thế nào một cuộc trò chuyện bot một cách nhanh chóng và fi ef ciently lấy những điều khoản về ứng cử viên có thể là nó có thể đáp ứng với. Một số ví dụ về các thuộc tính giúp chat bot chọn câu trả lời bao gồm • sự giống nhau của một câu lệnh đầu vào để báo cáo được biết đến • tần số trong đó phản ứng tương tự được biết đến xảy ra • các likeliness của một câu lệnh đầu vào fi t vào một thể loại mà báo cáo được biết đến là một phần của
4.16.3.2 2. phân loại các thuật toán fi cation
Một số adapter logic trong sử dụng ChatterBot ngây thơ thuật toán phân loại fi cation Bayesian để xác định xem một tuyên bố đầu vào đáp ứng một tập hợp các tiêu chí mà đảm bảo một phản ứng được tạo ra từ đó bộ chuyển đổi logic.

Kết quả (Việt) 2:

4.16.3 những loại máy học nào ChatterBot sử dụng?
Tóm lại, ChatterBot sử dụng một số kỹ thuật học máy khác nhau để tạo ra phản ứng của nó. Các thuật toán cụ thể phụ thuộc vào cách trò chuyện bot được sử dụng và các thiết lập mà nó được cấu hình với. Dưới đây là tổng quan chung của một số các kỹ thuật học máy khác nhau được sử dụng trong codebase của ChatterBot.
4.16.3.1 1. Thuật toán tìm kiếm
Tìm kiếm là dạng thô sơ nhất của trí tuệ nhân tạo. Để công bằng, có sự khác biệt giữa Machine Learning và trí tuệ nhân tạo nhưng cho phép tránh những người cho bây giờ và thay vào đó tập trung vào chủ đề của các thuật toán mà làm cho các bot trò chuyện nói chuyện thông minh. Tìm kiếm là một phần quan trọng trong cách một bot trò chuyện nhanh chóng và hiệu quả truy xuất các báo cáo có thể ứng cử viên mà nó có thể đáp ứng với. Một số ví dụ về các thuộc tính giúp Bot trò chuyện chọn một phản hồi bao gồm • sự giống nhau của một tuyên bố nhập vào các báo cáo đã biết • tần số trong đó các câu trả lời đã biết tương tự xảy ra • sự likeliness của một tuyên bố đầu vào để phù hợp với một thể loại đã biết báo cáo là một phần của
4.16.3.2 2. Thuật toán phân loại
Một số adapter logic trong ChatterBot sử dụng các thuật toán phân loại Bayesia ngây thơ để xác định nếu một tuyên bố đầu vào đáp ứng một tập hợp các tiêu chí cụ thể mà đảm bảo một phản ứng được tạo ra từ bộ điều hợp logic đó.

Kết quả (Việt) 3:

4.16.3 Tài liệu về máy móc mà Chatterley sử dụng?
Nói ngắn gọn, Chatterley sử dụng một số kỹ thuật học máy khác nhau để tạo ra các phản ứng của nó.Những thuật toán đặc giới 64577 phụ thuộc vào cách sử dụng con robot chat và các thiết lập mà nó được cấu tạo thành cám ứng 641257;.Đây là tổng quát về một s ố các kỹ thuật học máy được sử dụng trên toàn bộ sổ tay của Chatterley;817s.
4.16.3.1.Tìm thuật toán
Tìm kiếm là mẫu cơ bản nhất của trí thông minh nghệ thuật.Công bằng mà nói, có sự khác nhau giữa việc học máy móc và trí tuệ nghệ thuật. Nhưng hãy tránh nó bây giờ và thay vào đó tập trung vào vấn đề các thuật toán khiến người máy nói chuyện một cách thông minh.Tìm kiếm là một phần quan trọng trong cách một robot chat nhanh chóng và Chỉ cần nhấc được ứng viên có thể đáp ứng.Vài ví dụ về các thuộc tính giúp con robot chat chọn một phản ứng bao gồm'8226; giống nhau trong câu nói đã biết'82226; tần số các phản ứng tương tự đã biết xuất hiện
4.16.3.2.Mật khẩu
Một số hệ thống thích hợp logic ở Chatterley sử dụng lớp sơn ngây thơ tại Bayisian Đề Đề Đề nghị kiểm tra thuật to án để xác định liệu một trường hợp có đáp ứng được với một số tiêu chuẩn đặc biệt cần thiết để tạo ra phản ứng từ bộ thích hợp logic đó.