基于Android的智能聊天机器人的设计与实现
人工智能聊天机器人的设计与实现

人工智能聊天机器人的设计与实现
一、人工智能聊天机器人
人工智能聊天机器人(Artificial Intelligence Chatbot)是一种基于人工智能算法和机器学习技术的聊天机器人,它可以在线对话,通过分析用户的输入,准确地识别、理解用户的意图,并将聊天机器人的自然语言回复转换成用户所期望的答案。
二、设计实现
(1)建立对话环境
为了建立一个完善的交互环境,需要建立多个步骤,以实现用户友好地和聊天机器人进行交流。
第一步:用户发出输入,聊天机器人接受用户的输入;
第二步:聊天机器人分析用户的意图;
第三步:聊天机器人根据用户的意图,现有的知识库;
第四步:聊天机器人回复用户期望的答案;
第五步:如果聊天机器人找不到用户期望的答案,则建议用户寻求更多信息。
(2)算法实现
基于用户输入的计算机实现的算法有多种,最常见的是基于规则的算法,基于模式的算法,基于语义分析的算法,基于机器学习的算法。
(a)基于规则的算法
规则的人工智能聊天机器人,是基于专家制定的一系列规则来实现的,比如建立一组由结构化语法信息(比如句子结构)、标记(比如情绪)和
语义话语(比如动词)组成的规则数据库。
智能化聊天机器人的设计与实现

智能化聊天机器人的设计与实现随着科技的快速发展,智能机器人已经逐渐走进了我们的生活中。
其中,智能化聊天机器人已经切实融入了我们的日常生活。
他们可以陪我们聊天、为我们提供信息,甚至还能为我们推荐产品。
那么,今天我们就来探讨一下智能化聊天机器人的设计与实现。
一、聊天机器人的设计思路设计智能化聊天机器人需要从多方面考虑,包括自然语言处理、个性化推荐、知识库管理等。
首先,自然语言处理是聊天机器人的核心技术之一。
通过自然语言处理技术,聊天机器人可以识别用户的语言,并且给出相应的回复。
因此,一个好的聊天机器人应该有较高的语义识别能力,可以准确的理解用户的意图。
其次,个性化推荐也是聊天机器人的一项重要功能。
随着用户数据的不断积累,聊天机器人能够从中学习用户的喜好,从而做出更加智能化的推荐。
在设计聊天机器人时,应该考虑如何从用户数据中提取有用的信息,对用户进行个性化推荐。
最后,知识库管理也是设计聊天机器人的重要因素之一。
聊天机器人应该能够搜索知识库中的信息,或者像人类一样去查询、组织和整理信息,以便更好地回答用户的问题。
二、聊天机器人的实现流程聊天机器人的实现流程大致包括语义识别、意图匹配、对话管理以及信息展示等几个主要步骤。
1、语义识别语义识别顾名思义就是通过对用户输入的自然语言进行分析,提取出其含义和意图。
现在有很多自然语言处理技术,如词法分析和命名实体识别等,可以帮助聊天机器人实现语义识别。
2、意图匹配在实现语义识别后,聊天机器人需要根据理解到的用户意图来回复用户。
要做到这一点,聊天机器人需要使用一些算法来进行意图匹配。
在意图匹配过程中,聊天机器人会尝试匹配意图库中的意图,并根据匹配结果来生成回复。
3、对话管理对话管理是指聊天机器人如何维持和管理对话。
在对话管理时,聊天机器人需要根据对话上下文来回复用户,同时还要根据用户的反馈调整回复策略。
4、信息展示最后,聊天机器人需要将处理完成的信息呈现给用户。
展示方式有很多种,可以是文字、语音、图像、视频等不同形式。
基于人工智能的聊天机器人系统设计与实现

基于人工智能的聊天机器人系统设计与实现人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)已经成为当今科技领域的热门话题。
其在各个领域的应用逐渐丰富,其中之一便是聊天机器人系统。
基于人工智能的聊天机器人系统通过使用自然语言处理和机器学习等技术,能够模拟人类对话,与用户进行交流。
本文将介绍聊天机器人的系统设计与实现过程。
一、聊天机器人系统的设计1. 系统需求分析:在设计聊天机器人系统之前,首先需要明确系统的需求。
这包括确定机器人所要实现的功能,比如自动回复问答、提供信息查询、娱乐等。
同时,还需要考虑用户界面设计、系统性能要求、数据存储等方面的需求。
2. 自然语言处理:聊天机器人的核心是自然语言处理(Natural Language Processing,简称NLP)。
NLP技术包括语义分析、情感分析、文本生成等。
通过NLP技术,机器人可以理解用户输入的自然语言,并给出相应的回复。
3. 知识库建设:为了实现问答功能,聊天机器人需要具备丰富的知识库。
这些知识库可以是事先编制好的文本库,也可以是通过网络爬虫等方式收集得到的数据。
机器人需要能够将用户的问题与知识库中的信息进行匹配,找到相应的答案。
4. 机器学习:机器学习技术在聊天机器人系统的设计中起到重要的作用。
通过对大量的对话数据进行训练,机器可以学习到语义和上下文的规律,从而更准确地理解用户的意图并作出恰当的回复。
机器学习算法,如支持向量机、神经网络等,可以应用于聊天机器人的训练和优化过程中。
5. 用户界面设计:聊天机器人系统的用户界面设计至关重要。
用户界面需要友好、简洁,并能与用户进行良好的交互。
常见的界面形式有网页应用、移动应用等。
根据具体需求,用户界面可以设计成文字对话框、语音输入等形式。
二、聊天机器人系统的实现1. 数据收集与预处理:在聊天机器人系统的实现过程中,需要收集大量的对话数据作为训练集。
这些对话数据可以是从网络上搜集得到的聊天记录,也可以是模拟生成的对话数据。
基于Android的智能聊天机器人的设计与实现

基于Android的智能聊天机器人的设计与实现学院名称:专业:班级:学号:姓名:任课教师:安卓智能聊天机器人开发(一)这个聊天机器人有点像前段时间很火的一个安卓应用——小黄鸡应用的实现其实很简单,网上有许多关于智能机器人聊天的接口,我们只需要去调用对应的接口,遵守它的API开发规范,就可以获取到我们想要的信息这里我使用的接口就是——图灵机器人(、tuling123、com/openapi/)这个接口给我们返回的就是Json字符串,我们只需要对它进行Json字符串解析,就可以实现这个应用。
开发步骤:首先我们需要到这个图灵机器人的官网去注册一个账号,她会给我们一个唯一Key,通过这个Key与对应的API开发规范,我们就可以进行开发了。
然后在这个(、tuling123、com/openapi/cloud/access_api、jsp)网址里可以找到相关的开发介绍比如:请求方式,参数,返回参数,包括开发范例,一些返回的编码等信息这里就是官方提供的一个调用小案例(JAVA),这里我也顺带贴一下/** 调用图灵机器人平台接口* 需要导入的包:commons-logging-1、0、4、jar、httpclient-4、3、1、jar、httpcore-4、3、jar*/public static void main(String[] args) throws IOException {String INFO = URLEncoder、encode("北京今日天气", "utf-8");String requesturl = "、tuling123、com/openapi/api?key= 注册激活返回的Apikey&info="+INFO;HttpGet request = new HttpGet(requesturl);HttpResponse response = HttpClients、createDefault()、execute(request);//200即正确的返回码if(response、getStatusLine()、getStatusCode()==200){String result = EntityUtils、toString(response、getEntity());System、out、println("返回结果:"+result);}}好了,接下来开始实战吧,这个应用我打算写成两篇文章第一篇讲下关于如何调用接口,从网上获取数据,包括解析Json字符串第二篇会把这些获取的数据嵌入到安卓应用首先,先写一个工具类,这个工具类就是用来获取用户输入的信息并返回服务器提供的数据的这里面用到了一个第三方提供的JAR包,Gson它就是谷歌提供给我们用来使Json数据序列化与反序列化的关于Gson的使用我之前写过一篇笔记,不熟悉的朋友可以瞧瞧:Gson简要使用笔记(、cnblogs、com/lichenwei/p/3987429、html)代码如下:具体瞧注释package com、example、utils;import java、io、ByteArrayOutputStream;import java、io、IOException;import java、io、InputStream;import java、io、UnsupportedEncodingException;import java、net、HttpURLConnection;import java、net、MalformedURLException;import java、net、URLEncoder;import java、util、Date;import android、util、Log;import com、example、pojo、Message;import com、example、pojo、Message、Type;import com、example、pojo、Result;import com、google、gson、Gson;/**** 获取信息帮助类传入用户输入的字符,给出相对应的信息**/public class GetDataUtils {private static final String API_KEY = "这里填写官方提供的KEY";// 申请的API_KEY值private static final String URL = "、tuling123、com/openapi/api";// 接口请求地址public String getChat(String msg) {//这个方法就是获取服务端返回回来的Json数据,msg为用户输入的信息String result = "";// 存放服务器返回信息的变量InputStream inputStream = null;ByteArrayOutputStream outputStream = null;try {// 进行资源请求java、net、URL url = new java、net、URL(getMsgUrl(msg));HttpURLConnection httpURLConnection = (HttpURLConnection) url、openConnection();// 打开资源连接// HttpURLConnection参数设定httpURLConnection、setReadTimeout(5 * 1000);httpURLConnection、setConnectTimeout(5 * 1000);httpURLConnection、setRequestMethod("GET");inputStream = httpURLConnection、getInputStream();// 获取一个输入流接收服务端返回的信息int len = -1;byte[] bs = new byte[124];// 用来接收输入流的字节数组outputStream = new ByteArrayOutputStream();// 用一个输出流来输出刚获取的输入流所得到的信息while ((len = inputStream、read(bs)) != -1) {// 从输入流中读取一定数量的字节,并将其存储在缓冲区数组// bs 中outputStream、write(bs, 0, len);// 往输入流写入}outputStream、flush();// 清除缓冲区result = new String(outputStream、toByteArray());// 转换成字符串} catch (MalformedURLException e) {e、printStackTrace();} catch (IOException e) {e、printStackTrace();} finally {// 关闭相关资源if (inputStream != null) {try {inputStream、close();} catch (IOException e) {e、printStackTrace();}}if (outputStream != null) {try {outputStream、close();} catch (IOException e) {e、printStackTrace();}}}Log、i("tuzi", "result:" + result);//打印测试日志return result;}private String getMsgUrl(String msg) throws UnsupportedEncodingException {String path = "";String info = URLEncoder、encode(msg, "UTF-8");// 转换url编码path = URL + "?key=" + API_KEY + "&info=" + msg;return path;}public Message getInfo(String msg){Message message=new Message();Gson gson=new Gson();try {Result result=gson、fromJson(getChat(msg), Result、class);//获取到服务器返回的json并转换为Result对象,Result对象可能不存在,会出现异常message、setMsg(result、getText());//message可能为空,需要捕获异常} catch (Exception e) {//可能服务器没有返回正常数据,也就存在着空白内容,需要捕获异常message、setMsg("服务器繁忙,请稍后再试");}message、setTime(new Date());message、setType(Type、INCOME);return message;}}下面这2个就是实体类,根据官网提供的示例,返回的Json字符串里包含:code 状态码,text文本内容package com、example、pojo;/**** 用来映射返回Json字符串**/public class Result {private String code;private String text;public String getCode() {return code;}public void setCode(String code) {this、code = code;}public String getText() {return text;}public void setText(String text) {this、text = text;}}package com、example、pojo;import java、util、Date;public class Message {private String name;private String msg;private Date time;private Type type;public enum Type{//类型枚举,发送,接收INCOME,OUTCOME}public String getName() {return name;}public void setName(String name) { this、name = name;}public String getMsg() {return msg;}public void setMsg(String msg) {this、msg = msg;}public Date getTime() {return time;}public void setTime(Date time) {this、time = time;}public Type getType() {return type;}public void setType(Type type) {this、type = type;}}编写个测试类package com、example、test;import android、test、AndroidTestCase;import android、util、Log;import com、example、pojo、Message;import com、example、utils、GetDataUtils;public class GetDataUtilsTest extends AndroidTestCase {public void test(){GetDataUtils dataUtils=new GetDataUtils();Message message=dataUtils、getInfo("您好");Message message1=dataUtils、getInfo("您就是谁");Message message2=dataUtils、getInfo("您知道JAVA就是什么不");Message message3=dataUtils、getInfo("下雨了,天好冷");Log、i("兔子",message、getMsg());Log、i("兔子",message1、getMsg());Log、i("兔子",message2、getMsg());Log、i("兔子",message3、getMsg());}}在JAVA WEB里编写测试单元用到的就是Junit,需要导入jar包,在安卓开发里也有类似这样的步骤首先我们要在AndroidManifest、xml里的application标签里添加<uses-library android:name="android、test、runner"/>然后在application外添加<instrumentation android:name="android、test、InstrumentationTestRunner" android:label="ceshi"android:targetPackage="com、example、androidchat"></instrumentation>由于需要联网别忘了给应用赋予网络权限<uses-permission android:name="android、permission、INTERNET" />这里就是完整文件代码:<?xml version="1、0" encoding="utf-8"?><manifest xmlns:android="、android、com/apk/res/android"package="com、example、androidchat"android:versionCode="1"android:versionName="1、0" ><uses-sdkandroid:minSdkVersion="8"android:targetSdkVersion="21" /><uses-permission android:name="android、permission、INTERNET" /><applicationandroid:allowBackup="true"android:icon="@drawable/ic_launcher"android:label="@string/app_name"android:theme="@style/AppTheme" ><uses-library android:name="android、test、runner" /><activityandroid:name="、MainActivity"android:label="@string/app_name" ><intent-filter><action android:name="android、intent、action、MAIN" /><category android:name="android、intent、category、LAUNCHER" /></intent-filter></activity></application><instrumentationandroid:name="android、test、InstrumentationTestRunner"android:label="ceshi"android:targetPackage="com、example、androidchat" ></instrumentation></manifest>瞧下我们的测试代码效果图:好了,此时我们已经可以获取到服务端的数据,并且接收到客户端并做处理在上一篇文章中,已经实现了对网络数据的获取与处理封装,这篇文章来讲下如何嵌入到安卓应用中。
智能聊天机器人系统设计与实现

智能聊天机器人系统设计与实现智能聊天机器人,作为人工智能技术的应用之一,旨在通过对话交流与用户,提供信息、解答问题、提供娱乐等服务。
本文将探讨智能聊天机器人系统的设计与实现,包括机器人的核心功能、系统架构、自然语言处理和智能问答模块等。
一、系统架构设计智能聊天机器人系统的架构设计是保证系统高效运行的关键。
一种常见的架构设计是基于微服务架构的设计,将系统分为多个独立的模块,每个模块负责一个特定的功能,通过API接口进行通信。
1.用户接口模块:用于接收用户的输入,可以是文本、语音、图片等。
该模块负责解析用户输入,将用户的请求传递给后续的模块进行处理。
2.自然语言处理模块:负责将用户的自然语言进行语义理解和分析。
该模块使用自然语言处理技术,如词法分析、句法分析和语义分析,将用户的输入转化为机器能够理解和处理的形式。
3.知识图谱模块:该模块用于存储和管理机器人所需的知识数据。
知识图谱是一种用于表示和存储知识的技术,通过图的形式将知识之间的关系进行建模。
机器人可以通过知识图谱模块来获取相关的领域知识和实体信息。
4.智能问答模块:该模块负责根据用户的问题进行智能问答。
通过将用户问题进行匹配、检索和排序,从知识图谱模块中找到最相关的答案,并返回给用户。
5.娱乐功能模块:除了提供问答服务,聊天机器人还可以提供一些娱乐功能,如笑话、游戏等。
该模块负责处理娱乐类的用户请求,并返回相应的娱乐内容。
二、自然语言处理模块自然语言处理是智能聊天机器人系统中最核心的一部分,它负责将用户输入的自然语言转化为机器可以理解的形式。
1.词法分析:这一步骤负责将用户的输入分解为一个个词汇单元,称为词法分析。
通过分析句子中的分词、词性和词的关系,以便后续的步骤进行处理。
2.句法分析:句法分析是将用户输入的句子进行分析,确定句子中的短语和成分之间的关系。
通过句法分析,机器可以理解句子的结构和语法。
3.语义分析:语义分析是将用户输入的句子进行语义理解,确定句子的含义和上下文之间的关系。
聊天机器人系统设计与实现

聊天机器人系统设计与实现
聊天机器人是当今备受关注的最新技术之一,它旨在使人们能够通过与机器人的聊天对话实现自动响应。
一般来说,聊天机器人系统包括以下四个部分,即:机器人语言处理模块、机器人回答模块、机器人行为模块以及机器人社交接口模块。
1)建立机器人语言处理模型:机器人的语言理解模型是设计一个聊天机器人系统最重要的一步,聊天机器人系统的智能程度依赖于它能够对文本的理解和解析能力。
最常用的建模方法是基于自然语言处理(NLP)的词法分析、语法分析、句法分析以及相关技术,如统计分析。
2)构建机器人回答模型:在机器人语言理解模型基础之上,还需要构建机器人回答模型,它要求机器人能够以自然语言回答用户的提问,对于不能回答的问题,机器人应能够以一定的礼貌表达出拒绝或寻求帮助等信息。
常用的构建机器人回答模型的方法是基于语义分析(Semantic Analysis)、知识库(Knowledge Base Search)、情境推理(Context-Aware Reasoning)、生成式决策(Generative Decision Making)等技术。
3)设计机器人行为模型:机器人行为模型的设计旨在调整机器人的行为,使其更像真正的人类,而不仅仅是单纯的回答机。
聊天机器人的设计与实现

聊天机器人的设计与实现近年来,随着人工智能技术的飞速发展,聊天机器人已经开始引起人们的广泛关注。
聊天机器人是一种基于人工智能和自然语言处理技术的对话系统,其主要功能是和用户进行图文或语音的对话交互。
聊天机器人可以应用于多个领域,如客服、社交娱乐、医疗、教育等等。
本文将介绍聊天机器人的设计与实现,以及其在实际应用中的优缺点。
一、聊天机器人的设计聊天机器人的设计过程主要分为需求分析、系统架构设计、对话模型设计和UI设计等四个环节。
1. 需求分析在需求分析环节中,我们需要明确聊天机器人的使用场景、用户需求、交互方式等信息,以便制定系统设计方案。
2. 系统架构设计在系统架构设计环节中,我们需要确定聊天机器人的技术方案、功能模块和系统工作流程等问题。
该环节中需考虑聊天机器人收集和处理用户输入信息,向用户提供回应的方式以及聊天机器人功能的拓展性。
3. 对话模型设计对话模型设计环节中,我们需要建立聊天机器人的语料库,并设计语义理解模型、实体识别模型、对话生成模型等核心模块。
这些模块主要负责聊天机器人的智能问答能力。
4. UI设计UI设计环节中,我们需要为聊天机器人设计漂亮、简洁、易于使用的用户界面,以便用户更加容易和聊天机器人进行交互。
二、聊天机器人的实现聊天机器人的实现过程分为数据采集、模型训练、模型集成、部署运维等四个环节。
1. 数据采集数据采集是聊天机器人实现的第一步,我们需要从多个渠道采集和清洗语料库,以便为后续的模型设计和训练提供有力的支撑。
2. 模型训练在模型训练环节中,我们使用机器学习算法或深度学习框架对语料库进行分析处理,得到聊天机器人的核心模型。
如利用第三方开源库fasttext和Seq2Seq等模型对语义理解、实体识别和自然语言生成等模型进行训练和优化等。
3. 模型集成对话机器人的核心模型训练好以后,需要将其集成到系统中。
这里主要是要为聊天机器人建立起可交互的接口,将语义理解、实体识别和自然语言生成模型等有机地组合起来,形成一个完整的聊天机器人服务。
基于Android嵌入式系统的智能聊天机器人实战

智能机器人76研究与设计RESEARCH AND DESIGN1 前言随着大数据和人工智能的发展,传统面向关键词检索方式已经不能满足人们的需要,用户提出了更高的要求,希望机器能够理解人类的意图,提供更加精确的服务。
智能聊天机器人就是其中的一个应用。
聊天机器人是一种使用自然语言与人类进行对话的软件机器人,又被称为对话系统[1]。
当前学术界对聊天机器人的研究主要产生两种模型,一种是基于知识库和检索技术的检索模型,一种依赖大量的训练数据,能够表现出自然语言的语义特征,叫做生成模型[2]。
现在越来越多的智能聊天机器人,很多机器人项目都提供了用户编程接口,便于在实际项目中加入智能聊天的趣味元素,图灵机器人就是其中之一,其拥有接近常人的语言对话能力;智能硬件拥有接近常人的语言对话能力等[3]。
图灵机器人是以语义技术为核心驱动力的人工智能公司,致力于“让机器理解世界”,产品服务包括机器人开放平台、机器人OS 和场景方案。
本文介绍的是基于图灵机器人聊天接口实现的Android 应用。
基于Android 嵌入式系统的智能聊天机器人实战山东外事职业大学 迟殿委摘 要本文基于智能聊天机器人比较流行的现状,在嵌入式系统Android 下开发设计了一款基于图灵智能机器人APP ,能够根据用户输入的聊天信息结合图灵官网提供的API 地址发送请求,请求信息发送是基于okhttp 开源项目实现的,图灵机器人API 响应的是json 格式数据,进行相应的数据解析后并显示在APP 界面上,文中给出了核心的代码实现。
关键词智能机器人;Android ;图灵2 聊天数据获取(1)在图灵官网上申请免费API 。
官网地址:申请成功后将API Key 保存起来,方便以后请求的时候使用。
(2)如何获取数据?使用下面这种url 形式发送请求:url?key=apikey&info=发送的话注:其中url 为上面的官网地址,apikey 为你申请的apikey 字符字符串,最后加上你要说的话即可,等会发送请求把这个地址拼接发送过去。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
基于An droid 的智能聊天机器人的设计与实现学院名称:业: 级: 号: 名:任课教师:安卓智能聊天机器人开发(一) 这个聊天机器人有点像前段时间很火的一个安卓应用一一小黄鸡应用的实现其实很简单,网上有许多关于智能机器人聊天的接口, 我们只需要去 调用对应的接口,遵守它的 API 开发规范,就可以获取到我们想要的信息开发步骤: 首先我们需要到这个图灵机器人的官网去注册一个账号,他会给我们一个唯一 Key ,通过这个Key 和对应的API 开发规范,我们就可以进行开发了。
然后在这个(/cloud/access api.jsp )网址里可以找到相关的开发介绍 比如:请求方式,参数,返回参数,包括开发范例,一些返回的编码等信息 这里是官方提供的一个调用小案例(JAVA ),这里我也顺带贴一下这里我使用的接口是图灵机器人(/) 这个接口给我们返回的是 就可以实现这个应用。
Json 字符串,我们只需要对它进行Json 字符串解析,/** 调用图灵机器人平台接口* 需要导入的包: commons-logging- httpclient- */ public static voidmain(String[] args) throws IOException {String INFO = URLEncoder.encode(" 北京今日天气 ", "utf-8");String requesturl = "/api?key=Apikey&info="+INFO;HttpGet request = new HttpGet(requesturl);HttpResponse response =HttpClients.createDefault().execute(request);//200 即正确的返回码if(response.getStatusLine().getStatusCode()==200){String result = EntityUtils.toString(response.getEntity());"返回结果: "+result); 第一篇讲下关于如何调用接口,从网上获取数据,包括解析 Json 字符串 第二篇会把这些获取的数据嵌入到安卓应用 首先,先写一个工具类, 这个工具类是用来获取用户输入的信息并返回服务器提 供的数据的 这里面用到了一个第三方提供的JAR 包,Gson 它是谷歌提供给我们用来使Json 数据序列化和反序列化的关于Gson 的使用我之前写过一篇笔记,不熟悉的朋友可以看看: Gson 简要使用笔记(/p/3987429.html ) 代码如下:具体看注释Package ;import ;import ;import ;注册激活返回的好了, 接下来开始实战吧,这个应用我打算写成两篇文章import ;import ;import ;import ;import ;import ;import ;import ;import ;import ;/* †*获取信息帮助类传入用户输入的字符,给出相对应的信息*/P ublic class GetDataUtils {byte[] bs = newbyte[124];//用来接收输入流的字节数组outputStream = new ByteArrayOutputStream();//出流来输出刚获取的输入流所得到的信息private static final String API_KEY = " 的 API_KEY 值 这里填写官方提供的 KEY";// 申请 private static final String URL = "/api";// 接口请求地址 public String getChat(String msg) {// Json 数据, msg 为用户输入的信息 这个方法是获取服务端返回回来的 String result = "";// 存放服务器返回信息的变量 InputStream inputStream = null; ByteArrayOutputStream outputStream = null; try { // 进行资源请求 url = new ;HttpURLConnection httpURLConnection = (HttpURLConnection) url .openConnection();// 打开资源连接 // HttpURLConnection 参数设定httpURLConnection.setReadTimeout(5 * 1000); httpURLConnection.setConnectTimeout(5 * 1000); httpURLConnection.setRequestMethod("GET"); inputStream = httpURLConnection.getInputStream();//一个输入流接收服务端返回的信息 获取int len = -1; 用一个输while ((len = inputStream.read(bs)) != -1) {// 定数量的字节,并将其存储在缓冲区数组outputStream.write(bs, 0, len);//outputStream.flush();// 清除缓冲区result = newString(outputStream.toByteArray());// } catch (MalformedURLException e) {e.printStackTrace();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();} finally {// 关闭相关资源if (inputStream != null) {try {inputStream.close();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();if (outputStream != null) {try { // bs 中符串从输入流中读取往输入流写入转换成字outputStream.close();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();Log.i("tuzi", "result:" + result);// 打印测试日志return result;private String getMsgUrl(String msg) throws UnsupportedEncodingException {String path = "";转换url 编码String info = URLEncoder.encode(msg, "UTF-8");// path= URL + "?key=" + API_KEY + "&info=" + msg;return path;public Message getInfo(String msg){Message message=new Message();Gson gson=new Gson();try {Result result=gson.fromJson(getChat(msg), Result.class);// 获取到服务器返回的json 并转换为Result 对象,Result 对象可能不存在,会出现异常public class Result {message.setMsg(result.getText());//message} catch (Exception e) {// 可能服务器没有返回正常数据, 也就存在着空白内容, 需要捕获message.setMsg (" 服务器繁忙,请稍后再试 ");message.setTime(new Date());message.setType(Type.INCOME);return message;下面这 2 个是实体类,根据官网提供的示例,返回的 Json 字符串里包含 :code 状态码, text 文本内容package ;/*** 用来映射返回 Json 字符串*/private String code; private String text;可能为空,需要 捕获异常异常public String getCode() {return code;public void setCode(String code) {this.code = code;public String getText() {return text;public void setText(String text) {this.text = text;package ;import ;public class Message {private String name;private String msg;private Date time;private Type type;public enum Type{// 类型枚举,发送,接收INCOME,OUTCOMEpublic String getName() {return name;public void setName(String name) { = name;public String getMsg() {return msg;public void setMsg(String msg) { this.msg = msg;public Date getTime() {return time;public void setTime(Date time) { this.time = time;public Type getType() {return type;}public void setType(Type type){this.type =type;编写个测试类package ;import;import;import;import;public class GetDataUtilsTest extends AndroidTestCase{public voidtest(){GetDataUtils dataUtils=newGetDataUtils();Message message=dataUtils.getInfo(" 你好");Message message1=dataUtils.getInfo(" 你是谁");Message message2=dataUtils.getInfo(" 你知道JAVA 是什么吗");Message message3=dataUtils.getInfo(" 雨了,天好冷");Log.i(" 兔子",message.getMsg());Log.i(" 兔子",message1.getMsg());Log.i(" 兔子",message2.getMsg());Log.i(" 兔子",message3.getMsg());}在JAVA WEB里编写测试单元用到的是Junit,需要导入jar包,在安卓开发里也有类似这样的步骤首先我们要在AndroidManifest.xml 里的application 标签里添加< uses-library an droid:n ame ="" />然后在application 外添加< in strume ntatio n an droid:n ame =""android:label ="ceshi"android:targetPackage ="" > </ instrumentation > 由于需要联网别忘了给应用赋予网络权限< uses-p ermissi on an droid:n ame ="" />这里是完整文件代码:<?xml versio n="1.0" en codi ng="utf-8"?><ma ni fest xml ns:a ndroid="/res/android"P ackage二""an droid:versio nCode-Tan droid:vers ionName="1.0" ><uses-sdkan droid:mi nSdkVersion="8"an droid:targetSdkVersio n="21"/><uses-p ermissi on an droid:name="" />vapp licationan droid:allowBackup="true"an droid:ico n=" @drawable/ic_la uncher"an droid:label="@stn ng/app_n ame" an droid:theme="@style/A ppTheme" > <uses-library an droid:n ame二""/> <activityan droid: name=".Mai nActivity" an droid:label="@stri ng/app_name" > <i nte nt-filter><acti on an droid:n ame="" /> <category an droid:n ame二""/>v/inten t-filter></activity>v/app licati on>vin strume ntati onan droid: name二"" an droid:label="ceshi" an droid:target Package二"">v/in strume ntati on> v/ma ni fest>看下我们的测试代码效果图: 好了,此时我们已经可以获取到服务端的数据,并且接收到客户端并做处理在上一篇文章中,已经实现了对网络数据的获取和处理封装,这篇文章来讲下如何嵌入到安卓应用中。