聊天机器人-王凯-201431415开发文档
信息技术作业开发一个人工智能聊天机器人
信息技术作业开发一个人工智能聊天机器人人工智能聊天机器人开发一、引言随着信息技术的快速发展，人工智能逐渐成为我们生活中不可或缺的一部分。
而人工智能聊天机器人作为其中的一种应用，已经在各个领域中得到了广泛的应用。
本文将介绍如何开发一个人工智能聊天机器人的过程和实现。
二、需求分析与功能设计1. 需求分析在开发一个人工智能聊天机器人之前，我们首先需要明确它的应用场景和目标用户群体。
比如，我们可以开发一个用于在线客服的聊天机器人，为用户提供24小时不间断的服务；或者开发一个娱乐型的聊天机器人，陪伴用户进行闲聊和娱乐。
根据不同的应用场景和目标用户需求，我们可以确定聊天机器人的各种功能模块。
2. 功能设计根据需求分析的结果，我们可以设计聊天机器人的主要功能如下：- 自然语言处理能力：机器人需要能够理解用户输入的自然语言，并进行相应的回答。
- 知识库管理：机器人需要具备一定的知识库，以便回答用户提出的问题。
知识库可以是事先编写好的，也可以通过机器学习的方式进行训练和扩充。
- 对话管理：机器人需要能够理解上下文，实现连续对话和语境切换。
- 意图识别：机器人需要能够从用户的输入中识别出用户的意图，以提供更准确的回答或服务。
- 情感分析：机器人需要能够分析用户的情感，并适当地回应以提供更好的用户体验。
- 多渠道支持：机器人可以在不同的平台上运行，比如网页、手机应用等。
- 高可用性和容错处理：机器人需要具备高可用性，能够在异常情况下保持良好的运行状态，并提供相应的容错处理。
三、实现方法1. 自然语言处理技术自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是实现聊天机器人的核心技术之一。
它包括分词、词性标注、句法分析、语义解析等子任务。
我们可以利用已有的NLP框架和工具，如NLTK、SpaCy等，来实现这些功能。
同时，还可以借助深度学习的方法，如循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）和注意力机制（Attention Mechanism），提高机器人的语言理解和生成能力。
聊天机器人的设计与开发
聊天机器人的设计与开发引言随着人工智能技术的快速发展，聊天机器人已经成为了一种越来越受人们关注的技术。
聊天机器人不仅可以提供便利的人机交互服务，还可以为企业提供高效的自动化客服系统。
本文将介绍聊天机器人的设计与开发过程，供读者参考。
第一章：聊天机器人的基本原理聊天机器人是一种能够根据用户的输入进行自动化回复的计算机程序。
聊天机器人的基本原理是自然语言处理（Natural Language Processing, NLP），即将自然语言转换成计算机能够理解的形式。
聊天机器人的核心是语言模型，它能够理解用户的输入，进行语法分析和意图识别，从而生成相应的回复。
聊天机器人还可以结合机器学习技术，通过不断学习和积累数据，提高自己的智能水平。
第二章：聊天机器人的设计聊天机器人的设计需要考虑以下几个方面：1. 用户需求分析：聊天机器人的功能需要根据用户的需求定制。
如果是企业客服类的聊天机器人，需要考虑用户常见的问题和客服人员的回答方式，从而为聊天机器人提供相应的训练数据。
如果是智能助手类的聊天机器人，需要考虑用户可能需要哪些服务和功能。
2. 合适的语言模型：语言模型是聊天机器人核心部分，设计合适的语言模型可以提高聊天机器人的智能水平和回复准确率。
目前，常用的语言模型有神经网络语言模型（Neural Network Language Model, NNLM）、循环神经网络语言模型（Recurrent Neural Network Language Model, RNNLM）和卷积神经网络语言模型（Convolutional Neural Network Language Model, CNNLM）等。
3. 适当的对话流程：好的聊天机器人应该有清晰、合理的对话流程，能够快速地解决用户的问题或满足用户的需求。
对话流程的设计需要考虑到用户可能的回答和不同的场景，能够进行相应的跳转和引导。
4. 个性化定制：为不同用户定制个性化的聊天机器人可以提高用户体验和用户黏性。
Python聊天机器人设计与实现
Python聊天机器人设计与实现聊天机器人（Chatbot）是一种程序，它可以模拟人类对话，并根据用户的输入提供相应的回答。
随着人工智能和自然语言处理技术的进步，Python成为了开发聊天机器人的常用语言。
本文将介绍Python聊天机器人的设计与实现方法。
一、聊天机器人的基本原理聊天机器人的基本原理是通过对用户输入进行语义分析，然后根据预定的规则或者机器学习算法生成相应的回答。
1.语义分析：语义分析是指将用户的输入转化为机器能够理解的数据表示形式。
在Python中，常用的语义分析工具包括NLTK（Natural Language Toolkit）和spaCy等。
2.规则引擎：规则引擎是一种基于规则的机制，可以根据用户的输入触发相应的规则并生成回答。
Python中可以使用PyKnow等库来实现规则引擎。
3.机器学习算法：机器学习算法是一种通过训练数据来预测用户意图并生成回答的方法。
常用的机器学习算法包括朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）和深度学习等。
Python中的scikit-learn和TensorFlow等库可以用于实现机器学习算法。
二、Python聊天机器人的设计与实现步骤下面将介绍Python聊天机器人的设计与实现步骤，以一个简单的问答机器人为例。
1.收集训练数据：首先，我们需要收集一些与用户可能提问相关的训练数据。
这些训练数据可以包括用户的常见问题和相应的回答。
2.语义分析：使用NLTK或spaCy等工具对用户输入进行语义分析，将其转化为机器能够理解的数据表示形式，如词袋模型或者词嵌入向量。
3.训练模型：根据收集的训练数据，使用机器学习算法或者规则引擎进行模型训练。
4.生成回答：根据用户输入经过语义分析后得到的数据表示形式，利用训练好的模型生成相应的回答。
5.部署聊天机器人：将训练好的模型部署到服务器或者本地环境，接收用户的输入并生成回答。
三、Python聊天机器人的应用场景Python聊天机器人可以应用于各种场景，例如：1.在线客服：利用聊天机器人可以实现24小时在线客服，提供快速响应和解决问题的能力。
聊天机器人的设计与开发
聊天机器人的设计与开发近年来，人工智能的快速发展让我们的生活变得更加便利和智能化。
其中，聊天机器人作为一种人工智能技术的应用，已经得到广泛的应用和研究。
本文将探讨聊天机器人的设计与开发，包括其背后的技术原理、实现方法和挑战。
聊天机器人是一种能够模拟人类对话的程序，通过自然语言处理和机器学习等技术实现与用户的交互。
其设计与开发需要解决以下几个主要问题：语言理解、生成和对话管理。
首先，语言理解是实现聊天机器人的一个重要环节。
机器需要能够准确的理解用户输入的语言，并从中提取出关键信息。
为了实现这个目标，常用的方法包括文本分类、命名实体识别和语义解析等。
文本分类可以通过机器学习算法将用户输入归类为不同的意图，例如询问天气、提问时间等。
命名实体识别可以识别出语句中的人名、地名和组织名等重要信息。
而语义解析则能够将用户输入的自然语言转化为结构化的数据表示，以便后续处理和生成响应。
其次，生成用户满意的回复是聊天机器人设计的核心任务。
这需要机器能够理解用户的意图，并基于此生成合适的回复。
生成回复的方法可以分为基于模板的生成和基于生成模型的生成。
基于模板的生成方法事先准备了一组问答对和回复模板，根据用户的输入选择合适的模板作为回复。
而基于生成模型的生成方法则是通过机器学习算法从大量的对话数据中学习生成合适的回复。
近年来，基于深度学习的生成模型已经取得了很大的进展，例如循环神经网络（RNN）和变换器模型（Transformer）等。
最后，对话管理是保持对话连贯性和流畅性的关键。
聊天机器人需要能够处理多轮对话，并能够根据前文来生成后文。
对话管理可以分为基于规则和基于强化学习的方法。
基于规则的对话管理通过定义一系列的规则来控制对话的流程和策略。
而基于强化学习的方法则通过与用户进行交互来学习最优的对话策略。
这需要机器能够理解对话的上下文，并根据当前状态和用户意图来进行决策。
聊天机器人的设计与开发面临一些挑战。
首先，语言的多样性和复杂性给语言理解和生成带来了挑战。
用Python编写简单的聊天机器人
用Python编写简单的聊天机器人聊天机器人是一种利用人工智能技术来模拟人类对话能力的程序。
它可以根据用户的输入进行理解、分析并生成相应的回复，提供实时的对话体验。
今天，我将向大家介绍如何使用Python编写一个简单的聊天机器人。
要编写一个聊天机器人，我们首先需要确定机器人的基本功能和特性。
在本文中，我将创建一个基于规则的聊天机器人，它可以根据预定义的规则和模式来生成回复。
我们将使用Python中的字符串匹配和条件语句来实现这个机器人。
首先，我们需要创建一个函数来处理用户输入并生成回复。
让我们命名这个函数为“chatbot_response”，它接受一个字符串参数作为用户输入，并返回一个字符串作为机器人的回复。
```pythondef chatbot_response(user_input):#在这里编写机器人的回复生成逻辑return bot_response```接下来，我们需要定义一些规则和模式来判断用户输入并生成回复。
让我们从一些简单的模式开始，例如问候和告别。
```pythondef chatbot_response(user_input):if user_input in ['你好', '嗨', '哈喽', '您好']:bot_response = '你好，有什么可以帮助你的吗？'elif user_input in ['再见', '拜拜', '下次见']:bot_response = '再见，祝你有个愉快的一天！'else:bot_response = '抱歉，我无法理解你的意思，请再告诉我一遍。
'return bot_response```在这个例子中，如果用户输入是“你好”，机器人会回复“你好，有什么可以帮助你的吗？”如果用户输入是“再见”，机器人会回复“再见，祝你有个愉快的一天！”如果用户输入不在预定义的模式中，机器人会回复“抱歉，我无法理解你的意思，请再告诉我一遍。
AI聊天机器人开发代码
下面是一个基于Python的简单聊天机器人实现，可以作为您的参考：步骤一：安装Python在电脑上安装Python编程语言，以便进行聊天机器人的编写。
下载最新的Python版本，并安装到您的电脑上。
步骤二：安装必要的库为了实现聊天机器人的自然语言处理功能，需要安装一些Python库。
建议使用pip工具来安装以下库：pip install nltk numpy scikit-learn步骤三：创建聊天机器人创建一个Python脚本文件，例如chatbot.py，用于编写聊天机器人的代码。
下面是一个简单的示例代码：import nltkimport numpy as npimport randomimport stringfrom sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizerfrom sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity#下载NLTK数据nltk.download('punkt')nltk.download('wordnet')#读取语料库with open('corpus.txt','r',encoding='utf-8')as f:raw_corpus=f.read()#对语料库进行预处理sent_tokens=nltk.sent_tokenize(raw_corpus)word_tokens=nltk.word_tokenize(raw_corpus)lemmatizer=nltk.stem.WordNetLemmatizer()def LemTokens(tokens):return[lemmatizer.lemmatize(token.lower())for token in tokens]def LemNormalize(text):return LemTokens(nltk.word_tokenize(text.lower().translate(str.maketrans('','', string.punctuation))))#定义聊天机器人回复函数def get_response(user_input):sent_tokens.append(user_input)tfidf_vec=TfidfVectorizer(tokenizer=LemNormalize,stop_words='english')tfidf=tfidf_vec.fit_transform(sent_tokens)vals=cosine_similarity(tfidf[-1],tfidf)idx=vals.argsort()[0][-2]flat=vals.flatten()flat.sort()score=flat[-2]if score==0:response="I'm sorry,I don't understand."else:response=sent_tokens[idx]sent_tokens.remove(user_input)return response#主程序入口if__name__=='__main__':print('Chatbot:Hello,how can I help you?')while True:user_input=input('You:')if user_input.lower()=='bye':print('Chatbot:Goodbye!')breakelse:response=get_response(user_input)print('Chatbot:',response)上述代码实现了一个简单的基于TF-IDF算法的聊天机器人，可以读取一个文本文件作为语料库。
如何用Python编写一个简单的聊天机器人
如何用Python编写一个简单的聊天机器人聊天机器人是一种能够模拟人类对话的人工智能程序。
它可以通过自然语言处理和模式识别技术与用户进行对话，并根据用户的输入提供相应的回答或建议。
在本文中，我将介绍如何使用Python编写一个简单的聊天机器人。
1. 准备工作在开始编写聊天机器人之前，首先需要安装Python和一些必要的第三方库。
可以使用pip命令来安装以下库：nltk、numpy和sklearn。
2. 数据预处理在构建聊天机器人之前，需要准备一些用于训练的数据。
可以收集自然语言处理相关的数据集，也可以自己制作一个简单的数据集。
数据集应包含一系列问题和对应的回答。
3. 文本分词和特征提取数据预处理的第一步是将文本进行分词处理。
可以使用NLTK库中的分词器来实现。
分词后，需要对每个词语进行特征提取，并构建特征向量。
可以使用词袋模型或TF-IDF模型来提取特征。
4. 构建模型在特征提取完成后，可以使用机器学习算法来构建聊天机器人模型。
可以选择使用朴素贝叶斯分类器、支持向量机或神经网络等算法。
5. 训练模型在构建模型之后，需要通过使用数据集来训练模型。
可以将数据集分为训练集和测试集，使用训练集来训练模型，使用测试集来评估模型的准确性。
6. 实时聊天在完成模型的训练后，可以将其部署到应用程序中，实现实时聊天功能。
可以使用用户输入的问题作为模型的输入，并根据模型的预测结果生成回答。
下面是用Python编写一个简单的聊天机器人的示例代码：```pythonimport nltkimport numpy as npfrom sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizerfrom sklearn.naive_bayes import MultinomialNBfrom sklearn.pipeline import make_pipeline# 准备数据集questions = ['How are you?', 'What is your name?', 'What is the weather today?']answers = ['I am fine.', 'My name is Chatbot.', 'It is sunny.']# 文本分词和特征提取tokenizer = nltk.tokenize.RegexpTokenizer(r'\w+')vectorizer = TfidfVectorizer(tokenizer=tokenizer.tokenize)X = vectorizer.fit_transform(questions).toarray()y = np.array(answers)# 构建模型model = make_pipeline(TfidfVectorizer(tokenizer=tokenizer.tokenize), MultinomialNB())# 训练模型model.fit(questions, answers)# 实时聊天while True:question = input('User: ')prediction = model.predict([question])print('Chatbot:', prediction[0])```通过上述代码，可以实现一个简单的聊天机器人。
基于语音识别的智能聊天机器人设计与实现
基于语音识别的智能聊天机器人设计与实现智能聊天机器人：开辟人机沟通的新时代1. 引言人工智能（Artificial Intelligence, AI）的快速发展为我们的生活带来了巨大的变革。
语音识别（Speech Recognition）技术是其中的一项重要突破，它使得计算机能够理解和解析人类的语音指令，进而进行智能化的应答和交互。
本文将介绍一种基于语音识别的智能聊天机器人设计与实现，旨在提供便捷、高效的沟通途径，并改善用户的体验。
2. 可行性研究在设计智能聊天机器人之前，我们需要先进行可行性研究。
首先，语音识别技术已经成熟和普及，大部分智能手机、智能音箱等设备已经广泛应用。
其次，文本-语音合成技术也能够将计算机产生的应答转换为流利的语音输出。
这些技术的可行性为智能聊天机器人的实现提供了有力支持。
3. 设计与实现智能聊天机器人的设计与实现涉及到多个模块的开发和整合。
首先，需要搭建一个语音识别模块，用于将用户的语音指令转换为文本。
这一模块可以基于深度学习算法，如循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）进行实现。
接下来，需要设计一个自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）模块，用于解析用户的指令并提取关键信息。
这一模块可以利用自然语言理解（Natural Language Understanding, NLU）技术进行实现。
最后，需要一个应答生成模块，根据用户的指令和需求生成相应的回答。
这一模块可以基于规则系统或机器学习算法实现，如基于强化学习的对话系统。
4. 功能与应用智能聊天机器人的功能是多种多样的，可以根据不同的需求进行定制。
首先，它可以作为智能助手，为用户提供日常生活中的信息查询、天气查询、新闻阅读等服务。
其次，它可以作为在线客服，提供实时的问题解答和技术支持。
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移动平台开发技术课程报告学生姓名王凯学号*********院系信息学院专业软件工程年级2014级目录1.1作业概述 (3)1.2主要内容 (3)2 开发环境 (3)2.1 硬件环境 (3)2.2 软件环境 (4)3 需求分析 (4)3.1 业务需求分析 (4)3.2 模型需求分析 (4)3.3 界面需求分析 (5)4 开发流程与实现 (5)4.1 开发环境介绍 (5)4.2 图灵机器人 (7)4.3 主要业务实现 (7)4.4 网络通讯实现 (9)4.5 .9图片处理 (10)5 功能演示 (12)总结 (14)1 概述1.1作业概述移动平台开发技术课程主要学习针对目前手机、平板电脑等移动终端的软件开发。
我们的课程主要是在Android平台上进行，通过一学期的学习，基本了解和掌握了Android开发的主要组件和软件实现方法。
这次的课程报告主要是完成了一个智能机器人的聊天软件，在用户移动终端联网的情况下，用户给机器人发送文字信息，可以得到相应的响应。
1.2主要内容本次课程报告的主要内容包括以下几点：（1）对于所设计软件的需求分析，包括业务需求分析、模型需求分析和界面需求分析；（2）搭建Android工程的开发环境、测试环境；（3）基本功能的实现，美化软件界面，提高用户输入操作性和界面显示的友好性；（4）说明开发过程中使用的新技术，以及使用这些技术所需要注意的问题，以及解决了什么问题；（5）思考总结开发过程中的问题和想法，在此基础上考虑软件的可扩展性和性能优化。
2 开发环境2.1 硬件环境计算机处理器：Intel Core i3-3220 3.3GHz计算机安装内存：4.00GB计算机存储器：500GB手机处理器：NVIDIA Tegra4手机内存：2.00GB手机存储器：8GB2.2 软件环境操作系统：Windows 7 64位开发软件：Eclipse、A VD、ADT手机Android版本：2.33 需求分析3.1 业务需求分析聊天机器人不仅是可以智能对话，而且能够做很多事情，帮你查询公交线路、解释英语单词、翻译英文句子，推荐美食，提示天气信息等。
这些都是人们可以使用它完成的事情。
提供这样智能信息，实际上很难的事情，涉及到对用户要求的语意理解，以及对于海量信息的精确搜索和分析。
这一方面我们短时间内无法做到这一点，但是很有幸我们能够调用第三方公司提供的在开放网络上的API。
3.2 模型需求分析虽然聊天机器人是一个很小的应用，但是仍然需要对其模型进行详细的分析。
如下图3.1所示：图3.1 聊天机器人模型需求分析3.3 界面需求分析移动平台软件的界面友好是一个比较重要的方面，界面的友好是用户使用软件的先决条件。
聊天机器人的界面设计模仿QQ手机聊天软件的界面样式和设计，为聊天者显示头像和语句，并在语句下放置气泡类型的背景图片，并将用户发送和接收的信息以左右的类型区分开。
4 开发流程与实现4.1 开发环境介绍安装Eclipse，配置Android程序开发所需要的ADT、A VD等管理插件。
新建A VD的模拟机，同时也需要一部真实Android手机作为真机测试的工具。
图 4.1 创建并启动A VD2.启动Eclipse，将插件添加到菜单面板上，新建TulingDemo的Android Application Project。
图4.2 新建TulingDemo安卓应用工程4.2 图灵机器人图灵机器人是网上的一个第三方平台，提供了自动解析文字的功能，任何所有人、应用，包括微信、微博、人人等都可以方便的访问这个API接口。
他们的网址：。
在他们的网站上注册成为用户，每一个用户可以得到一个key值，作为可以访问API标识，我们注册的帐号每天可以给图灵机器人发送对话50000次，即这个key可以调用50000次接口。
通过发送GET请求，来传输我们需要图论机器人的语句，请求格式如下所示：/openapi/api?key=8f014c5b96a986e4f8d8d540140a f448&info=你好可以看到我们传输了两个参数，其中key是我们的授权码，第二个参数info 则是我们需要向机器人所提问或交流的语句。
图论机器人得到这样的语句之后，将回传给我们一个JSON数据类型的数据，如下所示：｛code:”00001”,text：”你也好呀”｝这样，在我们的主要业务实现上，最重要的就是如何使用HTTP发送这个请求，以及对于获取的JSON数据类型如何解析，并放内容在我们设计的界面上。
4.3 主要业务实现（1）布局文件聊天机器人的页面目前只有一个，使用LinearLayout布局，使用一个ListView 承载聊天信息列表，页面下方是一个文字输入框和一个发送按钮。
图4.3 界面主布局另外，为了实现聊天语句发送和接收的区分，ListView里的项目里也定义了布局文件。
图4.4 接收消息项布局图4.5 发送消息项布局其中图4.4表示用户接收的信息，图4.5表示用户向机器人发送的信息。
所有的信息被记录时，需要保存一个flag字段，来表示它属于哪种类型的消息。
（2）类文件消息类：ListData.java这个类是发送或接收的某一条消息的类，其中包括三个属性和其geter、seter 方法。
private String content; //消息的内容private int flag; //消息标志位，1发送，2接收private String time; //消息发送的时间主操作类：MainActivity.java完成应用的主要界面操作和显示，实现按钮点击事件，获取用户输入的文字，将其拼接成一个完成的HTTP请求的URL，发送按钮的点击事件代码如下：（3）主配置文件由于这个应用需要调用远程网络的第三方API，所以需要特别在AndroidManifest.xml文件中注册应用访问网络的权限，如下所示：<uses-permission android:name="android.permission.INTERNET"/>4.4 网络通讯实现聊天机器人发送消息和接收消息都需要使用到HTTP协议，使用Java提供的相关类，可以很方便的进行书写，在网络通讯类HttpData.java中最重要的方法就是doInBackground()方法，它的代码如下。
in = mhttpEntity.getContent();BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(in));//使用BufferReader获取回传数据String line = null;StringBuffer sb = new StringBuffer();while((line = br.readLine())!=null){sb.append(line);}return sb.toString();//返回回传数据} catch (Exception e) {// TODO: handle exception}return null;}4.5 .9图片处理在聊天软件中，聊天内容下面通常有这样的一张图片，如图4.？所示，但是并不是所有的聊天话语都是固定长度的，我们给每一个聊天语句的长度设置不同背景的背景图片显然不合适，聊天背景图片原图如图4.6所示：图4.6 聊天语句背景图片原图Android为我们提供了较好的解决方法，我们使用Eclipse来对这个图片进行处理。
（1）首先在图片的右侧和下侧选择一个文字容纳块，即表示当文字超过这个选定的区域时需要做图片像素的填充，如图4.7所示：图4.7 选择不能超过的背景区域（2）另外在图片的左侧和上侧，选择需要进行像素填充的区域，一般为了保持图片的美观，仅选择一个像素的距离，而且在这个选择的像素条上没有颜色的过渡和变化，如图4.8所示：图4.8 选择重复填充的像素条这样当显示文字超过图片宽度时，则该图片会自动将被选定竖直像素条重复填充，当显示文字超过图片高度时，该图片会自动将被选定水平的像素条重复填充。
也就是说通过.9图片处理后的图片，是具有水平、竖直方向上的单条像素伸缩性性的一种特殊格式图片。
这样做用户减少了很多图片的流量下载和程序适应性的编码。
另外，聊天机器人程序实现时，还完成了几个个优秀的小功能。
（1）我们可以在程序中给聊天机器人内置几个不同的打招呼的语句，在每次程序启动时，随机获取其中一条，作为对用户的欢迎语。
这条欢迎语实际上是自己实例化一条接收的文本消息。
（2）当用户发送问题或语句超过3分钟，再次发送语句时，会在消息上部显示发送的最新短时间，以此提示用户当前时间。
如02:27:32，如果时间超过1个小时，则会显示消息发送长时间，如2014年11月28日02:27:32，方便用户查看历史记录。
（3）用户发送多条数据并得到回应，条目数多时，将会将ListView拉很长，用户再次看前几条数据时，会不太方便，在程序中对于超过30条的先前消息删除，不在聊天界面中显示。
5 功能演示图5.1 与聊天机器人对话图5.2查询英语单词图5.3 向机器人询问天气图5.4长时间后发送显示时间总结本次的移动平台开发技术课程报告基本完成了智能机器人的功能开发，同时也得到了很多启示，在现在Web环境下，调用和集成功能显得尤为重要，可以给自己的软件编程带来方便。
对于应用的界面设计需要有一些新思想去简化实现。
这个聊天机器人只是一个最基础的版本，没有实现更多的可交互和深入挖掘的功能，还有很大的改进空间。
比如，现在的提问都是用户通过打字输入，我们可以使用Google提供的语言识别的模块，将用户的语音信息转化为文字，再发送给图灵机器人，更方便用户的输入。
另外，Android使用TTS还可以做到让手机用语音的方式读出文字，那么可以考虑将图灵机器人的返回文字，使用这个模块朗读出来，这样就可以做到“对话”状态的聊天。
这次的课程报告对以后的移动开发有很大的帮助，希望以后能继续学好跟多的课程，并应用与实践。