那基于规则的方法、基于机器学习的方法和深度学习方法各自又有哪些？

基于规则的方法是一种早期的方法，它是通过手动编写规则来实现对话的。这种方法需要大量的专家知识和人工干预，因此扩展能力和灵活性较差。常见的基于规则的方法包括有限状态机、决策树等。

基于机器学习的方法则是通过对大量的对话数据进行训练，让机器学习自己学会如何回答问题。其中比较常见的算法包括朴素贝叶斯、最大熵模型、支持向量机等。

深度学习方法则是近年来比较热门的对话系统开发方法。它通过构建深度神经网络来实现对话，可以更好地处理语音和自然语言。在深度学习中，常用的模型包括循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元网络（GRU）等。