用JAVA写一个会自动学习并且可以连续对话的代码
时间: 2023-12-06 18:45:39 浏览: 36
对话系统是一种人工智能应用,它可以模拟人类的语言交互过程。在这里,我将演示如何使用Java编写一个简单的对话系统,该系统可以自动学习,并支持连续对话。
首先,我们需要定义一个数据结构来存储我们的对话历史和学习。我们可以使用一个HashMap来存储每个单词出现的次数以及该单词之后出现的单词及其出现次数。代码如下:
```
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
public class Chatbot {
private Map<String, Integer> wordCounts = new HashMap<>();
private Map<String, Map<String, Integer>> wordSequences = new HashMap<>();
public void learn(String input) {
String[] words = input.split("\\s+");
for (int i = 0; i < words.length; i++) {
String word = words[i];
// Update word counts
if (!wordCounts.containsKey(word)) {
wordCounts.put(word, 1);
} else {
wordCounts.put(word, wordCounts.get(word) + 1);
}
// Update word sequences
if (i < words.length - 1) {
String nextWord = words[i+1];
if (!wordSequences.containsKey(word)) {
wordSequences.put(word, new HashMap<>());
}
if (!wordSequences.get(word).containsKey(nextWord)) {
wordSequences.get(word).put(nextWord, 1);
} else {
wordSequences.get(word).put(nextWord, wordSequences.get(word).get(nextWord) + 1);
}
}
}
}
}
```
在上面的代码中,我们定义了两个Map对象,一个用于存储每个单词出现的次数,另一个用于存储每个单词之后出现的单词及其出现次数。在learn方法中,我们将输入字符串分割成单词,并对每个单词进行计数。如果单词已经存在于wordCounts中,则将其计数器加1。然后,我们将该单词之后出现的单词及其出现次数存储在wordSequences中。
接下来,我们需要实现一个方法来根据当前对话历史和学习,生成下一个回复。我们可以使用一个简单的概率模型来实现这个方法。该模型将考虑当前单词之后出现的单词及其出现次数,并根据这些概率生成一个随机的下一个单词。代码如下:
```
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Random;
public class Chatbot {
// ...
private String generateResponse(List<String> history) {
Random rand = new Random();
String currentWord = history.get(history.size() - 1);
if (!wordSequences.containsKey(currentWord)) {
return "I'm not sure what to say...";
}
Map<String, Integer> nextWords = wordSequences.get(currentWord);
int total = 0;
for (int count : nextWords.values()) {
total += count;
}
int randomIndex = rand.nextInt(total);
for (String nextWord : nextWords.keySet()) {
randomIndex -= nextWords.get(nextWord);
if (randomIndex < 0) {
return nextWord;
}
}
return "I'm not sure what to say...";
}
public String converse(String input) {
learn(input);
List<String> history = new ArrayList<>(List.of(input.split("\\s+")));
String response = generateResponse(history);
while (!response.equals("I'm not sure what to say...")) {
System.out.println(response); // print response
history.add(response);
response = generateResponse(history);
}
return response;
}
}
```
在上面的代码中,我们实现了generateResponse方法,该方法接受当前对话历史作为一个列表,并返回下一个回复。该方法首先从history中获取当前单词,然后从wordSequences中获取该单词之后出现的所有单词及其出现次数。接下来,我们计算所有出现次数的总和,并使用一个随机数生成器来选择下一个单词。最后,我们返回下一个单词或一个默认的回复。
我们还实现了一个converse方法,该方法接受用户输入并开始一个新的对话。在该方法中,我们首先调用learn方法来更新我们的学习,然后使用generateResponse方法来生成下一个回复。如果生成的回复不是默认回复,则打印该回复并将其添加到对话历史中,然后继续生成下一个回复。最后,我们返回默认回复。
现在,我们可以创建一个Chatbot对象并开始对话了。例如:
```
public static void main(String[] args) {
Chatbot chatbot = new Chatbot();
Scanner scanner = new Scanner(System.in);
while (true) {
System.out.print("> ");
String input = scanner.nextLine();
String response = chatbot.converse(input);
if (response.equals("I'm not sure what to say...")) {
break;
}
}
}
```
在上面的代码中,我们创建了一个Chatbot对象并使用一个Scanner对象来读取用户输入。然后,我们不断地调用chatbot.converse方法,直到我们生成了一个默认的回复。