大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于吸引人的私聊文本的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、linux多人聊天室是如何實現(xiàn)的？

• 2、跪求!!!!!!別人給我發(fā)的聊天記錄文本是bak格式的 我怎么打開看吧

• 3、關于聊天機器人的一些感悟與分享

• 4、你們聊天喜歡發(fā)語音還是打字？

一、linux多人聊天室是如何實現(xiàn)的？

多人聊天室可通過保持網(wǎng)絡連接、保持進程運行保持通信。想要自己搭建多人聊天室其實也很簡單，你可以直接用ZEGO即時通訊，內(nèi)置文本、圖片、語音、視頻、地理位置等各種消息類型，支持單聊、群聊、房間聊天，自由組合IM能力，也可針對自身業(yè)務場景，定制所需服務規(guī)格。

二、跪求!!!!!!別人給我發(fā)的聊天記錄文本是bak格式的 我怎么打開看吧

選打開方式里面的記事本打開，雖有亂碼但不影響閱讀~

三、關于聊天機器人的一些感悟與分享

      加入AI產(chǎn)品經(jīng)理大本營飯團的半個月中，鑒于自身做過聊天機器人項目，首先看的就是聊天機器人那方面的分享，然而我發(fā)現(xiàn)信息有點混亂，講各種不同類型的聊天機器人，有些分享感覺不太適合新手閱讀，比如像阿里小蜜這類，深入了解其背后實現(xiàn)邏輯的話，需要對算法有一定的基礎。

    為什么會出現(xiàn)這種情況呢？我思考并總結了一下，一方面是因為自身所處的是2B行業(yè)，項目周期長、迭代慢，加上公司也處初創(chuàng)階段，接觸到的信息非常有限，并且沒有人指導，領導也沒有做過聊天機器人項目的經(jīng)驗，沒能及時的建立起正確的認識和全局觀，對整個聊天機器人行業(yè)認識的不夠全面。另一方面是搜索百度后看的資料沒有及時總結與分類，使學到的知識混淆在一起，導致腦袋的信息有點混亂。

        針對上述問題，最近我在百度中搜到一篇由蘇州狗尾草智能科技有限公司的邵浩博士所寫的《一篇文章看懂聊天機器人分類》的文章，讓我清晰的認識到了不同種類的聊天機器人，同時也啟發(fā)我在使用搜索引擎的時候可以去做針對性搜索。

        現(xiàn)在聊天機器人的種類，因使用的AI技術的不同而演化出不同的種類，比如聊天機器人A支持語音對話+文字聊天，聊天機器人B只支持文字聊天，看似聊天機器人A比聊天機器人B只多了一個語音功能，同時兩者的名字都叫聊天機器人，但背后邏輯是天差地別的，機器人A在自然語言處理（NLP，理解和處理文本的過程）的基礎上增加了語音識別（ASR，將聲音轉化成文字的過程）和語音合成（TTS，把文本轉化成語音的過程）這2項技術，如下圖所示：

      閱讀飯團內(nèi)分享的同時我也問了自己一個問題，是否所有的機器人文章都要去深入學習呢？我的答案是否定的，可以根據(jù)自身的情況和所接觸的項目，進行針對性的了解，比如現(xiàn)在公司剛起步，那就先學習一些基礎的單輪對話的概念，直接去了解多輪對話反而是個不利的事情，先做個最簡單的單輪對話機器人，隨著公司業(yè)務的發(fā)展，再慢慢的了解多輪對話和語音處理那些方面的知識，去迭代和優(yōu)化機器人。 

  我想寫下這篇文章以便于剛入行的朋友能了解一下聊天機器人的基礎行業(yè)背景。然后可以對自身想深入了解的機器人，在查閱資料的時候，進行有針對性的和更高效的搜索。

      聊天機器人的分類可以有很多不同的緯度，甚至于在一個緯度之下還可以往下不斷細分，如：單輪客服對話機器人（按對話輪數(shù)分是單輪，按應用場景分是客服），下面是總結出來的幾個比較常見的分類緯度：

按功能用途或使用場景： 可以分為偏娛樂化（如情感陪伴，閑聊），和面向任務（擅長完成特定的工作）。

按對話輪數(shù)： 可以分為單輪機器人（以一問一答的形式，對用戶提出問題或發(fā)出的請求進行意圖識別，并做出回答或執(zhí)行相應的操作），和多輪機器人（通常是有問有答的形式，同時聊天機器人也會發(fā)起提問，并且機器人會涉及“決策”過程）。

按對話方式： 可以分為純文字聊天，純語音對話和智能對話（語音+文字相結合）。

按交互方式： 可以分為主動交互（用戶發(fā)起對話，機器理解對話并作出相應的響應）和被動交互（由機器人先發(fā)起，如推薦用戶感興趣的文章或熱點新聞，能更好的體現(xiàn)人機之間互動）。

按生態(tài)體系： 可以分為實體機器人（軟硬結合）和機器人框架服務（如為巨頭公司對外提供的“Bot Framework”框架，以SDK或SAAS服務的形式供第三方公司來使用）。

目前實現(xiàn)聊天機器人主流的技術路線有五種，如下所示：

1： 基于檢索的方法 ：通常是通過相似度算法實現(xiàn)，模型中會設置好一段文字，和一個對應的候選答案，模型的輸出是對候答案的進行打分和排序，選出分值最高的作為回復答案。

2： 基于規(guī)則的方法 ：由開發(fā)人員編寫相應的人工規(guī)則，只要輸入的文字和規(guī)則匹配上了，就會自動輸出對應的回復。

3： 基于語義解析的方法 ：是對每一句話進行自然語言處理之后，把文字轉換為電腦能識別的唯一編碼，提取關鍵信息，再生成對應的回復。

4： 基于知識圖譜 ：感覺和基于檢索的方法比較類似，但首先需要基于多源的、異構的數(shù)據(jù)來構建多樣化的知識庫，通過對輸入的問題進行語義理解和解析，然后利用知識庫進行查詢與推理得出答案。

5： 基于深度學習的生成模型 ：通過機器學習算法被創(chuàng)造出來，可以從自身數(shù)據(jù)、對話、文本、電影對白或者劇本從0開始學習，但人類對話是最好的學習方式。同時擁有的數(shù)據(jù)越多，效果越好，但就目前來說理論可行，實際效果差強人意。

      加入飯團的半個月時間內(nèi)，我曾一度懷疑自己之前做的聊天機器人的方法有問題，但以今天的經(jīng)驗來看，我做的其實只是是實現(xiàn)聊天機器人的其中一種方式罷了。如果說在同一緯度的分類中有4種不同類型的機器人，而每種機器人實現(xiàn)的技術方式有5種，不考慮每種實現(xiàn)方式使用的算法模型，那至少會有20篇不同的實現(xiàn)文章。這是一個比較夸張數(shù)量，但確實如此。

      另一方面，隨著時間的推移與大量的學習，我發(fā)現(xiàn)自身的提升非常大，正在建立起清晰的行業(yè)知識，如果以后再看聊天機器人相關的分享文章，我會有一個清晰的視角，去判斷一下文章中機器人的分類，以便于自己更專業(yè)的去閱讀和做筆記。

      最后分享一下，2C方向的AI產(chǎn)品工作，有相對清晰的產(chǎn)品定位、較快的產(chǎn)品迭代，豐富的用戶體驗數(shù)據(jù)和MVP驗證過程，所以在AI產(chǎn)品能在初期保持一定速度的成長。2B方向的AI產(chǎn)品工作，項目周期長、迭代慢，溝通事務多、缺乏經(jīng)驗指導，像我就是leader自己都沒有做過聊天機器人相關的項目，所有遇到的難題都只能靠百度，并且自學NLP基礎知識，對自身是一種極大的挑戰(zhàn)。昨天看了飯團成員YING的分享的《2B方向的AI產(chǎn)品經(jīng)理如何能快速成長》文章后，發(fā)現(xiàn)跟自己的經(jīng)歷差不多，可能整個2B的AI行業(yè)都是這樣，也對于文章中所提到的3點建議深有感觸，分別是增強自我定位的能力、培養(yǎng)主動提問的能力和提升解決問題的能力，我個人認為最核心的一點是解決問題的能力，需要通過不斷的學習和閱讀，甚至于對竟品，或者市面上常見的同類產(chǎn)品進行深入研究，以便于對整個行業(yè)方向有清晰的認識。

四、你們聊天喜歡發(fā)語音還是打字？

一般情況下我還是比較喜歡打字的。

因為我聊天的時候一般是在上課或者做什么別的事情的時候，比如看電視之類的，因為這些時候我才會很放松的聊天，可是這些時候又不是很方便發(fā)語音，而且聽語音也不方便，你總不至于聊一會兒把電視關一會兒吧，好煩人的，而且我打字還是挺快的，我自我感覺我打字的速度比發(fā)語音要快，曾經(jīng)有好幾個人感嘆過這事了，所以對我來說完全沒有必要發(fā)語音，我發(fā)語音還得組織語言，好麻煩。

而且你發(fā)語音的時候?qū)Ψ娇赡芤矔谜Z音來回復你，可是我覺得我大部分的情況不方便聽，因為手機有外放的功能，萬一你在公眾場合，一下子沒注意，也沒有戴耳機，外放了，那得多尷尬，我最討厭尷尬了，為了避免這種情況在公眾場合的時候我自己不會發(fā)語音也不會聽對方的語音的。

而且我朋友大部分的都是喜歡打字的，可能這是個人習慣的問題吧，都是挺含蓄的人，都喜歡打字來說話。

但是有兩種情況我會選擇發(fā)語音，就是在游戲的時候一個很重要的人來找我，我會發(fā)語音回復她的。還有一種情況是事情實在是很復雜，很冗長，可是我又很想和朋友分享我的經(jīng)歷，那么我就會發(fā)語音過去說清楚。

別的大部分的情況我都是喜歡打字的，打字多方便，也不會有什么尷尬的情況，我覺得還是挺保險的。

以上就是關于吸引人的私聊文本相關問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。

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