相信很多人都应该看过电影解说类的视频，从中你会发现，大多数它说的旁白都是用同一个男性的声音。那么有些人就会有疑问：这么多的电影配音真的是同一个人说出来的吗？当然是不可能的，其实这些声音是使用AI合成出来的，当你不想用自己的声音进行配音或是感觉配音太麻烦了，就可以利用软件来实现文字转语音的操作。那么你们知道文字转语音免费软件哪款好用吗？接下来让我来告诉你吧！推荐一：借助“布谷鸟配音”去实现文字转语音
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2024-06-19 10:38:55
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对话
作者：③红②白①蓝 2006-09-13 14:54:03
关于讲理JJ：你不讲理。QQ：和你我从来就没讲过理，家就不是讲理的地方。再说你是男的，还比我大8个月呢，你就得让着我。
关于钱JJ：以后我挣的钱，按比例给你吧，我挣的多时留得也多一点，这样我较会有积极性。QQ：好。JJ：那我给你百分之多少？QQ：百分之一百二。
关于主意QQ：咱们出去玩吧。JJ：好，你说去哪就去哪。Q
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精选
2006-12-12 09:51:43
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有存款吗？我可以说没有吗？......有房子吗？我可以说在老家吗？......（笑）
我可以说脏话吗？不可以，谢谢！滚！！！！呃，好的，再见！
原创
2012-08-06 16:48:55
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前言小甲鱼的话——相信大家小时候都玩过神奇的乐高积木， 只要通过想象力和创造力我们可以拼凑很多神奇的东西，那么随着我们学习的深入，我们编写的Python代码也将日益增加，并且也越来越复杂， 所以呢，我们需要找寻一种方法，对这些复杂的方法进行重新的组织，目的就是为了使代码的逻辑更加简单易懂。我们说了，优秀的东西永远是经典的，而经典的东西永远是简单的，不是说复杂不好，而是复杂的东西简单化，
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2023-09-29 21:05:06
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对抗网络应用：NLP对话生成在自然语言处理NLP中，对抗网络也有它的应用空间。我们从NLP最经典的应用： Dialog Generation 对话生成开始。传统的对话生成使用的是Maxlikelihood的思路，就是使对话生成的每一个词的概率的乘积最大。 但是效果不是很好（词库量、训练量都太大）我们先看看用Reinforcement learning的方法1.Reinforcement learn
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2024-01-11 15:23:03
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本篇博客主要参考/节选中科院自动化所王唯康博士的博士论文《任务型对话系统中对话管理方法研究》。 文章目录1. 对话系统分类2. 现有对话管理方法的不足3. 参考文献 1. 对话系统分类设计目的根据设计目的的不同，人机对话系统可以划分为三类：聊天机器人(chat bots)/闲聊型对话系统（微软小冰等）、问答系统(question and answering systems)和任务型对话系统(tas
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2024-02-22 08:03:23
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文章目录1.普通对话框2.单选对话框3.多选对话框4.进度条对话框5.消息对话框 在Android界面中，除了菜单之外，对话框也是程序与用户交互的一种方式，通常用于显示当前程序提示信息以及相关说明。对话框一般以小窗口形式展示在Activity之上，对话框显示时，处在下层的Activity失去焦点，对话框便可以接收用户的交互信息。 1.普通对话框 普通对话框（Dialo
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2024-03-21 07:16:53
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任务型对话系统任务型对话系统主要应用于固定领域。任务型对话的广泛应用的方法有两种，一种是模块法，另一种是端到端的方法。模块法是将对话响应视为模块，每个模块负责特定的任务，并将处理结果传送给下一个模块。端到端的任务型对话系统不再独立地设计各个子模块，而是直接学习对话上下文到系统回复的映射关系，设计方法更简单。相关研究可以划分为两大类：基于检索的方法和基于生成的方法。 (NLU)模块的主要任务是将用户
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2023-09-20 13:52:10
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##函数：Python的乐高积木 (一个程序可以按照不同的功能实现切割成许许多多小小的个体，而函数就是可以完成某个部分小小功能的个体的代码块。) &
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2023-12-25 22:33:44
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# 如何实现“java 多轮对话之对话管理”
## 整体流程
为了实现“java 多轮对话之对话管理”，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个主类来处理用户输入和生成回复 |
| 2 | 使用自然语言处理库来识别意图和实体 |
| 3 | 根据意图和实体来生成相应的回复 |
| 4 | 实现多轮对话的状态管理，以保持上下文 |
原创
2024-06-28 04:02:59
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前言在我的上一篇文章中，我虽然实现了读取XML文件数据里的对话并将其输出到控制台，但是离实际能用在项目的距离还很远，一个脚本只能用于一段对话上。为了让对话的脚本能适用于其它对话，我在查阅了相关资料后，对相关的xml文件及脚本做了改进。对XML文件做的改动首先先看我改后的dialogueTest.xml文件：<objects>
<Scenes SceneID="classroom_
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2024-06-03 11:22:55
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对一个pipeline任务导向型对话系统来说，最重要的三个模块是自然语言理解、对话管理、自然语言生成，之前已经讨论过自然语言理解，这次就来谈一下对话管理，为了避免翻译上的偏差，接下来部分名词都直接用英语。首先思考一个问题，为什么一个对话系统需要对话管理，好像即使只有自然语言理解和自然语言生成也可以构成一个对话系统，确实如此，但这样的对话系统只能实现单轮对话，或者说，这样的系统是没有记忆的，比如一个
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2024-01-25 20:08:02
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目录：语音对话机器人： 热线小蜜 语音特色的文本驱动对话 语音语义驱动的双工对话1.语音对话机器人： 热线小蜜实时语音对话的挑战：口语化：用户的表述呈现出含糊、冗长、不连续、并存在ASR噪声。 多模态：语音对话相比文本蕴含了更多的信息， 如语气、情绪、背景环境等。 双工化：不局限于一问一答的形式，会出现静默、等待、互相打断等复杂的交互行为。呈现出低延时（人人对话rt < 400ms），强交互
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2024-01-17 09:14:19
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对话生成对话生成对话生成1.Dialogue-2017
原创
2021-08-02 14:45:13
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对话 Java
在我们的日常开发中，“对话 Java”问题的解决常常涉及协议解析和网络通讯的深层理解。在这篇博文中，我将系统地整理出解决“对话 Java”问题的整个过程，涵盖从协议背景到多协议对比的各个方面。
---
### 协议背景
首先，了解协议的进展和发展是至关重要的。我们可以通过以下关系图来看协议的演变：
```mermaid
erDiagram
Protocols {
10月1日npc对话对象层级将Canvas设为世界空间以绑定在npc身上给npc添加脚本using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using UnityEngine;
using UnityEngine.UI;
public class NPC : MonoBehaviour {
public GameObjec
单轮对话一般是基于检索的，回答句对 Or 知识库评价指标召回率，准确率，问题解决率召回率 = 能回答的总数 / 问题总数准确率 = 正确回答数量 / 问题总数问题解决率 = 机器人成功解决的问题数量 / 问题总数，该指标一般用来替代准确率（准确率需要人工标记，统计复杂）机器人成功解决的问题数 = 问题总数 - 转人工客服的问题数量 - 顾客反馈不满意
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2024-03-08 20:42:36
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1. 对话管理 1.1 多轮对话 多轮对话是相对于单轮对话而言的，单轮对话侧重于一问一答，即直接根据用户的问题给出精准的答案。问答更接近一个信息检索的过程，虽然也可能涉及简单的上下文处理，但通常是通过指代消解和 query 补全来完成的，而多轮对话侧重于需要维护一个用户目标状态的表示和一个决策过程来完成任务，具体来说就是用户带着明确的目的而来，希望得到满足特定限制条件的信息或服务，例如：订餐，订
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2024-01-21 05:14:57
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1.
爸爸：爸爸当官了，工资涨了！
儿子：是不是可以给我买更多的玩具了！
爸爸：是。
儿子：真是一人得道，鸡犬升天！
原创
2009-02-21 11:04:03
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在手机这么小的屏幕上开发应用，难点之一就是频繁的屏幕切换。尽管midp2.0的UI部分已经很丰富了，但这些UI部件都是基于事件回调的。这在处理大量的、简单的问答式交互时显得力不从心。
本文实现了一个阻塞当前线程的对话框，简要地说，你可以使用诸如win32API中dialog函数那样的方式来实现对话框并阻塞等待返回值，然后根据返回值进行不同的处理。听起来很诱人吧。
首先回顾一下MIDP UI
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精选
2011-01-17 13:20:22
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