基于许多有关botovodam的文章...
最近，我开发了“交钥匙”这个致力于vk.com社交网络的有趣项目。 任务很简单-创建一个可以添加到对话中并会给出随机引号的漫游器。 但这似乎太简单了，所以我不得不重振伟大的哲学家尼采（Friedrich Nietzsche），他将机器人变成机器人-过度机器人...
我没有看到任何复杂的内容，因此很快编写了这样的脚本：
授权->阅读消息->分析并生成响应->响应所有这些都是使用
Callback API VK v.5.80 （
没有新内容 ）完成的
最困难的一点是“分析和响应形成”。 确实，这是最重要的事情。
但是事实是，我想创建一个“或多或少的智能机器人”，而不是简单地从字典中发布随机短语。
“我是如何做到的？它是如何工作的？”-请阅读...
所以，让我们开始吧！
原则上，该机器人具有相当简单的功能，但只是表面上简单。 如果您更深入，那么一切都会更加复杂，因为我们将使用
PHP （
）编写
我再说一遍，我不需要引号生成器，所以我决定向机器人询问一些逻辑。 但是，我也不需要神经网络，因为学习是一项艰巨的任务。
当我试图复兴十九世纪的伟大哲学家弗里德里希·尼采时，我用创造力解决了这个问题。
是的，它将由Nietzsche担任该机器人的角色，因此，即使是随机引号也会显得更聪明。
但是我想以某种方式团结对话者和机器人，在它们之间建立连接...
因此，对话者的短语被作为基础，通过过滤器转换为关键词，然后从先前的基础中找到句子。
这样，就好像形成了对提问者问题的答案。
我收到了这样的来自用户的新消息：
然后，他以适当的形式显示了该消息，以突出显示关键字并将其输入数据库搜索。
首先，我完全摆脱了结尾“
a，and s，am，yami，ah，oh ... ”，依此类推……我删除了标点符号和其他字符。
其次，我没有考虑介词。 首先，我限制单词的长度-最多3个字母。 但这是错误的，因为尼采的哲学以“
上帝，世界，岩石，世纪等 ”为代表。 另外，在过滤掉四个字母的单词之后，存在三个字母的单词，因为结尾被丢弃了。 然后，我仅将搜索范围限制为：“
超过，什么，关于，如何，在哪里等 ”。
第三，尼采在自己的书中写了更多书，所以他分别
用“我的，我的，我爱的，我可以的 ”代替了诸如“
你的，你的，你的，爱的，你可以的”之类的词 。
因此，获得了一种对话。
此外，有必要建立基础，从尼采的书籍摘录中选出一个短语/引语/陈述的字典。
我以升为单位从
txt格式下载了尼采的书籍。 将它们聚集在一起，然后过滤：
1个引号= 1个句子（
使用分隔符为 “。”，“！'，”？“ ）
事实证明，这种类型的基础是：
- , , -
, , , ,
, , : ,
,嗯，有一个数据库和来自用户的过滤消息。
: ", ?"
: " "它仍然可以固定搜索系统。 这很困难，因为不同的设置会产生不同的结果。 而且，如果一个代码给出了正确的答案，则另一个请求没有给出所需的内容。
决定不使用正则表达式，而是将它们与内置函数一起使用，例如：
substr
stripos
substr_count
和其他文字功能...
在较长的比较条件和无限长的周期的帮助下，我大致达到了所需的结果。
搜索逻辑是这样的：遍历每个句子并从传入消息中找到该句子中存在的单词。
如果找到该单词，则将+1添加为“变量的权重”。
因此，在句子中找到的单词越多，“变量的权重”就越大。
这表明，如果在数据库中的某些句子中找到“道德与生命”一词，那么这将是100％的答案。
但是，如果单词是主题，并且产生了100％的结果，那么rand（）方法就会发出random（）方法。
另外，这些句子并非总是很小的句子，所以我不得不大致按照这样的规则来整理答案：
preg_match('/(?:^|\.\s+)([^\.]*?'.$wordpattern.'[^\.]*?\.+)\s+/i', $text , $matches);
然后一切都是自动的：
发送信息
$request_params = array( 'message' => $matches[1],
我没有专门上传所有代码，但是它相对较小。 目的是根据需要创建响应引擎，而不是人工训练的情报。
您可以在
此链接上测试机器人。 只是给他写一条消息。 重要的是要知道，在句子的开头，您需要加上“ Nietzsche”（尼采），就好像在提到它一样，只有这样，机器人才会做出响应。
这是一个测试版本，因此不完整，因此不能使用垫子，青年语，单词错误等。该机器人没有考虑到这一点，并且基数仅为10,000个短语。
作为示例，我可以给出对话框：
结论：是的，该机器人与用户之间没有双向通信-它不是人工智能。 但是，在众多参与者的交谈中，该机器人将成为一个很好的“对话者”。