我可以从什么框架开始创建一个简单的聊天机器人？机器人的关注点非常有限（对于我的项目管理网站http://ayeboss.com）。
可以将其与 iPhone 上的 SIRI 进行比较。我想创建一个简单的“回答”聊天，它将回答诸如“给我到目前为止所有已完成的任务”或“显示我最后完成的任务”或“显示|列出|给我我的待处理任务”等问题。在用户询问后问题我想将数据呈现给用户
到目前为止，我正在创建一个可能问题的正则表达式字典，如果没有匹配项，那么我会进行 lucene 搜索以找到最接近的匹配项。 我做得对吗？
【问题讨论】：
通常，像您这样的狭窄领域内的聊天机器人通常依赖于两个重要概念：
对于您的特定类型的聊天机器人，它有一个明确的目标，即检索已完成任务的列表和检索最后完成的任务。要开发此功能，您需要定义感兴趣的意图。从您的示例中，我们可以轻松定义 2 个意图：
COMPLETED_TASKS_REQUESTLAST_COMPLETED_TASK基于这 2 个意图，确实没有要检测的实体。您只需查询您的服务 API 即可在每个场景中检索请求的信息。
下一阶段将是训练分类器来识别意图。这可以通过为每种请求类型获取一些示例句子并对其进行培训来完成。
然后流程减少到以下：
请注意，如果您不熟悉机器学习或 NLP，您可以轻松地在 wit.ai 或 api.ai 等平台上训练意图检测器，并且此任务的实体分类部分将简化为简单的 http API 请求.尽管在构建真正复杂或复杂的机器人时，构建自己的模型几乎总是更好，因为您可以完全控制并且可以更好地处理边缘情况。 wit.ai 或 api.ai 等平台通常需要在多个领域表现良好，而您可以专注于让您的平台成为任务管理专家。
希望这会有所帮助。
PS：为了让您的机器人更有趣，我们可以添加更多意图，例如检索给定 id 的特定任务的状态。例如，用户可以询问任务 54 的状态。这个意图可以称为：
TASK_STATUS_REQUEST。在这个例子中，intent 有一个实体，它是请求任务的 id，所以你需要提取它:)
【讨论】：
这是一项 NLP 任务，构建这样的系统需要大量的研发工作。您可以从构建一组可能会被问到的问题开始。分析问题并为每种类型的问题提出单词模式。下一步是将英语句子转换为某种形式的正式结构（可能是 SQL 或 lambda 演算）。后端数据库应该有数据存储在其中，可以通过形式语言查询。
主要问题在于将英语句子转换为正式语言。您可以从正则表达式开始，并通过检查词性、输入句子的句法结构来使其更复杂。查看 NLTK 包以执行 NLP 任务。
【讨论】：
在聊天机器人库之上，您可以集成像 Hyphenate 这样的即时消息库，以启用聊天机器人进行移动和网络通信。
这里有几个简单的步骤：
【讨论】：
您可以使用 Microsoft NLP 框架，这些框架非常直接且易于初学者使用。也早先被称为 LUIS，它是 Microsoft 提供的认知服务之一。 它基本上是 API 调用的组合。
【讨论】：
不确定您熟悉哪种语言，但在 Java 中，您可以使用 Apache OpenNLP 库来完成。这是一个非常好的和易于使用的自然语言处理库。为了给出非常基本的方法，您可以将句子打断并将它们标记为单词。然后你可以对单词进行词形还原，使它们成为基本的单词形式。然后，您可以使用具有适当训练数据的分类器对它们进行分类或分类。更好的培训，更智能的聊天机器人。您还可以选择类别以使聊天机器人以更具吸引力的方式进行对话。 Here is a very good article with detailed example & demo.
【讨论】：