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另外網站Line Bot聊天機器人二部曲（一）-Hello Python也說明：Google Developer Student Clubs Fu Jen Catholic University presents Line Bot聊天機器人二部曲（一）-Hello Python | May 19, 2022.
這兩本書分別來自中國水利水電出版社 和深智數位所出版 。
國防大學 資訊管理學系碩士班 陳良駒、陳樂惠所指導 吳慶福的 探索智慧物聯網研究：文獻計量分析與主題建模方法 （2021），提出聊天機器人python關鍵因素是什麼，來自於智慧物聯網、文獻計量分析、主題建模、潛在狄利克雷分佈。
而第二篇論文國立雲林科技大學 資訊管理系 陳重臣所指導 黃裕凱的 BERT 模型應用:老人長照知識型問答機器人 （2021），提出因為有 知識型問答機器人、NLP、Transformer、BERT的重點而找出了 聊天機器人python的解答。
最後網站打造AI聊天機器人Python語言勝出 - Digitimes則補充：隨著人工智慧(AI)聊天機器人陸續被推出後，評論認為，對於初階設計人員來說，具備多用途特點、一致語法學以及能反映人類語言的Python是設計聊天機器人 ...
自己動手做聊天機器人
為了解決聊天機器人python 的問題，作者 這樣論述：
《自己動手做聊天機器人》從零開始介紹了聊天機器人的發展歷程及技術原理，並配合項目實戰案例，重點介紹了問答系統、對話系統、閑聊系統這三種主要聊天機器人的技術原理及實現細節。讓讀者可以由淺入深、循序漸進地學習聊天機器人的相關知識，並對聊天機器人有深入的理解。 《自己動手做聊天機器人》分為12章，主要內容有聊天機器人概述；快速開發一個智能語音助手；文本相似度計算方法；基於BERT模型的智能客服；基於知識庫的問答系統；基於知識圖譜的電影知識問答系統；基於知識圖譜的醫療診斷問答系統；基於任務導向的聊天機器人；基於Rasa的電影訂票助手；基於UNIT的智能出行助手；快速搭建一個“
誇誇”閑聊機器人；聊天機器人的發展展望。 《自己動手做聊天機器人》內容通俗易懂，案例豐富，實用性強，特別適合對聊天機器人技術感興趣的入門讀者和進階讀者閱讀，也適合人工智能技術研究人員、自然語言處理技術研究人員等其他編程愛好者閱讀。另外，本書還可以作為高等院校或相關培訓機構的教材使用。
聊天機器人python進入發燒排行的影片
想知道機器人的全功能方式，請看這篇文章
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探索智慧物聯網研究：文獻計量分析與主題建模方法
為了解決聊天機器人python 的問題，作者吳慶福 這樣論述：
為清楚勾勒出智慧物聯網研究發展樣貌，本研究探索Web of Science 1975年至2021年5,436篇「智慧物聯網」為主題的文獻。經文獻計量分析發現：(1)文獻出版年份為2012-2021年，2012-2016年為生長期，2017-2021年為發展期；(2)《IEEE Internet of Things Journal》是AIoT議題最具影響力的期刊；(3)中國大陸、美國、印度發表篇數分居前3名，臺灣位居第9名；(4) AIoT文獻可區分「工業4.0管理、智慧城市治理及未來挑戰」等7個集群。以潛在狄利克雷分佈(Latent Dirichlet allocation, LDA)發現
文獻聚焦在「智慧醫療」等6個主題。綜觀文獻計量分析關鍵字共現聚類，以及LDA潛在主題重點，均關注智慧醫療、工業4.0、資通安全及隱私保護的議題。就AIoT國防應用，提列「智慧物聯網多元軍事應用」等2項建議，並對國軍人事等8個業務工作面向，提供「人才招募客服聊天機器人」等21項AIoT可行方案，藉由導入智慧物聯網，提升智慧國防戰力，帶動全民支持及參與國防。透過上述研究發現，以及文獻計量分析、LDA主題建模的分析過程，可有效探討智慧物聯網研究，迅速掌握領域研究樣貌，並且提供後續相關研究納為參考與指引。
開發者傳授PyTorch秘笈
為了解決聊天機器人python 的問題，作者陳昭明 這樣論述：
～ 2022 開發者唯一指定 PyTorch 祕笈！～ 深度學習【必備數學與統計原理】✕【圖表說明】✕【PyTorch 實際應用】 ★ 作者品質保證 ★ 經過眾多專家與學者試閱昭明老師著作皆給【5 顆星】滿分評價！ ～ 從基礎理解到 PyTorch 獨立開發，一氣呵成 ～ 本書專為 AI 開發者奠定扎實基礎，從數學統計 ► 自動微分 ► 梯度下降 ► 神經層，由淺入深介紹深度學習的原理，並透過大量 PyTorch 框架應用實作各種演算法： ● CNN (卷積神經網路) ● YOLO (物件偵測) ● GAN (生成對抗網路) ● DeepFake (深
度偽造) ● OCR (光學文字辨識) ● ANPR (車牌辨識) ● ASR (自動語音辨識) ● BERT / Transformer ● 臉部辨識 ● Knowledge Graph (知識圖譜) ● NLP (自然語言處理) ● ChatBot ● RL (強化學習) ● XAI (可解釋的 AI) 本書特色 入門深度學習、實作各種演算法最佳教材！ ★以【統計／數學】為出發點，介紹深度學習必備的數理基礎 ★以【程式設計取代定理證明】，讓離開校園已久的在職者不會看到一堆數學符號就心生恐懼，縮短學習歷程，增進學習樂趣 ★摒棄長篇大
論，輔以【大量圖表說明】介紹各種演算法 ★【完整的範例程式】及【各種演算法的延伸應用】！直接可在實際場域應用。 ★介紹日益普及的【演算法與相關套件】的使用 ★介紹 PyTorch 最新版本功能 ★與另一本姊妹作《深度學習–最佳入門邁向 AI 專題實戰》搭配，可同時學會 PyTorch 與 TensorFlow
BERT 模型應用:老人長照知識型問答機器人
為了解決聊天機器人python 的問題，作者黃裕凱 這樣論述：
台灣社會人口結構逐步進入老齡化社會，因此長照人力短缺是個長期性的問題，藉此研究老人長照知識型問答機器人可以讓有需要長照知識的家庭能夠跨過人工問答來獲得答案，以藉此減少相關人力需求並且建立醫療知識與老齡家庭的橋樑。自然語言處理(NLP) 此領域探討如何處理及運用自然語言，從 RNN 到 Transformer 架構按其架構所開發出的模型，了解其模型的應用及解決上一代模型的缺陷，此次研究對於其問題欠缺問答句式分類致使是非判斷問答機器人無法回答希望未來可針對此缺陷做更新。關鍵字：知識型問答機器人、NLP、Transformer、BERT