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微信聊天机器人
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类型：聊天社交
版本：手机版
大小：2.3MB
语言：简体中文
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微信聊天机器人免费手机版是让你的微信里面多一种新型应用的即时聊天工具，用户可以通过微信机器人，实现对目标机器人的即时聊天，和之前那些机器人聊天类似很好玩的体验。
微信聊天机器人免费版介绍：
微信机器人界面表现为一个好友账号，添加为好友并打开微信对话窗口，用户即可与微信机器人进行智能互动对话，获取相关服务；
实现企业定制界面，微信机器人的头像、昵称、欢迎语等外在特征可以根据需要在后台进行设定；支持目前微信的即时通讯协议，包括文字、图片、超链等功能；
通过自然语义分析和智能搜索等方法，与用户进行自然语言对话，向用户提供即问即答的业务咨询、产品介绍等互动服务；
结合用户上下文进行智能应答和模糊问题反问引导，支持错别字识别、拼音纠错、敏感词识别、日常寒暄对话等功能；
根据预定策略主动向目标客户进行服务，对产品及营销业务进行主动推荐和宣传；具体形式和策略规则可按需求进行定制。
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微信聊天机器人评论手把手教你用Python创建微信聊天机器人手把手教你用Python创建微信聊天机器人新智元百家号【2018 新智元 AI 技术峰会倒计时 15 天】诺贝尔奖唯一计算机领域评委亲临，峰会首批嘉宾阵容公布3月29日，将于北京举办的2018 年中国 AI 开年盛典——2018 新智元 AI 技术峰会，我们邀请到了德国总理默克尔的科学顾问、诺贝尔奖唯一计算机领域评委、工业 4.0 教父、世界顶级自然语言处理专家 Wolfgang Wahlste 教授。Wahlster 教授将亲临 329 峰会现场，分享欧洲对人工智能科技发展和 AI 产业化的思考。与诺奖评委面对面，点击抢票链接，马上参会！抢票链接：http://www.huodongxing.com/event/0新智元推荐 来源：小象作者：强哥【新智元导读】微信联系人太多回复不过来？大神教你用Python创建微信聊天机器人，手把手、附代码。最近研究微信 API，发现个非常好用的 python 库：wxpy。wxpy 基于 itchat，使用了 Web 微信的通讯协议，实现了微信登录、收发消息、搜索好友、数据统计等功能。这里我们就来介绍一下这个库，并在最后实现一个聊天机器人。有没有很兴奋？有没有很期待？好了，接下来，开始我们的正题。准备工作安装非常简单，从官方源下载安装pip install -U wxpy或者从豆瓣源安装pip install -U wxpy -i &https://pypi.doubanio.com/simple/&模块初探安装完成后，我们来试下几个基本的功能1. 扫码登录微信from wxpy import *bot = Bot()运行上面的程序，会弹出二维码，用手机微信扫一扫即可实现登录。但上面的程序有一个缺点，每次运行都要扫二维码。不过 wxpy 非常贴心地提供了缓存的选项，如下bot = Bot(cache_path=True)这样把登录信息保存下来，就不用每次都扫二维码了。2. 发送消息bot.file_helper.send(&hello&)这里的 file_helper 就是微信的文件传输助手，我们给文件传输助手发送一条消息，可以在手机端收到如下的消息3. 接受消息我们实现一个收到消息自动回复的功能。@bot.register()def print_message(msg): print(msg.text) return msg.text# 进入Python命令行，让程序保持运行embed()强哥打开自己的公众号管理平台，在后端向自己发送消息，就可以收到如下的消息回复4. 搜索好友及微信群我们来实现一个搜索公司群、定位老板并转发老板消息的功能from wxpy import *bot = Bot(cache_path=True)# 定位公司群company_group = bot.groups().search('公司微信群')[0]# 定位老板boss = company_group.search('老板大名')[0]# 将老板的消息转发到文件传输助手@bot.register(company_group)def forward_boss_message(msg): if msg.member == boss: msg.forward(bot.file_helper, prefix='老板发言')# 堵塞线程embed()对于老板喜欢在群里面喊话的同学来说，这是一个福音，以后再也不用担心错失老板的重要信息了~~数据统计wxpy 的好友统计功能非常好用，可以很方便地统计好友的地理位置分布和性别分布。下面的代码中，强哥统计了下自己的好友的分布情况，并打印出人数最多的 10 个地区。from wxpy import *bot = Bot(cache_path=True)friends_stat = bot.friends().stats()friend_loc = [] # 每一个元素是一个二元列表，分别存储地区和人数信息for province, count in friends_stat[&province&].iteritems(): if province != &&: friend_loc.append([province, count])# 对人数倒序排序friend_loc.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)# 打印人数最多的10个地区for item in friend_loc[:10]: print item[0], item[1]统计出来的地区分布数据画成图表如下强哥身在上海，大多数的好友也来自上海，上面的图表也如实地反应了这一情况。统计性别分布的代码如下for sex, count in friends_stat[&sex&].iteritems(): # 1代表MALE, 2代表FEMALE if sex == 1: print &MALE %d& % count elif sex == 2: print &FEMALE %d& % count把性别分布的数据生成图表如下可以看到好友中男性占了大多数。男性朋友多多，老婆放心多多，嗯~~聊天机器人有了上面功能简介部分的基础，我们来实现一个聊天机器人。聊天机器人基于图灵机器人。图灵机器人可以在图灵机器人－中文语境下智能度最高的机器人大脑注册账号，并创建机器人。# -*- coding: utf-8 -*-import jsonimport requestsfrom wxpy import *# 调用图灵机器人API，发送消息并获得机器人的回复def auto_reply(text): url = &http://www.tuling123.com/openapi/api& api_key = &你的api key& payload = { &key&: api_key, &info&: text, &userid&: &123456& } r = requests.post(url, data=json.dumps(payload)) result = json.loads(r.content) return &[tuling] & + result[&text&]bot = Bot(console_qr=True, cache_path=True)@bot.register(mp)def forward_message(msg): return auto_reply(msg.text)embed()运行上面的程序，发送消息给自己，可以看到如下的对话机器人太逗了，上来就要红包，还把我当男朋友了~附录wxpy 文档：wxpy: 用 Python 玩微信github 地址：youfou/wxpy【加入社群】新智元 AI 技术 + 产业社群招募中，欢迎对 AI 技术 + 产业落地感兴趣的同学，加小助手微信号: aiera2015_1 入群；通过审核后我们将邀请进群，加入社群后务必修改群备注（姓名 - 公司 - 职位；专业群审核较严，敬请谅解）。本文仅代表作者观点，不代表百度立场。系作者授权百家号发表，未经许可不得转载。新智元百家号最近更新：简介:人工智能垂直媒体。作者最新文章相关文章能理解聊天记录的微信机器人 (一)TL;DR:
做了个在两个群中间互相转发消息的机器人()，对聊天机器人的一些思考，可以把文本理解加进来做有意思的应用。最近看到了一些基于微信机器人的有意思的应用，比如用微信汇报模型的训练状态（，）。这个是个很好的出发点。聊天机器人(chatbot)这个概念在slack,
telegram, skype甚至最早的google
wave上面流行已经有一段时间了。大家主要用它来：进行一些推送服务 。一个例子就是上面的模型训练。还有持续集成（continuous
integration）上也有一些bot可以让你知道软件编译，测试和部署的状态。提供简单的信息服务，比如可以查天气，查github issue的bot。提供一些基于指令的服务。比如扎克伯格做的bot，输入开门的指令可以把门打开。用一定程度的自然语言理解来陪聊.但我觉得这些并没有体现聊天机器人的核心优势。仔细看这四个方面的应用，它们其实都可以不通过聊天来完成，甚至不通过聊天可能会更方便。比如推送服务有系统信息推送（pushbullet,
IFTTT notification等）， 查天气系统就有app，智能家居我更希望点点按钮而不是打字，陪聊这个必须要聊天没办法。大家愿意把它做到聊天程序里面去，主要是因为用户实在是太话唠了，很多时间都花在聊天程序里面，这样做成bot等于多了一个入口，何乐而不为？但这样做并不代表这个入口是最优的或者无可取代的。 那聊天机器人适合什么场景呢？要思考这个问题必须首先要明确聊天机器人和其他平台的区别在什么地方。除了UX层面必须基于文字，用户经常在用以外，还有一个核心区别是这个机器人其实是可以拿到聊天记录的（当然还取决于隐私设置 ）。在这个前提下可以做很多很多有意思的应用。一个例子是我们有个科大校友AI群，里面大多数情况都是在认真讨论AI相关的话题。但微信群是为了聊天设计的，讨论上毕竟不比基于主题的BBS，没有主题，没有回复，没有话题（hashtag），整个信息流非常杂乱。但人类懒的天性又决定了，这种讨论更多的是在微信（或者其他即时通信软件）上完成的，不太可能把它搬到BBS上去——每次填个主题，点个回复太麻烦了。有没有可能用微信机器人，一方面又保持这种基于聊天软件的便捷的特性，一方面又能整理整个信息流，让信息变得有组织？比如一个人一天没看群了，晚上跑来看看机器人整理的总结，就一目了然。以后搜索也方便。这是个很有意思的问题。“让信息有组织”还是太笼统了。具体地说，可以从以下几个方面进行：跨群转发。这是个非常实用的功能。对群来说，因为微信一个群最多500人， 跨群转发可以有效地把两个群拼到一起，实现更广泛的讨论。对个人来说，也可以用有选择的转发来把信息归档。比如看老板或者妹子在你加的几个群里每天都说了啥等等。聊天消息的主题归并，分析和搜索。微信聊天的基本单位是消息，但消息本身是非常碎片化的，很不适合搜索和分析。机器人可以把相关主题的消息归并起来，一方面可以大幅减小信息过载，一方面也可以从中得到更有价值的信息（类似视频分析里面把帧变成镜头）。这样分析以后可以做知识归档，用OneNote/印象笔记甚至公众号把讨论的成果沉淀下来。聊天脉络的梳理。群里的人一多，经常会出现几个话题并行出现的情况。这种情况对于理解和搜索都是非常不利的。机器人也需要把聊天的脉络进行梳理，在同一时间，把不同主题分别开。基本的统计数据。比如发言时间的分布，群的活跃度，成员的活跃度等等。做成漂亮的可视化，用户应该也会喜欢，给产品加分。 在可行性方面这个也是可能的。比如有基于python的和基于typescript的。但稳定性可能是个问题，因为它们都不是微信官方支持的SDK，而是从Web微信的接口中抓包得到的API。基于itchat，我做了一个在两个群之间无脑转发消息的机器人()，应该蛮有用的，希望能抛砖引玉。在前面的知乎中的近义词系列里（，，，），我们介绍了一些基于文本理解的小应用，比如自动辨别近义词，文章的分类，索引和搜索。那么这个微信机器人系列，就会尝试把这些技术用到聊天群里面去，看能不能做出一个真正有用的智能机器人。*题图credit: Palto / Shutterstock15727 条评论分享收藏文章被以下专栏收录受“看知乎”启发而创建的一个用简单的统计和机器学习来分析知乎数据的地方。没有更多推荐了，
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网页版微信聊天机器人源码调试遇到的几个问题
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