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简而言之，ChatterBot使用了许多不同的机器学习技术
产生其反应。具体算法取决于聊天机器人的方式
使用和它配置的设置。
以下是一些各种机器学习技术的概述
在整个ChatterBot的代码库中使用。
1.搜索算法
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搜索是人工智能最基本的形式。公平起见，
机器学习与人工智能之间存在差异
让我们现在回避这些问题，而是专注于算法的主题
聊天机器人智能地交谈。
搜索是如何快速有效地检索聊天机器人的关键部分
它可以回应的可能的候选陈述。
一些帮助聊天机器人选择响应的属性示例包括
- 输入语句与已知语句的相似性
- 类似的已知响应发生的频率
- 输入语句的可能性，以适应已知语句所属的类别
2.分类算法
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ChatterBot中的几个逻辑适配器使用`朴素贝叶斯分类`__
算法来确定输入语句是否满足特定的一组
标准保证从该逻辑适配器生成响应。
_naive贝叶斯分类：https：//en.wikipedia.org/wiki/Naive_Bayes_classifier
我暂时看不错来，以上是翻译