egg-fu

卵府は、多くのオプションと機能と高い構成可能、多言語サポート、文法チェッカー、現在はテーマをサポートしているとEggdropので使用するためのシミュレートされた人工知能IRCスクリプトです！データベースのサポートは、アップ来ています。
卵府の概要
まず、卵府とは何ですか？卵府は、人工知能をシミュレートし、会話の中でのIRCユーザに係合するように設計されたTclでコーディングされたかき玉スクリプトです。プログラムは、それが自身の決定だ行うか、自分の意見だ形成しないように、それは単に人々がチャネルに言うことに耳を傾け、キーポイントを覚えておくことにより、そのような行動を模倣し、で言うために新しいことを「学習」、実際に人工的にインテリジェントではありませんこのように。卵府が認識するトピックが育てているかのキーワードを言われると、卵府は、ランダムに、それはそれについて学び、あなた自身の構成に応じて、適切に対応している情報のTIDビットを選択します。
これは、卵府の主な機能です。学び、応答します。しかし、卵-FUは、プロンプトが表示された場合にのみ格納し、情報を検索するための媒体として構成することもできます。
卵府は（infobotに基づいています）infoeggボットに基づいていました。情報の卵は、それが聞いて学ぶだけの質問に応答するように設計されました。これは行列が非常に簡単だった学習です。それは後にモデル化され、大幅に大幅に改善された卵府ことを、これらのでした。卵府の協議とは、情報の卵よりもはるかに流動的かつ直感的に反応しないが、そのように構成されていない限り、応答するように求める必要はありません。チャネルに送信されたテキストの任意の行に反応することができるということのスピーチがより生きているように見えます（これは卵府が知っているトピックの提供）。独自の学習能力に加えて、で符号化されたすべての指導方法（機能）を使用すると、それにしても、より現実的な個性を与えるために、卵府の対応を微調整することができます。
私はぼんやりinfoeggのコードを微調整し、バグを修正したときにどのような卵府を作成するために私を促したことはありました。私はそれに入れていたどのくらいの仕事気づいたとき、私は自分自身を作ることにしました。コー​​ドが緩くinfoeggのコードに基づいて、最初にあったが、その後アウト符号化されています。しかし、私はまだ卵府の誕生にinfoeggの作者に入金します。
私はあなたが私はそれをコーディング楽しむほどの卵-FUを使用してお楽しみください。私はいつもの提案、批判、およびバグレポートを開いています。楽しみます！
基本的な使用法
ケースでは、それはあなたが間違っている、スタンドアロンプ​​ログラムであった思考卵-FUをダウンロードしました。卵府はEggdropのIRCボットのためのスクリプトです。あなたは卵府を実行できるようにEggdropののインストールのコピーを持っている必要があります。
それはどのように学習します
それは以下のような宣言を聞くまで、卵府はそれのconfig内のすべてのチャネルを聞くだろう "これはということですが。」これは何かを覚えて卵府をトリガするものです。キーワードやトピックがすでに存在している、または別のトピックに十分に類似している場合は、文の残りの部分は、別の応答として、そのトピックの下に格納されています。卵府が聞くときに「ピザが良い」と後で聞いた「ピザはここにあります！ "誰かが空転（「うーん、私は好きなピザ」）のピザに言及するときには、卵府のようなもので応答しますピザが「ここ」「良い」とそのため、あることを知っているだろう "あなたはピザはここにあると言ったではありませんか」卵府が古いトピックに新しいもの、あるいは新しい情報を聞くたびに、今後の参考のために、それの脳内のそのTIDビットを格納します。あなたはそれを特殊な方法および応答の種類を教えてできるように卵府にコード化された多くの機能がありますが、これらは、高度なセクションで説明されます。
事実や意見のように何かを定義していない文：どのような卵府から学習しません。例は、「これは吸う！」などの文であります卵府ので「これが「何であるかを知りません。卵府は、前の文とのいずれかのステートメントを関連付けるはありませんあなたは、続いて「私は自分のコンピュータが嫌い」と言うとき、そのため卵府はassosiationをすることはありません "それはあまりにも古いです。"しかし、「マイコンピュータが古すぎる」と言って学ぶために卵府がトリガされます。
どのように応答します
チャンネル卵府に送られた各行は、監視処理されており、これは、被験者が、それはについて学習したものであるかどうかを判断しようとします。私はそれが対象の「関心」だと考えるのが好きです。それが最後の文の主題の「興味」の場合は、それがこれまでに蓄積いるもの事実や意見に基づいて応答を形成することになります。被験者がそれのメモリ内の他の複数の被写体にあわせて、あまりにも漠然としている場合は、卵府は、より正確な対象を選択しようとします。
応答の形成をランダム化する2つの要因があります。 （1）場合の主題について知らTIDビットの数です。例えば「ピザ」について知ら複数のTIDビットがある場合は、卵府は、ランダムにそれらのいずれかを選択します。 （2）文の構造です。後で説明し、ランダムに可能な構造の個人用リストから選択されているように文の構造応答は、完全に設定されています。デフォルトの構造に基づいて、被写体「カマロ」への可能な応答の例は、または「まあ、誰かが68カマロは本当に素晴らしいです言った、 "ある"あなたは68カマロは本当に素敵だと思いますか？」あなたが見ることができるように、被験者の卵府は、それはまた、71カマロについて聞いたかもしれない、とTIDビットが「本当にいい」だったにも関わらず「68カマロ」として選びました
重要な点は、あなたはそれが "あなたのウェブサイトがいいです"教える場合、それは「あなたのウェブサイト "、"何とか何とかあなたのウェブサイト "、"何とかあなたのウェブサイトの何とか」をご返信させていただきます、とだけ「ウェブサイト」、ではないに「何とかのウェブサイト " 。意味をなさない？
また、このバージョンではボットは、あなたがそれを教えている場合、それは「人生の意味」の「人生は退屈である "ファイルになります"人生の意味は人生の意味を問うことである」など、つのキーワードにアイデアを一般化します。それは私が卵府がトピックについての考え方を拡張し、さらに話題の関係システムのいくつかの並べ替えを挿入しようとするので、この理由は、それはいつも曖昧ではありません意味...まだ開発中なので、ときに学習「火トラックは赤です ""バラは赤いです "と、それは（理論的に）また、バラ、火災·トラックの両方が赤色であることを関連付けを行うことができるようになります。 「思考」のこの方法は、AIでエミュレートすることは非常に困難です。
ぜひ私にあなたが卵府の学習や応答方法について持つかもしれない質問やコメントを送信し、私は常に新しい意見やアイデアを開いています。
あなたは、アーカイブ内のどの-to.txtファイルでそれを構成する方法の詳細情報を見つけることができます。

このリリースの新機能：ます。

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