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摘要：有很多在中使用圖靈機器人的博客，但都是版本。所以今天簡單地總結一下在中使用圖靈機器人的方法。獲取首先，前往圖靈機器人官方網站注冊賬號。在中使用圖靈機器人基本原理就是使用模塊，向接口地址發(fā)送請求，請求中加入了聊天內容。
圖靈機器人對中文的識別準確率高達90%，是目前中文語境下智能度最高的機器人。有很多在Python中使用圖靈機器人API的博客，但都是1.0版本。所以今天簡單地總結一下在Python中使用圖靈機器人API v2.0的方法。
獲取API KEY首先，前往圖靈機器人官方網站 http://www.tuling123.com/ 注冊賬號。
登錄后點擊 創(chuàng)建機器人 ，填寫一些簡單的基本信息之后即可創(chuàng)建。
在機器人設置界面找到你的 API KEY ，記錄下來。
在Python中使用圖靈機器人API v2.0基本原理就是使用urllib.request模塊，向接口地址發(fā)送HTTP POST請求，請求中加入了聊天內容。
*使用python3執(zhí)行
import json
import urllib.request
api_url = "http://openapi.tuling123.com/openapi/api/v2"
text_input = input("我：")
req = {
"perception":
{
"inputText":
{
"text": text_input
},
"selfInfo":
{
"location":
{
"city": "上海",
"province": "上海",
"street": "文匯路"
}
}
},
"userInfo":
{
"apiKey": "請?zhí)鎿Q為你的API KEY",
"userId": "OnlyUseAlphabet"
}
}
# print(req)
# 將字典格式的req編碼為utf8
req = json.dumps(req).encode("utf8")
# print(req)
http_post = urllib.request.Request(api_url, data=req, headers={"content-type": "application/json"})
response = urllib.request.urlopen(http_post)
response_str = response.read().decode("utf8")
# print(response_str)
response_dic = json.loads(response_str)
# print(response_dic)
intent_code = response_dic["intent"]["code"]
results_text = response_dic["results"][0]["values"]["text"]
print("Turing的回答：")
print("code：" + str(intent_code))
print("text：" + results_text)
* 幾點說明：
1、字典 req 包含了向圖靈機器人發(fā)出請求所需的各項信息。其中 req["perception"]["selfInfo"]["location"] 包含了地理位置信息，向圖靈機器人發(fā)送與位置有關的請求時，如果沒有另外指定位置，則會默認使用這個位置。例如詢問"明天會下雨嗎"，圖靈機器人會回答我"上海"明天是否下雨。
2、req["userInfo"] 包含了API KEY，請?zhí)鎿Q成你的API KEY（雙引號不要刪除）。另外 userId 是用戶參數，暫時不明白用途，如果你有什么想法懇請留言。
3、圖靈機器人的回答可以轉換為python的字典格式。其中有一項 response_dic["intent"]["code"] 官方稱為"輸出功能code"，表示這個回答是什么"類型"的。例如10004代表普通的聊天回復，10008代表與天氣相關的回復。然而奇怪的是，目前API v2.0的官方文檔并沒有給出code和類型的對照表。目前自己總結了一些如下，歡迎補充：
| code | 類型 |
|---|---|
| 10004 | 聊天 |
| 10008 | 天氣 |
| 10013 | 科普類，例如"班戟是什么" |
| 10015 | 菜譜類，例如"剁椒魚頭怎么做" |
| 10019 | 日期類，例如"愚人節(jié)是幾號"、"明天是星期幾" |
| 10020 | 中英翻譯 |
| 10023 | 一般返回網頁會是這個code，例如"iphone多少錢" |
| 10034 | 語料庫中自己設定的回答 |
到現在為止，已經快把每個獨立的模塊完成了，接下來該準備考慮如何把它們整合在一起了。希望能幫到你。
感謝你閱讀文章！
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