自然语言处理初体验:Eliza
时间: 2025-06-20 10:47:31 浏览: 15
### ELIZA 的实现原理与示例
ELIZA 是由麻省理工学院的约瑟夫·温森鲍姆于1966年开发的一个早期自然语言处理程序,其主要功能是模拟心理治疗师的行为[^1]。该系统的运行机制依赖于简单的模式匹配和字符串替换规则,能够通过分析输入文本中的关键词来生成相应的回复。
#### 工作流程
ELIZA 的基本工作流程可以分为以下几个方面:
- **输入解析**:接收用户输入后,程序会尝试分解句子结构并提取关键字。
- **模式匹配**:利用预设的正则表达式或其他形式的模板,寻找输入中符合特定模式的部分。
- **响应生成**:依据匹配到的结果,调用对应的规则集生成回应。如果未找到合适的规则,则返回默认消息。
下面是一个简化版本的 ELIZA 实现代码:
```python
import re
from random import choice
def eliza_response(user_input):
patterns = [
(r'I need (.*)', ['Why do you think you need {}?', 'Would it really help you to get {}?']),
(r'because (.*)', ['Is that the real reason?', 'What other reasons come to mind?']),
(r'I am (.*)', ['How long have you been {}?', 'Do you enjoy being {}?']),
(r'.*', ["I see.", "Please go on."])
]
for pattern, responses in patterns:
match = re.match(pattern, user_input.rstrip(".!"), flags=re.IGNORECASE)
if match:
groups = match.groups()
response_template = choice(responses)
return response_template.format(*groups).capitalize() + "."
if __name__ == "__main__":
while True:
try:
user_input = input("> ")
print(eliza_response(user_input))
except EOFError:
break
```
上述代码展示了如何构建一个基础版的 ELIZA 对话系统。它使用了有限数量的正则表达式作为模式匹配器,并针对每种情况准备了一些可能的回答模板。
#### 技术特点
尽管 ELIZA 的设计非常简单,但它成功地展现了计算机可以通过操纵文字给人一种“理解”的假象。实际上,它的背后并没有真正的智能或者对上下文的理解能力。然而,在当时的技术背景下,这样的表现已经足以引起广泛的关注。
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