C++ 聊天机器人：使用语料库实现问答功能

以下是一个简单的 C++ 聊天机器人的示例代码，该代码读取配置语料库文件 config.ini，通过匹配用户输入的问题，并输出相应的回答。代码假设 config.ini 文件位于当前工作目录中，并且每个问题和回答之间都使用等号 (=) 分隔。

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <string>
#include <vector>
#include <algorithm>

std::vector<std::string> split(const std::string& text, const std::string& delimiters) {
    std::vector<std::string> tokens;
    std::size_t start = 0, end = 0;
    while ((end = text.find_first_of(delimiters, start)) != std::string::npos) {
        if (end != start) {
            tokens.push_back(text.substr(start, end - start));
        }
        start = end + 1;
    }
    if (start < text.length()) {
        tokens.push_back(text.substr(start));
    }
    return tokens;
}

std::string trim(const std::string& str) {
    std::size_t first = str.find_first_not_of(" 	

");
    std::size_t last = str.find_last_not_of(" 	

");
    if (first == std::string::npos || last == std::string::npos) {
        return "";
    }
    return str.substr(first, last - first + 1);
}

std::string findBestMatch(const std::string& question, const std::vector<std::string>& questions) {
    std::string bestMatch = "";
    int bestMatchScore = 0;
    for (const std::string& q : questions) {
        int score = 0;
        std::vector<std::string> qWords = split(q, " ");
        for (const std::string& word : qWords) {
            if (question.find(word) != std::string::npos) {
                score++;
            }
        }
        if (score > bestMatchScore) {
            bestMatch = q;
            bestMatchScore = score;
        }
    }
    return bestMatch;
}

std::string getAnswer(const std::string& question, const std::vector<std::string>& questions, const std::vector<std::string>& answers) {
    std::string bestMatch = findBestMatch(question, questions);
    if (bestMatch.empty()) {
        return "对不起，我不明白您的问题";
    }
    int index = std::distance(questions.begin(), std::find(questions.begin(), questions.end(), bestMatch));
    return answers[index];
}

int main() {
    std::vector<std::string> questions;
    std::vector<std::string> answers;

    std::ifstream configFile("config.ini");
    if (!configFile) {
        std::cout << "无法打开config.ini文件" << std::endl;
        return 1;
    }

    std::string line;
    while (std::getline(configFile, line)) {
        std::size_t delimiterPos = line.find('=');
        if (delimiterPos != std::string::npos) {
            std::string question = trim(line.substr(0, delimiterPos));
            std::string answer = trim(line.substr(delimiterPos + 1));
            if (!question.empty() && !answer.empty()) {
                questions.push_back(question);
                answers.push_back(answer);
            }
        }
    }

    configFile.close();

    std::string userInput;
    std::cout << "请输入您的问题：" << std::endl;
    std::getline(std::cin, userInput);

    std::vector<std::string> userSentences = split(userInput, ".，,");
    for (const std::string& sentence : userSentences) {
        std::string trimmedSentence = trim(sentence);
        if (!trimmedSentence.empty()) {
            std::string answer = getAnswer(trimmedSentence, questions, answers);
            std::cout << "回答: " << answer << std::endl;
        }
    }

    return 0;
}

此代码的基本思路是：

读取 config.ini 文件并将问题和回答存储在两个分别的向量中。
接收用户的输入，并使用 split 函数将输入拆分为多个句子。
对于每个句子，使用 trim 函数去除前导和尾随空格，并通过 getAnswer 函数找到与问题最匹配的回答。
输出回答。

请注意，此示例代码是一个简单的聊天机器人，并且匹配问题的方法非常基础。在实际应用中，您可能需要更复杂的算法和技术来提高匹配准确性，如自然语言处理（NLP）和机器学习。