外媒速遞：構建聊天機器人所面臨的八項挑戰(zhàn)
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今天給大家推薦的內容包括：構建聊天機器人所面臨的八項挑戰(zhàn)、***開源Web測試工具優(yōu)劣勢概述、七條鐵律避免說明文檔中的各類常見陷阱和如何利用必應地圖API實現物流導引等。
一、不只是NLP：構建聊天機器人所面臨的八項挑戰(zhàn)
原文標題：Beyond NLP: 8 challenges to building a chatbot
過去幾年以來，微軟、IBM、谷歌以及Amazon等企業(yè)紛紛拿出自己的聊天機器人框架，旨在幫助開發(fā)者在軟件中實現人類語言理解能力，并確保軟件能夠以更加自然的方式同用戶展開對話。但除了自然語言處理這位“救世英雄”之外，聊天機器人的構建還存在著其它一些重要挑戰(zhàn)。下面，我們將就此展開討論。
1. 聊天界面
2. NLP組件
3. 情境或機器人記憶
4. 循環(huán)、分裂與遞歸
5. 與傳統(tǒng)系統(tǒng)相整合
6. 分析
7. 移交
8. 性格、證據與角色
二、***開源Web測試工具優(yōu)劣勢概述
原文標題：Pros and Cons of the Best Open Source Web Testing Tools
團隊在選擇自動化工具時，往往不會關注其具體的優(yōu)勢與劣勢情況。事實上，你所選定的工具也許無法滿足實際應用的測試需求; 而即使選擇了***工具，你仍然有可能無法將其順利融入至質量保證流程當中。在今天的文章中，我們將著眼各***開源Web測試工具，并對其優(yōu)劣勢作出逐一探討。
1. JMeter
2. Capybara
3. Selenium WebDriver
三、七條鐵律避免說明文檔中的各類常見陷阱
原文標題：7 rules for avoiding documentation pitfalls
考慮到英語已經成為開源社區(qū)當中的標準性語言，為了降低翻譯成本，眾多團隊會在起步階段即將英語設定為說明文檔的默認語言。但令人意外的是，這類英文版本反而有可能給以英語為母語的受眾群體帶來困擾。在今天的文章中，我們將從語言表達的角度出發(fā)，聊聊如何解決說明文檔中的常見陷阱。
1. 了解目標受眾，改變思維角度
2. 遵循簡短精練原則
3. 避免打斷表述意群
4. 明確區(qū)分基礎信息類型
5. 考慮不同的閱讀狀態(tài)與文本使用模式
6. 將復雜信息拆分成小塊
7. 形式服務于功能
四、如何利用必應地圖API實現物流導引
原文標題：Get logistical with the Bing Maps APIs
眾多技術都希望能夠改變這個世界，但從這個角度來講，數字化地圖無疑是最成功的世界改變者之一。而除了我們耳熟能詳的谷歌地圖與蘋果地圖之外，微軟實際上也打造出自己的必應地圖——其中提供大量導航API以供你引入自己的代碼當中。下面，我們將一同了解必應地圖這套遠遠超越地圖網站的解決方案。
1. 利用必應地圖API實現物流導引
2. API中包含多種工具
3. 必應也提供企業(yè)地圖構建服務
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