# why # what - ELIZA是一个早期的[[NLP 自然语言处理]]计算机程序,由麻省理工学院的约瑟夫·维森鲍姆（Joseph Weizenbaum）于**1964年至1967年**间开发。它能够通过与用户进行类“对话”的方式，模拟一位“精神分析师”（也就是有点像心理咨询师）来回答用户输入的问题或句子。 # how ### ELIZA 的特点 - **基于模式匹配（Pattern Matching）** - ELIZA 并没有真正理解对话的含义，而是基于一些关键词和固定的句型模板，对用户输入进行匹配和转换。举个简单的例子，如果用户输入了“我觉得我最近很焦虑”（英文示例：I feel anxious lately），ELIZA 的程序会把句子中的 “I feel…” 匹配到它内部的一个规则，然后把这句话转换成类似“你为什么觉得你最近很焦虑？”（Why do you feel anxious lately?）的句式，再抛回给用户。 - 这样一来，用户就会产生一种“被关注”“被咨询”的感觉，误以为程序真的理解并在回应自己的心理状态。其实它只是按照规则把句子里的关键词找出来，然后替换成另一句话而已。 - 关键词触发 - ELIZA 通常会设置一些关键词，比如“mother（母亲）”、“father（父亲）”或“feel（感觉）”等。当程序识别到用户的输入包含这些词时，就会触发相应的对话脚本或回应模板。例如，如果用户提到“mother”，ELIZA 可能会回复“告诉我更多关于你母亲的事情”之类的话，一切都基于简单的文本匹配和回复库。 ### 瓶颈和局限性 ELIZA 似乎能够与你聊天，但它并不是真的理解语义，也无法学习新的语句或词汇。它只是机械地根据关键词和“对照表”来做替换，缺少真正的“思考”或“推理”能力。它也不具备对话上下文的深入记忆，无法像人类那样真正连贯地讨论一个话题。 ### ELIZA 示例 - 下面是一个 ELIZA 风格的对话，它只是通过模式匹配，反问用户，并鼓励他们继续对话，这在心理咨询中是一种常见技巧。 ``` 用户：我最近很焦虑。 ELIZA：你为什么觉得焦虑？ 用户：因为工作压力很大。 ELIZA：你能告诉我更多关于你工作的事情吗？ ``` - 你可以把 ELIZA 想象成一个“会说话的复读机+模板转换”。比如，你问它：“harry 最近有点郁闷怎么办？” - 关键词识别：它看到关键词“**郁闷（depressed/anxious 等）**”，就把它当作需要回复情感询问的情况； - 模式匹配：程序里预先有个模板：“为什么你会觉得 `[关键词] `呢？” - 然后输出：“为什么你会觉得郁闷呢？” # how good # Ref. - [ChatGPT-ELIZA](https://readwise.io/reader/shared/01jjgbcpvw6kvdmqz103t0h652)