blocks|key|478494|text|我没有解决的办法。但我想你可以看看|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|478495|NLTK+Home+(自然语言工具包)+http://www.nltk.org/|offset|length|478496|它有一个可以立即使用的Eliza+http://nltk.googlecode.com/svn/trunk/doc/api/nltk.chat.eliza-module.html|478497|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://www.nltk.org/|1|http://nltk.googlecode.com/svn/trunk/doc/api/nltk.chat.eliza-module.html^0|0|K|K|0|0|H|20|1|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|R|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|S|8|@]|9|@$D|T|E|U|1|V]]|A|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|W|8|@]|9|@$D|X|E|Y|1|Z]]|A|$]]|$1|H|3|-4|5|6|7|10|8|@]|9|@]|A|$]]]|I|$J|$5|K|L|M|A|$N|O]]|P|$5|K|L|M|A|$N|Q]]]]

I don't have a solution. But I think you can look at

NLTK Home (Natural Language Toolkit)
<a href="http://www.nltk.org/" rel="nofollow noreferrer">http://www.nltk.org/</a>

It has a ready to use Eliza
<a href="http://nltk.googlecode.com/svn/trunk/doc/api/nltk.chat.eliza-module.html" rel="nofollow noreferrer">http://nltk.googlecode.com/svn/trunk/doc/api/nltk.chat.eliza-module.html</a>

blocks|key|1920998|text|Natural+Language+Toolkit甚至附带了一个聊天机器人，它在IM上假装是一个喜欢动漫的十几岁的女孩。这是一个巨大的学习曲线。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|1920999|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://www.nltk.org/^0|0|O|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|L|8|@]|9|@$A|M|B|N|1|O]]|C|$]]|$1|D|3|-4|5|6|7|P|8|@]|9|@]|C|$]]]|E|$F|$5|G|H|I|C|$J|K]]]]

<a href="http://www.nltk.org/" rel="nofollow noreferrer">Natural Language Toolkit</a> even comes with a chatbot that pretends to be an teenage girl on IM who likes anime. There is a huge learning curve.

blocks|key|1223869|text|据我所知，这是不存在的。我希望在今年晚些时候开始做类似的事情。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|1223870|entityMap^0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|-4|5|6|7|E|8|@]|9|@]|A|$]]]|C|$]]

As far as I know, this doesn't exist. I'm hoping to start working on something similar later this year.

blocks|key|1921097|text|这已经说过了，但NLTK将是开始的地方。在他们的网站上找到的这本书的第八章复习了分析句子结构，这将是编写一个程序来回答你的问题的第一部分。这一章可以在这里找到：http://www.nltk.org/book/ch08.html。学习此工具包的另一本很好的介绍性书籍使用Python进行自然语言处理。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|1921098|基本上，您要做的是将一个句子解析为它的单词，通过对功能相同的单词进行分组来构建其含义，将这些单词保存到变量中，然后将它们与适合的句子模板进行匹配。解析器将生成数据树(可能有很多树)|1921099|​|1921100|📷|atomic|1921101|1921102|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://www.nltk.org/book/ch08.html|1|IMAGE|IMMUTABLE|imageUrl|https://ask.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/3aaf5bec830bcc8ee462cf5ed7dc0c61.png|imageAlt^0|28|Y|0|0|0|0|0|1|1|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|Z|8|@]|9|@$A|10|B|11|1|12]]|C|$]]|$1|D|3|E|5|6|7|13|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|14|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|H|3|I|5|J|7|15|8|@]|9|@$A|16|B|17|1|18]]|C|$]]|$1|K|3|G|5|6|7|19|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|L|3|-4|5|6|7|1A|8|@]|9|@]|C|$]]]|M|$N|$5|O|P|Q|C|$R|S]]|T|$5|U|P|V|C|$W|X|Y|-4]]]]

This has been said, but NLTK would be the place to start. Chapter 8 of the book found on their website goes over analysing sentence structure which will be the first part of writing a program to answer your question. The chapter can be found here: <a href="http://www.nltk.org/book/ch08.html" rel="nofollow noreferrer">http://www.nltk.org/book/ch08.html</a> . Another good introductory book to learning this tool kit Natural Language Processing with Python.

Basically what you will be doing is parsing a sentence into its words, building back its meaning by grouping words that function together, saving these to variables, and then matching them with sentence templates
 where they may fit. The parser will make data trees (possibly many trees)

<a href="https://i.stack.imgur.com/6WQ1X.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/6WQ1X.png" alt="enter image description here"></a>

I'm not sure if there is even anything out there to do this. Is there any libraries out there that can reword sentences to any degree of accuracy? It doesnt have to be too intelligent.

Rewording/rephrasing english in python

翻译质量差，导致语言生硬或混乱。

没有提供实际的解决方法或示例。

解答不清晰，无法理解或解决问题。

页面排版不美观，阅读体验差。

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我甚至不确定是否有什么东西可以做到这一点。有没有图书馆可以重写句子到任何程度的准确度？它不需要太智能。

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