Prolog

с возможностью генерации собственных фраз :)))

пардон, опечатался.

1) Пролог тебе совершенно не в кассу для этой цели. Всё равно, ты никогда ничего сложнее Элизы не сделаешь - а на неё можешь даже в emacs-е посмотреть (M-x doctor).

2) Ulf Nilsen, Jan Maluszynski: Logic, Programming and Prolog, (2nd ed.) - ищи гуглёй, лучшее из всего, что на эту тему писано было.

мало ли что - а вдруг сделаю :))))

к тому же не я один делать буду. если уж на то пошло - скажите что "в кассу" для этой цели.

До тех пор, пока человеки не на Ложбане гойворят - языки логики первого порядка для NLP не проканают. Для NLP свои технологии есть. См. на ту же Элизу...

плиз, можешь писать человеческим языком, а то "на Ложбане гойворят" слегка непонятно, ты не находишь? а элизу я видел, в русском переводе - жутко тупое и тормознутое существо.

Ложбан - это такой искусственный язык, основанный на логике предикатов. Имеет и фонетическое отображение - так что может использоваться и как язык "естественный". Ну а Элиза - дык эта, тупая она, но ничего сложнее пока люди создавать не научились. Интересные эксперименты проводил в последнее время автор системы Adate (не помню фамилиё его, какой-то Olsen, кажется) - с генетической тренировкой распознавания естественного языка, но и у него язык был весьма искусственным и ограниченным, на ограниченной понятийной базе. Так что попа.

самый мощный бот которого я видел написан на haskel - тусит(или тусил) на #emacs .. он умеет и конструлять свои фразы и учиться и понимать контекст беседы соединяя фразы говорящих ... если действительно хочешь потрахаться то ты правильно заметил ложбан как некий intermediate язык .. тоесть ты можешь для каждой ноды(слова) ложбана определить функцию .. и генерировать код который надо евалуатнуть налету .. например дана фраза

"я несу водку" на ложбане "нести я водка" соответственно определяешь фунkцию нести которая принемает опционально три аргумента (кто что куда/кому/..) соответсвенно сгенеренный код будет выглядеть как 'apply нести args: я водка' - ты его евалишь и получаешь внутреннее представление которое потом можешь прогонять через фильтры реакций, то есть требуется ли ответ или поиск в базе или там еще что либо ..

Тебе нужен будет достаточно мощный язык с возможностью тонкого определения функций(опциональные аргументы, неопределенное кол-во аргументов, ..) и возможность запуска кода не заложенного в программу .. по большому счету подойдет любой язык в котором есть apply<f> :)

пишешь конвертор rus->lojban и для каждой ноды ложбана пишешь внутреннее представление, держишь таблицу реакций и бот собственно готов :)

удачи