聊天机器人已成了许多公司客户服务的重要组成部份。随着ChatGPT（Generative Pre-trained Transformer）的问世，自然语言处理（NLP）的质量得到了显著提高，为聊天机器人的发展提供了更好的条件。但是，随着ChatGPT被广泛利用，也暴露出了一些问题，其中一个主要问题就是语境感知的不足。这致使聊天机器人的交互效果不尽如人意。为此，人们开始研究怎么用chat打破ChatGPT的束缚，探究聊天机器人语境感知的方法。

我们来看看ChatGPT的优势和劣势。ChatGPT使用了基于自注意力机制（self-attention mechanism）的Transformer模型，在大型语料库中进行预训练，可以在不需要额外监督的情况下，完成各种NLP任务。与基于规则的对话系统相比，ChatGPT可以自由地表达和学习用户的语言习惯，从而提高交互体验。但是，ChatGPT的缺点也不言而喻。它只能根据先前的文本内容生成回复，缺少对上下文和语境的感知。这就致使了回复不流畅，常常会出现无关的词或句子，下降了用户的满意度。

为了解决这个问题，人们提出了多种方法，其中最有可能致使突破的就是"用chat打破ChatGPT的束缚"的方法。具体而言，这个方法旨在从ChatGPT生成的回复中引入chat-liked的句子或短语，从而使得机器人能够更好地理解上下文和语境。同时，这个方法还可以从用户的回复中提取一样的chat-liked句子或短语，并用于聊天机器人的回复中，让机器人的表述更符适用户的回复。这个方法的主要优点是简单易行，可以立即在现有的聊天机器人上实现，具有很强的实用性。

要实现这个方法，我们需要使用自然语言处理的技术，包括语言模型和规则提取。我们需要训练chat-liked的语言模型，从大量的经常使用语中提取chat-liked的句子和短语。然后，我们需要利用规则提取的方法，将chat-liked的句子或短语嵌入到ChatGPT生成的回复中。这样，机器人就可以更好地理解用户的语言习惯，生成与用户回复更加贴合的回复。

在实际利用中，这个方法已获得了一定的成功。许多公司已开始使用这个方法来提高聊天机器人的表现，包括谷歌、百度等大型互联网公司。这个方法还可以与其他技术相结合，比如基于知识图谱的对话系统，以进一步提升机器人的表现。

利用chat-liked语句来打破ChatGPT的束缚，探究聊天机器人语境感知的方法是一项有效的技术，可以大幅提高聊天机器人的交互效果。这个方法不但可以提高回答的流畅度，还可使机器人更容易理解用户的意图，提高用户体验。在未来，这个方法还有很大的发展空间，可以与其他技术相结合，为聊天机器人的发展带来更加广阔的前景。