python - 用于智能应答引擎的 AIML

Question

我听说过一种叫做 AIML 的编程语言，它可以用来对智能机器人进行编程。我是一名网络开发人员，有一个使用 Python 2.7 构建的网络爬虫，并已将维基百科编入索引......

所以我想用 python 构建一个应答引擎，它会使用一个字符串变量(这是一个包含整个维基百科的巨大变量)作为信息来源并使用 AI 来回答...

最后，我想把它放在我学校的网站上......

那么我可以在 AIML 中做到这一点吗？

稍后我也想修改它，以便为我的现场分数回答以下问题:

“~someperson~ 的年龄是多少？” 等。为此，我将发送我的网络爬虫来索引一些得分页面等。

我可以在 AIML 中编写这种应答代理程序吗？

如果是，请提供教程链接，告诉我该怎么做？ (使用字符串变量作为信息源来像人类一样解析查询和回答)

此外，AIML 使用如下语法:

<category>
    <pattern>WHAT ARE YOU</pattern>
    <template>
        <think><set name="topic">Me</set></think> 
        I am the latest result in artificial intelligence,
        which can reproduce the capabilities of the human brain
        with greater speed and accuracy.
    </template>
</category>

模式是查询而模板是答案，这是否意味着我必须坐下来为所有可能的查询编写这些标签？

或者我可以让它动动脑筋弄清楚这个人想要什么并给他们答案吗使用字符串变量作为其信息源。

谢谢。

Answer 1

AIML

看起来像AIML是模式匹配的一种形式。而且，看起来这主要是为了dialog based agents。 .因此，要使用 AIML，您可能需要手动生成每个问题和正确的回答(答案)。

问题解答

看起来您真正想要的是我们所说的 question answering系统。简而言之，QA 系统通常包含以下组件:

• 问题分析。
  • 提取关键字。
  • (有时)确定预期的答案类型(位置、人物、颜色、数字等)。
• 候选文档选择——使用 information retrieval 在您的知识库中进行搜索系统。
• 候选人文件分析。
• 答案提取---选择文档的某些部分(句子、段落)。
• 响应生成。
  • 对每个答案进行评分和排名。
  • 显示最有信心的答案。

研究

如果您真的想深入研究这个领域，我建议您使用 Google Scholar并搜索我提到的一些术语，这将为您提供一些研究论文，这些论文详细介绍了其中的许多主题。一些帮助您入门的论文:

• Natural language question answering: The view from here
• Answering complex, list and context questions with LCC's Question-Answering Server
• The structure and performance of an open-domain question answering system
• Learning surface text patterns for a question answering system
• Learning question classifiers
• What is not in the Bag of Words for Why-QA?

无耻插件

我最近参加了关于 natural language processing 的类(class)，并开发了一个使用维基百科作为知识库的基本质量保证系统。 (实际上，我使用了 Simple English Wikipedia，因为它更容易使用；尽管系统确实使用完整版本要慢得多。)

如果您有兴趣查看一些 Python 代码作为引用，您可以在项目的 GitHub 页面上这样做:bwbaugh/causeofwhy .此外，还有一些关于 system components 的每个步骤中发生的事情的更详细的文档。 .

还有一个非常基本的working demo正在运行的 QA 系统(当前)可用，但请记住，该系统是概念验证，可能需要 30 秒以上才能回答问题(取决于问题)。