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python - 用于智能应答引擎的 AIML

coder 2024-06-25 原文

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。

最佳答案

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:

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)。

关于python - 用于智能应答引擎的 AIML，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/15996951/

pythonAIMLnoreferrernoopenernofollowxmlwebartificial-intelligence

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