智能应答引擎的AIML

Question

我听说过一种名为 AIML 的编程语言，可用于编程智能机器人。 我是一名Web开发人员，使用Python 2.7构建了一个Web爬虫，并为Wikipedia编制索引......

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，我想把它放在学校的网站上......

我可以在 AIML 中完成吗？

稍后我也想修改它，以便给出我的实时分数答案，如：

"What is the age of ~someperson~?"等 为此，我将发送我的网络抓取工具来索引某些分数页等。

我可以在 AIML 中编程这种应答代理吗？

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来源来解析查询并像人类一样回答）

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>

如果模式是查询而模板是答案，那么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记？

或者我可以利用它的大脑来弄清楚这个人想要什么并给他们答案 使用字符串变量作为其信息来源。

谢谢。

Answer 1

AIML

看起来AIML是一种模式匹配形式。而且，看起来这主要是针对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响应（答案）。

回答问题

你真正想要的是我们所谓的question answering系统。简而言之，QA系统通常具有以下组件：

• 问题分析。
  • 提取关键字。
  • （有时）确定预期答案类型（地点，人物，颜色，数量等）。
• 候选文件选择---使用information retrieval系统搜索您的知识库。
• 候选文件分析。
• 答案提取---选择文件的某些部分（句子，段落）。
• 响应生成。
  • 对每个答案进行评分和排名。
  • 显示最自信的答案。

研究

如果您真的想深入挖掘这个领域，我建议您使用Google Scholar并搜索我提到的一些术语，这些术语将为您提供一些详细的研究论文许多这些主题。一些文章可以帮助您入门：

• 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?

无耻插头

我最近参加了natural language processing的课程，并开发了一个基本的QA系统，该系统使用维基百科作为知识库。 （实际上，我使用Simple English Wikipedia因为它更容易使用;虽然系统确实可以使用完整版本更慢。）

如果您有兴趣查看某些Python代码作为参考，您可以在项目的GitHub页面上执行此操作：bwbaugh/causeofwhy。此外，还有一些更详细的文档，介绍system components的每个步骤中发生的事情。

还有一个非常基本working demo的QA系统正在运行（目前）可用，但请记住，系统是一个概念验证，可能需要超过30秒才能响应一个问题（取决于问题）。