基于知识图谱的智能问答机器人.pdf

基于知识图谱的智能问答机器⼈ 研究背景及意义 研究背景及意义 智能问答是计算机与⼈类以⾃然语⾔的形式进⾏交流的⼀种⽅式，是⼈⼯智能研究的⼀个分⽀。 知识图谱本质上是⼀种语义⽹络，其结点代表实体（entity）或者概念（concept），边代表实体/概念之间的各种语义关系。知识图谱的出 现是信息技术发展、时代发展的必然结果。语义的本质是关联。只有基于语义的数据互联才能发挥数据集成的⾮线性效应，才能获取⼤数据 的特有语义。 近年来，基于知识图谱的问答系统则成为学术界和⼯业界的研究和应⽤热点⽅向。相较于纯⽂本，知识图谱在问答系统中具有以下优势。这 些优势都促使本⽂使⽤知识图谱来作为问答系统的知识来源。 -数据关联度：语义理解智能化程度问题语义理解程度是问答系统的核⼼指标。在知识图谱中，所有知识点被具有语义信息的边所关联。从 问句到知识图谱的知识点的匹配关联过程中,可以⽤到⼤量其关联结点的关联信息。这种关联信息⽆疑更为智能化的语义理解提供了条件。 -数据精度：回答准确率知识图谱的知识来⾃专业⼈⼠标注，或者专业数据库的格式化抓取，这保证了数据的⾼准确率。 -数据结构化：检索效率知识图谱的结构化组织形式，为计算机的快速知识检索提供了格式⽀持。 本系统实现⽬标和内容 本系统实现⽬标和内容 本⽂针对实验室这⼀关系领域构建知识图谱，基于Neo4j(⾮关系型数据库)建⽴学⽣、⽼师、项⽬三个实体的关系⽹络，使⽤Python AIML 搭建智能问答机器⼈开发环境，将⼆者集成，通过接⼊微信可视化。 最终实现的主要功能是：通过微信向个⼈（或公众号）账号发送⼈物、关系查询信息，机器⼈能够⾃动查询后回答。 知识图谱设计 知识图谱设计 Neo4j 是⼀个⽆框架数据库,它将数据作为顶点和边存储,适合知识图谱的存储结构。它存储和使⽤的数据⾃始⾄终都是使⽤原⽣的图结构数 据进⾏处理的，不像有些图数据库，只是在计算处理时使⽤了图结构数据，⽽在存储时还将数据保存在关系型数据库中。并且它性能⾼；存 储读写速度快；稳定性好；作为较早的⼀批图形数据库之⼀，⽂档和各种技术博客较多。 Neo4j 的查询语⾔ Cypher 是⼀种对图形声明查询的语⾔,使⽤图形模式匹配作为主要的机制来处理图形数据选择。Neo4j 提供Python的 基本操作API 接⼝,⽅便融合到整个系统当中。 抽取的实体：学⽣、⽼师、项⽬ 学⽣与⽼师之间存在"师⽣"关系；学⽣与项⽬存在"负责⼈"、"成员"等关系；⽼师与项⽬存在"负责⼈"、"成员"等关系。 智能问答机器⼈ 智能问答机器⼈ 利⽤Python AIML ⼈⼯智能标记语⾔建⽴机器⼈问答语料库。 微信接⼊可视化 微信接⼊可视化 微信团队给开发者提供了⼀套标准的接⼝，为开发者的开发⼯作提供了很⼤的便利，我们只需要学习如何通过开放接⼝获取⽤户查询的消 息，以及如何发送给⽤户消息这两个部分。本系统正是利⽤微信公众平台开发的这些优势，只专注于智能问答系统的实现过程，⼤⼤减少了 ⽹络通信和交互界⾯设计的⼯作量，因此选择它作为问答这⼀互动过程的交流渠道。 后记 后记 由于数据可达性，选择的是实验室的知识图谱，还可以扩展到任⼀领域，第⼀次写作，做得不好希望⼤家提出意见，源码见个⼈ github 博客地址： 随着人工智能技术的蓬勃发展，智能问答系统作为其重要分支，正在逐步改变我们与计算机的交流方式。基于知识图谱的智能问答机器人借助语义网络的力量，不仅提升了机器的自然语言理解能力，而且极大地提高了问答的准确性和效率，成为当前学术界和工业界研究与应用的热点。 智能问答系统，简而言之，是指计算机能够使用自然语言与人类进行交流的系统。这种交流方式突破了传统基于关键词搜索的问答模式，转而通过理解和处理语言背后的语义信息来作出更准确的回答。而知识图谱，作为一种语义网络，通过实体或概念节点及它们之间的语义关系构建，为问答系统提供了丰富的语义信息。 本文深入探讨了知识图谱在问答系统中的三大优势：数据关联度高、数据精度高和数据结构化。知识图谱内节点间丰富的语义关系使得问答系统能更有效地理解问题的语义内容，实现智能化的语义匹配，从而提高回答的智能化程度。由于知识图谱的数据来源于专业人员的标注或专业数据库，因此相较于一般文本信息，其数据精度更高，回答的准确性也相应提升。知识图谱的结构化特性为计算机快速检索提供了便利，大大提高了系统的响应速度。 本研究的具体实现目标是构建一个以实验室为背景的知识图谱，利用非关系型数据库Neo4j建立学生、老师、项目三个实体之间的关系网络，并结合Python AIML技术搭建智能问答机器人的开发环境。最终，通过微信接入可视化技术，实现用户通过微信发送问题后，智能问答机器人能够自动查询并给出答案的功能。Neo4j数据库由于其高性能和高稳定性的特点，被选作存储知识图谱的工具，其内置的Cypher查询语言简化了对图数据的操作。 微信的接入不仅减轻了网络通信和界面设计的工作量，还为智能问答系统提供了广泛的用户群体。用户通过微信发送查询请求，系统自动处理并回复信息，这样的交互方式无疑为用户带来了极大的便利。 尽管本研究以实验室知识图谱为基础，但其技术和方法具有很强的普适性，理论上可以应用于教育、医疗、金融等多个领域。同时，作者也鼓励读者提出宝贵意见，并可访问其GitHub博客获取源码，以便于进行进一步的交流和改进。 总结来说，本文基于知识图谱的智能问答机器人研究，不仅为智能问答领域提供了新的研究视角和技术路线，也为人工智能的实践应用开辟了新方向。知识图谱在智能问答系统中的应用潜力巨大，其结构化和语义化的特性为未来人工智能的发展提供了丰富的想象空间，值得进一步深入探索和研究。