基于规则库的个性化日常陪护机器人自动问答系统的制作方法

本发明涉及人工智能领域的自动问答技术、自然语言处理领域中的分词技术和问答规则构建技术，以及机器人领域的智能服务机器人技术。

背景技术：

1.python语言(版本号为2.7)及gui库tkinter

本发明采用python语言开发，版本为2.7，界面使用python开源的tkinter库实现。运行环境为ubuntu14.04。

2.对话实现框架aiml(版本号1.0)

aiml是artificialintelligencemarkuplanguage的缩写，意为人工智能标记语言，是一种用于响应规则库的开源框架。我们的自动问答系统通过使用aiml框架，搭建了一个基于规则库的自动问答系统。本作品中使用的是开源python版本aiml框架，参考网站：http://www.alicebot.org/aiml.html。

3.结巴分词软件

分词软件是用来对没有分词的汉语语言文本进行分词的，本作品采用的是开源的python版本结巴分词，参见：https://github.com/fxsjy/jieba。

附图说明

图1是对话系统界面图；图2是系统多轮次对话效果展示图；图3是系统百科知识对话效果展示图；图4是系统歧义分词对话效果图；图5是系统学习模式对话效果展示图。

技术实现要素：

本发明首先通过开源的aiml框架、结巴分词以及tkinter库，在ubuntu操作系统下搭建了一个模拟对话的界面系统，具体界面效果见说明书附图1。

然后根据维基百科上的分类索引，创建了共8个.aiml核心规则库，同时，增加另外的1个规则库用来存储日常的对话。这9个规则库文件定义了对话过程中，机器程序响应用户输入的规则，也是本发明中的独创部分。

数据测试

对话内容可以包括以下几个方面：(1)基本的日常陪护式对话。如“你好”、“再见”、“你来自哪里”等。(2)幽默的个性对话，即机器会根据用户输入，展现其本身的个性。如当用户输入“跳个舞”、“唱首歌”、“讲个笑话”等时，机器会有幽默的个性化回复。(3)多轮次对话。如用户输入“你喜欢什么水果”时，可进行2-3轮互动问答。对话效果见说明书附图2。(4)百科知识对话，即我们通过编辑各种话题的聊天规则，覆盖了生活、艺术、地理、人文、自然、社会和工程等众多领域，能够满足日常的陪护对话需求。如用户输入“无名指戴戒指什么意思”、“学计算机怎么样”、“你知道中国海洋大学吗”等时，机器会给出相关的回复。对话效果见说明书附图3。(5)有歧义的分词对话。如“研究生是什么”、“研究生命是什么”。歧义对话见说明书附图4。(6)学习模式的对话，即我们通过特定的模式对用户输入进行记录，并将该记录加入到本地的规则库中，实现了用户定制个性化陪护问答系统的学习功能。如“q问题a答案”模式。对话学习效果见说明书附图5。

发明特点

1.规则库覆盖范围广泛

本发明中的对话规则覆盖了日常陪护中大部分的话题，涉及人文、社会、自然和工程等众多领域，满足了日常陪护机器人自动问答功能的需求。

2.个性化的问答响应模式

本发明的个性化体现在两方面。一方面是该问答系统自身的回复规则体现了一些个性化特点，即我们通过设置对话规则表现该系统的拟人化特征；另一方面，我们通过设置学习功能，让用户可以“教”问答系统对话的方式，展现针对每个用户的个性化特点。

3.易于扩展的对话功能

在对话规则中，可以调用外部的程序，实现功能的扩充，并且这些功能的使用是以自然语言的形式呈现的。例如，用户可以通过询问“现在几点了？”获取到当前的时间，其内部实现机制就是首先找到相关规则，然后该规则调用外部程序获取当前时间返回给用户。这就实现了对话系统功能的扩展。

技术特征：

技术总结
自然语言场景下的对话一直是人工智能领域一个重要的研究课题，随着人工智能逐渐走向大众、逐渐走向工业生产的前线，人们对这类对话系统的认识、需求也在逐步提高，并且有了个性化定制自动对话系统的需要。当前基于规则的自动对话系统主要是依赖于AIML（人工智能标记语言）框架，然而当前社会上还没有针对该框架的大规模的中文对话规则库，本作品设计出一个比较完整的、针对AIML的中文规则库，并结合其他的框架搭建出一个可以进行自动问答的系统。该对话系统可以应用于日常陪护机器人聊天的场景，并且借助内部的机制实现机器人个性化服务的功能。

技术研发人员：仲国强;刘汉卿;庄园;刘雨桐
受保护的技术使用者：中国海洋大学
技术研发日：2017.06.27
技术公布日：2019.01.04