智能答疑引擎的AIML
我听说过一种叫做AIML的编程语言，它可以用于智能机器人的编程。我是一名网页开发人员，有一个使用Python2.7构建网页爬虫的网站，并为维基百科建立了索引.
所以我想用python构建一个应答引擎，它使用一个字符串变量(它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，我想把这个放在我的学校网站上.
那么我可以在AIML中这样做吗？
稍后，我还想对其进行修改，以便对以下问题给出我的现场评分答案：
"What is the age of ~someperson~?"等。为此，我会发送我的网页爬虫索引，一些分数页等。
我可以在AIML中编写这种应答代理程序吗？
如果是，请提供教程的链接，其中告诉我如何做到这一点？(使用字符串变量作为信息源，像人一样解析查询和回答)
此外，AIML使用的语法如下：
<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>查询和模板在哪里是答案，这是否意味着我必须坐着为所有可能的查询编写这些标记？
或者，我可以让它用它的大脑来找出这个人想要什么，然后用字符串变量作为它的信息来源给他们答案。
谢谢。
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2013-04-14 10:39:03
AIML
看起来AIML是一种模式匹配的形式。而且，看起来这主要是针对dialog based agents的。因此，要使用AIML，可能需要手动生成每个问题和正确的响应(答案)。
答疑
看起来你真正想要的是我们所谓的question answering系统。简单地说，QA系统通常有以下几个组成部分：
- 问题分析。
- 提取关键词
- (有时)确定预期答案类型(地点、人、颜色、号码等)。
- 候选文档选择-使用information retrieval系统对知识库进行搜索。
- 候选文件分析。
- 答案抽取
- 响应生成。
- 对每个答案进行评分和排序。
- 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，这将为您提供一些关于这些主题的详细研究论文。一些文件可以让你开始：
- 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?
无耻的插头
我最近上了一门关于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是因为使用它要容易得多；尽管整个系统的工作速度要慢得多。)
如果您对某些Python代码作为参考感兴趣，可以在项目的GitHub页面：bwbaugh/causeofwhy上这样做。此外，还有一些关于system components每一步中所发生的事情的更详细的文档。
还有一个非常基本的质量保证系统的working demo是可用的，但是请记住，这个系统是概念的证明，可以用30秒以上的时间来回答一个问题(取决于问题)。
https://stackoverflow.com/questions/15996951
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