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基于百度理解与交互技术实现机器问答

基于百度理解与交互技术实现机器问答

作者: Lambert_lin | 来源:发表于2017-12-28 18:41 被阅读0次

本文博客所在地址:基于百度理解与交互技术实现机器问答

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如果图片看不到,就直接去博客上看看,相对完整。

http://www.cnblogs.com/linbin524/p/8136799.html

一、前言

我们都知道现在聊天对话机器是一个很有意思的东西,比如说苹果siri,比如说微软的小冰。

聊天对话机器的应用场景也很广泛,比如说:银行的自助办卡机器人、展会讲解解说等等。

我们对机器人说句话,机器人从听取,到语义识别,认知转换,到最后调出我们所想要的东西,这个过程看似简单,其实内藏许多黑科技,让我们来一一解析一下。

1、我们对机器人说句话:我想看一下今天的天气?

技术实现:不论是语音、文字,机器首先要采集到我们的问题,语音还需要语音转换的一个过程,且内容转换结果必须准确,否则就有点像不同语言体系的人在对话,有种鸡同鸭讲的感觉,结果肯定也是一个大坑了。

2、语义识别

技术实现:通常这个阶段,已经将内容转换为一段文字,程序会对文字进行分词,结合关键字截取拼接语义(这里需要AI的训练)

3、认知转换

技术实现:上述的那就话中,今天是个关键词,天气是个关键词,  在训练库中需要提炼词槽,将可能语句尽可能提供给机器人

4、调用结果

当认知转换完成后,需要对关键词进行规则判断,比如说, 想看 + 今天+ 天气,组成时候,自动调用查询天气接口

上述的结果,更多需要我们对机器人进行训练,让它学习,要不然结果肯定不是那么友好的。

二、技术需求

通过文字输入问题,动态理解转化,识别内容,进行机器解答和语音提示。

PS:上述的需求基本可以理解为你叫机器人做一件事,机器人领悟,按照你的要求执行。

进阶:可以采用语音输入,转换为文字,之后的序列一样。(需要阵列麦克风)

三、技术选型

1、采用C# winform 作为程序主题

2、采用win7 TTS 作为语音朗读功能

3、采用百度理解交互技术 UNIT 作为识别基础

四、实现

1、新建winform 窗体

2、添加TTS,引用System.Speech

3、进行 语音朗读测试

SpeechSynthesizer voice = new SpeechSynthesizer(); //创建语音实例

voice.Rate = 2; //设置语速,[-10,10]

voice.Volume = 100; //设置音量,[0,100]

voice.SpeakAsync(“您好!”); //播放指定的字符串,这是异步朗读

PS:有些win7 系统TTS 有问题,需要自己百度查找,下载TTS 进行安装。目前上述支持中文,输入英文,只会念字母,因为需要朗读类别做转换,详细请百度speech 操作。

 4、结合百度理解与交互技术

百度提供的sdk 目前只支持android 和IOS,但有提供http API,所以笔者采用C#实现了。

先去官网注册成为百度开发者。

(1) 创建应用

 (2) 创建场景,场景编号是后面需要用到的

(3)新建单元,官方提供对话单元和问答单元,我们选择创建对话单元

(4)、对对话单元进行配置,新建词藻

新建词藻

 词藻词典有自定义的,也有系统的,本文中选择系统通用的。也可以下载自定义模板,写入自己的自定义词典

这个对话单元中,有文本回复和执行函数,我们这里选文本回复

触发的规则:会话规则中,上述的词藻已填充,那么文本内容才会出现

保存完成,后再次新建对话单元,主要说明介绍我们的公司

 跳转到数据中心,进行新建对话样本

 添加

 依法将公司介绍关键词添加

来的训练与验证板块

输入打开菜单,一开始输入,可能得到错误答案,你要 @UNIT 纠正意图与词槽,手动将关键词和意图、取词、词藻匹配上

 完成后的结果:

(1)、

配置基本参数

///

/// 理解与交互技术UNIT

///

public class ConfigUnit

{

///

/// Api key

///

public static String clientId = "";

// 百度云中开通对应服务应用的 Secret Key

public static String clientSecret = "";

//场景Id

public static string clientSceneId = "";

}

部分解析实体model

using System;

using System.Collections.Generic;

using System.Linq;

using System.Text;

using System.Threading.Tasks;

namespace BaiduAIAPI.Model.UnitModel

{

public class UnitModel

{

public long log_id { get; set; }

public string error_code { get; set; }

public string error_msg { get; set; }

public UnitResult result { get; set; }

public bool IsSuccess { get; set; }

public string returnSay { get; set; }

}

public class UnitResult

{

public string session_id { get; set; }

public List action_list { get; set; }

public object schema { get; set; }

public object qu_res { get; set; }

}

public class UnitAction_list

{

public string action_id { get; set; }

public object action_type { get; set; }

public object arg_list { get; set; }

public object code_actions { get; set; }

public float confidence { get; set; }

public object exe_status { get; set; }

public string main_exe { get; set; }

public string say { get; set; }

public object hint_list { get; set; }

}

///

/// 其余的model 还没补充完整

///

public class UnitSchema {

}

}

错误信息定义

using System;

using System.Collections.Generic;

using System.Linq;

using System.Text;

using System.Threading.Tasks;

namespace BaiduAIAPI.Type

{

public class BaiduUnitType

{

public static string GetErrorCodeToDescription(string errorCode)

{

string errorDecrition = "";

switch (errorCode)

{

case "1": errorDecrition = "服务器内部错误,请再次请求, 如果持续出现此类错误,请通过QQ群(224994340)联系技术支持团队。"; break;

case "2": errorDecrition = "服务暂不可用,请再次请求, 如果持续出现此类错误,请通过QQ群(224994340)或工单联系技术支持团队。"; break;

case "3": errorDecrition = "调用的API不存在,请检查后重新尝试。"; break;

case "4": errorDecrition = "集群超限额。"; break;

case "6": errorDecrition = "无权限访问该用户数据。"; break;

case "14": errorDecrition = "IAM鉴权失败,建议用户参照文档自查生成sign的方式是否正确,或换用控制台中ak sk的方式调用。"; break;

case "17": errorDecrition = "每天请求量超限额。"; break;

case "18": errorDecrition = "QPS超限额。"; break;

case "19": errorDecrition = "请求总量超限额。"; break;

case "100": errorDecrition = "无效的access_token参数,请检查后重新尝试。"; break;

case "110": errorDecrition = "access token无效。"; break;

case "111": errorDecrition = "access token过期。"; break;

case "282004": errorDecrition = "请求参数格式不正确。"; break;

case "282900": errorDecrition = "必传字段为空。"; break;

case "282901":

errorDecrition = "场景ID校验失败,请确认console中app和场景是否关联了:https://console.bce.baidu.com/ai/#/ai/unit/app/list。"; break;

case "282902":

errorDecrition = "UNIT环境启动中,请稍后再试;如果持续出现此类错误,请通过QQ群(224994340)联系技术支持团队。"; break;

case "282903":

errorDecrition = "UNIT系统异常;如果持续出现此类错误,请通过QQ群(224994340)联系技术支持团队。"; break;

case "282000": errorDecrition = "服务器内部错误,如果您使用的是高精度接口,报这个错误码的原因可能是您上传的图片中文字过多,识别超时导致的,建议您对图片进行切割后再识别,其他情况请再次请求, 如果持续出现此类错误,请通过QQ群(631977213)或工单联系技术支持团队。"; break;

default: errorDecrition = "未知的错误!"; break;

}

return errorDecrition;

}

}

}

封装的接口方法

using System;

using System.Collections.Generic;

using System.Linq;

using System.Text;

using System.Threading.Tasks;

using System.Web.UI.WebControls;

using AOP.Common;

using BaiduAIAPI.Model.UnitModel;

using BaiduAIAPI.Type;

namespace BaiduAIAPI.UNIT

{

public class UnderstandingAndInteractiveTechnology

{

// unit对话接口

public static UnitModel Unit_Utterance(string token, string sceneId, string query)

{

UnitModel result = new UnitModel();

#region 基础校验

string error = "";

if (string.IsNullOrWhiteSpace(token))

{

error += "token不能为空!";

}

if (string.IsNullOrWhiteSpace(sceneId))

{

error += "场景编号不能为空!";

}

if (string.IsNullOrWhiteSpace(query))

{

error += "询问问题不能为空!";

}

if (!string.IsNullOrWhiteSpace(error))

{

result.error_msg = error;

return result;

}

#endregion

string host = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/solution/v1/unit_utterance?access_token=" + token;

string str = "{\"scene_id\":" + sceneId + ",\"query\":\"" + query + "\", \"session_id\":\"\"}"; // json格式

var tempResult = HttpRequestHelper.Post(host, str);

result=Json.ToObject(tempResult);

if (!string.IsNullOrWhiteSpace(result.error_code))

{

result.error_msg = BaiduUnitType.GetErrorCodeToDescription(result.error_code);

result.IsSuccess = false;

}

else

{

result.IsSuccess = true;

result.returnSay = result.result.action_list[0].say;

}

return result;

}

}

}

首先用单元测试结果:

using System;

using BaiduAIAPI;

using BaiduAIAPI.UNIT;

using Microsoft.VisualStudio.TestTools.UnitTesting;

namespace AIAPIUnitTestProject.BaiduAIAPI

{

[TestClass]

public class BaiduUnitTest

{

[TestMethod]

public void TestChat()

{

var accessTokenModel = Access_Token.GetAccessToken(ConfigUnit.clientId, ConfigUnit.clientSecret);

if (accessTokenModel.IsSuccess)

{

string queryString = "今天天气怎么样?";

var tempUnitResult = UnderstandingAndInteractiveTechnology.Unit_Utterance(accessTokenModel.SuccessModel.access_token, ConfigUnit.clientSceneId, queryString);

}

}

}

}

确定接口没有问题,结合到我们的Demo程序中,界面代码如下:

using System;

using System.Collections.Generic;

using System.ComponentModel;

using System.Data;

using System.Drawing;

using System.Linq;

using System.Text;

using System.Threading.Tasks;

using System.Windows.Forms;

using System.Speech.Synthesis;

using BaiduAIAPI;

using BaiduAIAPI.UNIT;

using BaiduAIAPI.Model.UnitModel;

namespace SpeechDemo

{

public partial class Form1 : Form

{

public Form1()

{

InitializeComponent();

}

private void button1_Click(object sender, EventArgs e)

{

if (tb_YourSay.Text.Trim() == "")

{

MessageBox.Show("请你输入你要说的话!");

return;

}

UnitModel result = new UnitModel();

var accessTokenModel = Access_Token.GetAccessToken(ConfigUnit.clientId, ConfigUnit.clientSecret);

if (accessTokenModel.IsSuccess)

{

string queryString = tb_YourSay.Text.Trim();

result = UnderstandingAndInteractiveTechnology.Unit_Utterance(accessTokenModel.SuccessModel.access_token, ConfigUnit.clientSceneId, queryString);

}

else

{

result.returnSay = result.error_msg;

}

tb_RobotSay.Text = result.returnSay;

SpeechSynthesizer voice = new SpeechSynthesizer(); //创建语音实例

voice.Rate = 2; //设置语速,[-10,10]

voice.Volume = 100; //设置音量,[0,100]

voice.SpeakAsync(result.returnSay); //播放指定的字符串,这是异步朗读

}

}

}

结果展示

评价

理解和交互需要做大量的对话样本和语言交互纠错,才可以实现相对比较精准的回答。

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