Pod kapotou: Technická implementace NLP a RDF systému NomNom

Obsah

Jak pokračujeme ve vývoji NomNom, našeho inteligentního chatbota pro recepty, jsme nadšeni, že můžeme sdílet některé technické detaily jeho implementace. V jádru NomNom kombinuje pokročilé techniky zpracování přirozeného jazyka (NLP) s robustním znalostním grafem založeným na RDF, aby poskytl bezproblémový konverzační zážitek při vyhledávání receptů.

NLP pipeline: Od vstupu uživatele ke strukturovanému dotazu #

Naše NLP pipeline je navržena tak, aby transformovala uživatelské dotazy v přirozeném jazyce do strukturovaných reprezentací, které lze použít k dotazování našeho znalostního grafu RDF. Zde je přehled klíčových komponent:

Tokenizace: Používáme Natural Language Toolkit (NLTK) pro Python k rozdělení uživatelského vstupu na jednotlivé tokeny. Tento krok je klíčový pro další zpracování.
Označování slovních druhů: Aplikujeme označovač slovních druhů NLTK k identifikaci gramatické role každého slova v dotazu. To pomáhá porozumět struktuře uživatelského požadavku.
Rozpoznávání pojmenovaných entit (NER): Vyvinuli jsme vlastní NER model pomocí Stanford NER a dodatečných trénovacích dat specifických pro kulinářskou doménu. To nám umožňuje identifikovat ingredience, metody vaření, kuchyně a další relevantní entity v uživatelském dotazu.
Analýza závislostí: Používáme Stanford Parser k pochopení vztahů mezi různými částmi dotazu, což je obzvláště užitečné pro komplexní požadavky.
Klasifikace záměru: Implementovali jsme model vícetřídní klasifikace pomocí scikit-learn k kategorizaci uživatelských dotazů do záměrů, jako je vyhledávání receptů, nutriční dotaz nebo vysvětlení kuchařské techniky.
Generování dotazu: Na základě extrahovaných entit, identifikovaného záměru a analyzované struktury generujeme SPARQL dotaz, který lze provést proti našemu znalostnímu grafu RDF.

RDF znalostní graf: Mozek NomNom #

Náš RDF znalostní graf je vytvořen a spravován pomocí frameworku Apache Jena. Takto jsme strukturovali a implementovali tuto klíčovou komponentu:

Návrh ontologie: Vyvinuli jsme vlastní OWL ontologii, která definuje třídy a vlastnosti pro recepty, ingredience, metody vaření, nutriční informace a další. Tato ontologie slouží jako schéma pro náš znalostní graf.
Ingestion dat: Vytvořili jsme Python skripty, které transformují data receptů z různých zdrojů (webové stránky, kuchařky, uživatelské příspěvky) do RDF trojic odpovídajících naší ontologii.
Triple Store: Používáme Apache Jena TDB jako náš triple store, který poskytuje efektivní ukládání a dotazování RDF dat.
SPARQL Endpoint: Nastavili jsme Fuseki server pro poskytnutí SPARQL endpointu, což umožňuje našemu NLP systému dotazovat znalostní graf.
Inferenční engine: Využíváme vestavěné inferenční schopnosti Jena k odvození dodatečných faktů a vztahů, čímž obohacujeme náš znalostní graf.

Propojení NLP a RDF: Provedení dotazu a generování odpovědi #

Jakmile máme SPARQL dotaz vygenerovaný ze vstupu uživatele, proces pokračuje následovně:

Provedení dotazu: SPARQL dotaz je odeslán na náš Fuseki server a proveden proti RDF znalostnímu grafu.
Zpracování výsledků: Výsledky dotazu, vrácené jako RDF, jsou zpracovány a transformovány do použitelnějšího formátu pro náš systém generování odpovědí.
Generování odpovědi: Používáme systém založený na šablonách, implementovaný v Pythonu, k generování odpovědí v přirozeném jazyce na základě výsledků dotazu a původního záměru uživatele.
Správa dialogu: Jednoduchý stavový automat sleduje kontext konverzace, což umožňuje následné otázky a upřesnění.

Výzvy a řešení #

Vývoj NomNom nebyl bez výzev. Zde jsou některé, se kterými jsme se setkali, a jak jsme je řešili:

Složitost dotazů: Některé uživatelské požadavky mohou být poměrně složité. Implementovali jsme systém dekompozice dotazů, který rozkládá složité dotazy na jednodušší poddotazy.
Řešení nejednoznačnosti: Kulinářské termíny mohou být často nejednoznačné. Používáme kombinaci analýzy kontextu a výzev k upřesnění uživatelem k řešení nejednoznačností.
Optimalizace výkonu: S růstem našeho znalostního grafu může být ovlivněn výkon dotazů. Implementovali jsme mechanismy cachování a techniky optimalizace dotazů k zachování rychlosti odezvy.
Vícejazyčná podpora: Abychom vyhověli globálnímu publiku, pracujeme na rozšíření naší NLP pipeline o podporu více jazyků, začínáme španělštinou a francouzštinou.

Budoucí technická vylepšení #

Při pohledu do budoucnosti jsme nadšeni několika technickými vylepšeními v našem plánu:

Hluboké učení pro NLP: Zkoumáme použití modelů hlubokého učení, zejména LSTM sítí, ke zlepšení našich NLP schopností.
Distribuovaný znalostní graf: Pro zvládnutí rostoucích objemů dat zkoumáme distribuovaná řešení pro ukládání RDF, jako je Apache Rya.
Integrace dat v reálném čase: Vyvíjíme systém pro dynamickou aktualizaci našeho znalostního grafu novými recepty a obsahem generovaným uživateli.
Sémantické uvažování: Plánujeme využít pokročilejší schopnosti sémantického uvažování k poskytování ještě inteligentnějších doporučení receptů a substitucí.

NomNom představuje vzrušující průsečík NLP, technologií sémantického webu a umělé inteligence. Kombinací těchto špičkových technologií vytváříme chatbota, který nejen rozumí receptům, ale může vést smysluplné kulinářské konverzace s uživateli.

Zůstaňte naladěni na další technické ponory, jak pokračujeme ve vylepšování a rozšiřování schopností NomNom!