Pod maską: Techniczna implementacja systemu NLP i RDF NomNom

Spis treści

W miarę rozwoju NomNom, naszego inteligentnego chatbota do przepisów kulinarnych, z radością dzielimy się niektórymi technicznymi szczegółami stojącymi za jego implementacją. W swojej istocie NomNom łączy zaawansowane techniki Przetwarzania Języka Naturalnego (NLP) z solidnym grafem wiedzy opartym na RDF, aby zapewnić płynne, konwersacyjne doświadczenie wyszukiwania przepisów.

Pipeline NLP: Od wprowadzenia użytkownika do ustrukturyzowanego zapytania #

Nasz pipeline NLP jest zaprojektowany do przekształcania zapytań użytkowników w języku naturalnym na ustrukturyzowane reprezentacje, które mogą być wykorzystane do zapytań w naszym grafie wiedzy RDF. Oto breakdown kluczowych komponentów:

Tokenizacja: Używamy Natural Language Toolkit (NLTK) dla Pythona do rozbicia wprowadzonych danych użytkownika na pojedyncze tokeny. Ten krok jest kluczowy dla dalszego przetwarzania.
Oznaczanie części mowy: Stosujemy tagger części mowy NLTK, aby zidentyfikować gramatyczną rolę każdego słowa w zapytaniu. Pomaga to w zrozumieniu struktury prośby użytkownika.
Rozpoznawanie nazwanych encji (NER): Opracowaliśmy niestandardowy model NER wykorzystujący Stanford NER i dodatkowe dane treningowe specyficzne dla domeny kulinarnej. Pozwala to na identyfikację składników, metod gotowania, kuchni i innych istotnych encji w zapytaniu użytkownika.
Analiza zależności: Używamy Stanford Parser do zrozumienia relacji między różnymi częściami zapytania, co jest szczególnie przydatne w przypadku złożonych próśb.
Klasyfikacja intencji: Zaimplementowaliśmy model klasyfikacji wieloklasowej przy użyciu scikit-learn do kategoryzacji zapytań użytkowników na intencje, takie jak wyszukiwanie przepisów, zapytania o wartości odżywcze lub wyjaśnienie techniki gotowania.
Generowanie zapytań: Na podstawie wyodrębnionych encji, zidentyfikowanej intencji i przeanalizowanej struktury generujemy zapytanie SPARQL, które może być wykonane na naszym grafie wiedzy RDF.

Graf wiedzy RDF: Mózg NomNom #

Nasz graf wiedzy RDF jest budowany i zarządzany przy użyciu frameworka Apache Jena. Oto jak ustrukturyzowaliśmy i zaimplementowaliśmy ten kluczowy komponent:

Projektowanie ontologii: Opracowaliśmy niestandardową ontologię OWL, która definiuje klasy i właściwości dla przepisów, składników, metod gotowania, informacji o wartościach odżywczych i więcej. Ta ontologia służy jako schemat dla naszego grafu wiedzy.
Ingestion danych: Stworzyliśmy skrypty Pythona, które przekształcają dane o przepisach z różnych źródeł (strony internetowe, książki kucharskie, zgłoszenia użytkowników) w trójki RDF zgodne z naszą ontologią.
Triple Store: Używamy Apache Jena TDB jako naszego triple store, który zapewnia efektywne przechowywanie i zapytania danych RDF.
Endpoint SPARQL: Skonfigurowaliśmy serwer Fuseki, aby zapewnić endpoint SPARQL, umożliwiający naszemu systemowi NLP zapytania do grafu wiedzy.
Silnik wnioskowania: Wykorzystujemy wbudowane możliwości wnioskowania Jena do wyprowadzania dodatkowych faktów i relacji, wzbogacając nasz graf wiedzy.

Łączenie NLP i RDF: Wykonywanie zapytań i generowanie odpowiedzi #

Po wygenerowaniu zapytania SPARQL z danych wprowadzonych przez użytkownika, proces przebiega następująco:

Wykonanie zapytania: Zapytanie SPARQL jest wysyłane do naszego serwera Fuseki i wykonywane na grafie wiedzy RDF.
Przetwarzanie wyników: Wyniki zapytania, zwrócone jako RDF, są przetwarzane i przekształcane w bardziej użyteczny format dla naszego systemu generowania odpowiedzi.
Generowanie odpowiedzi: Używamy systemu opartego na szablonach, zaimplementowanego w Pythonie, do generowania odpowiedzi w języku naturalnym na podstawie wyników zapytania i pierwotnej intencji użytkownika.
Zarządzanie dialogiem: Prosty automat stanowy śledzi kontekst rozmowy, umożliwiając zadawanie pytań uzupełniających i wyjaśnień.

Wyzwania i rozwiązania #

Rozwój NomNom nie był pozbawiony wyzwań. Oto kilka, z którymi się spotkaliśmy i jak je rozwiązaliśmy:

Złożoność zapytań: Niektóre prośby użytkowników mogą być dość złożone. Zaimplementowaliśmy system dekompozycji zapytań, który rozbija złożone zapytania na prostsze podzapytania.
Rozwiązywanie niejednoznaczności: Terminy kulinarne często mogą być niejednoznaczne. Używamy kombinacji analizy kontekstu i podpowiedzi wyjaśniających dla użytkownika, aby rozwiązać niejednoznaczności.
Optymalizacja wydajności: W miarę rozrostu naszego grafu wiedzy, wydajność zapytań może być zagrożona. Zaimplementowaliśmy mechanizmy cachowania i techniki optymalizacji zapytań, aby utrzymać responsywność.
Wsparcie wielojęzyczne: Aby obsłużyć globalną publiczność, pracujemy nad rozszerzeniem naszego pipeline’u NLP o obsługę wielu języków, zaczynając od hiszpańskiego i francuskiego.

Przyszłe ulepszenia techniczne #

Patrząc w przyszłość, jesteśmy podekscytowani kilkoma ulepszeniami technicznymi w naszym planie:

Deep Learning dla NLP: Badamy wykorzystanie modeli głębokiego uczenia, szczególnie sieci LSTM, aby poprawić nasze możliwości NLP.
Rozproszony graf wiedzy: Aby obsłużyć rosnące wolumeny danych, rozważamy rozproszone rozwiązania do przechowywania RDF, takie jak Apache Rya.
Integracja danych w czasie rzeczywistym: Opracowujemy system do dynamicznej aktualizacji naszego grafu wiedzy o nowe przepisy i treści generowane przez użytkowników.
Wnioskowanie semantyczne: Planujemy wykorzystać bardziej zaawansowane możliwości wnioskowania semantycznego, aby zapewnić jeszcze bardziej inteligentne rekomendacje przepisów i substytucje.

NomNom reprezentuje ekscytujące skrzyżowanie NLP, technologii semantycznych i sztucznej inteligencji. Łącząc te najnowocześniejsze technologie, tworzymy chatbota, który nie tylko rozumie przepisy, ale może prowadzić znaczące rozmowy kulinarne z użytkownikami.

Bądźcie czujni na więcej technicznych zagłębień, gdy będziemy kontynuować ulepszanie i rozszerzanie możliwości NomNom!