Под капотом: Техническая реализация системы NLP и RDF в NomNom

Содержание

По мере того как мы продолжаем разрабатывать NomNom, нашего интеллектуального чат-бота для рецептов, мы рады поделиться некоторыми техническими деталями его реализации. В своей основе NomNom сочетает передовые методы обработки естественного языка (NLP) с надежным графом знаний на основе RDF для обеспечения беспрепятственного разговорного поиска рецептов.

Конвейер NLP: От пользовательского ввода к структурированному запросу #

Наш конвейер NLP разработан для преобразования пользовательских запросов на естественном языке в структурированные представления, которые можно использовать для запросов к нашему графу знаний RDF. Вот разбор ключевых компонентов:

Токенизация: Мы используем Natural Language Toolkit (NLTK) для Python, чтобы разбить пользовательский ввод на отдельные токены. Этот шаг критически важен для дальнейшей обработки.
Определение частей речи: Мы применяем тегер частей речи NLTK для определения грамматической роли каждого слова в запросе. Это помогает понять структуру запроса пользователя.
Распознавание именованных сущностей (NER): Мы разработали собственную модель NER, используя Stanford NER и дополнительные обучающие данные, специфичные для кулинарной области. Это позволяет нам идентифицировать ингредиенты, методы приготовления, кухни и другие релевантные сущности в запросе пользователя.
Анализ зависимостей: Мы используем Stanford Parser для понимания отношений между различными частями запроса, что особенно полезно для сложных запросов.
Классификация намерений: Мы реализовали модель многоклассовой классификации с использованием scikit-learn для категоризации пользовательских запросов по намерениям, таким как поиск рецептов, запрос о питательной ценности или объяснение кулинарной техники.
Генерация запроса: На основе извлеченных сущностей, определенного намерения и проанализированной структуры мы генерируем SPARQL-запрос, который может быть выполнен к нашему графу знаний RDF.

Граф знаний RDF: Мозг NomNom #

Наш граф знаний RDF построен и управляется с использованием фреймворка Apache Jena. Вот как мы структурировали и реализовали этот важнейший компонент:

Дизайн онтологии: Мы разработали собственную онтологию OWL, которая определяет классы и свойства для рецептов, ингредиентов, методов приготовления, информации о питательной ценности и многого другого. Эта онтология служит схемой для нашего графа знаний.
Загрузка данных: Мы создали скрипты на Python, которые преобразуют данные о рецептах из различных источников (веб-сайты, кулинарные книги, пользовательские материалы) в RDF-триплеты, соответствующие нашей онтологии.
Хранилище триплетов: Мы используем Apache Jena TDB в качестве нашего хранилища триплетов, которое обеспечивает эффективное хранение и запросы к данным RDF.
Конечная точка SPARQL: Мы настроили сервер Fuseki для предоставления конечной точки SPARQL, позволяющей нашей системе NLP делать запросы к графу знаний.
Механизм логического вывода: Мы используем встроенные возможности логического вывода Jena для получения дополнительных фактов и отношений, повышая богатство нашего графа знаний.

Соединение NLP и RDF: Выполнение запросов и генерация ответов #

После того как мы получили SPARQL-запрос, сгенерированный из пользовательского ввода, процесс продолжается следующим образом:

Выполнение запроса: SPARQL-запрос отправляется на наш сервер Fuseki и выполняется к графу знаний RDF.
Обработка результатов: Результаты запроса, возвращаемые в формате RDF, обрабатываются и преобразуются в более удобный формат для нашей системы генерации ответов.
Генерация ответа: Мы используем систему на основе шаблонов, реализованную на Python, для генерации ответов на естественном языке на основе результатов запроса и исходного намерения пользователя.
Управление диалогом: Простой конечный автомат отслеживает контекст разговора, позволяя задавать уточняющие вопросы и получать разъяснения.

Проблемы и решения #

Разработка NomNom не обошлась без проблем. Вот несколько из них и как мы их решили:

Сложность запросов: Некоторые пользовательские запросы могут быть довольно сложными. Мы реализовали систему декомпозиции запросов, которая разбивает сложные запросы на более простые подзапросы.
Разрешение неоднозначности: Кулинарные термины часто могут быть неоднозначными. Мы используем комбинацию анализа контекста и запросов на уточнение у пользователя для разрешения неоднозначностей.
Оптимизация производительности: По мере роста нашего графа знаний производительность запросов может снижаться. Мы реализовали механизмы кэширования и методы оптимизации запросов для поддержания отзывчивости.
Многоязычная поддержка: Чтобы обслуживать глобальную аудиторию, мы работаем над расширением нашего конвейера NLP для поддержки нескольких языков, начиная с испанского и французского.

Будущие технические улучшения #

Глядя в будущее, мы с нетерпением ожидаем нескольких технических улучшений в нашей дорожной карте:

Глубокое обучение для NLP: Мы исследуем использование моделей глубокого обучения, в частности сетей LSTM, для улучшения наших возможностей NLP.
Распределенный граф знаний: Для обработки растущих объемов данных мы рассматриваем распределенные решения для хранения RDF, такие как Apache Rya.
Интеграция данных в реальном времени: Мы разрабатываем систему для динамического обновления нашего графа знаний новыми рецептами и пользовательским контентом.
Семантические рассуждения: Мы планируем использовать более продвинутые возможности семантических рассуждений для предоставления еще более интеллектуальных рекомендаций по рецептам и замене ингредиентов.

NomNom представляет собой захватывающее пересечение технологий NLP, семантической паутины и искусственного интеллекта. Объединяя эти передовые технологии, мы создаем чат-бота, который не только понимает рецепты, но и может вести осмысленные кулинарные беседы с пользователями.

Следите за дальнейшими техническими погружениями, пока мы продолжаем улучшать и расширять возможности NomNom!