↓Preskočiť na hlavný obsah
  1. Moje písomnosti/

Pod kapotou: Technická implementácia NLP a RDF systému NomNom

4 min
Technická Implementácia Umelá Inteligencia Spracovanie Prirodzeného Jazyka RDF Grafová Databáza SPARQL Vývoj Chatbotov
Obsah

Keď pokračujeme vo vývoji NomNom, nášho inteligentného receptového chatbota, sme nadšení, že môžeme zdieľať niektoré technické detaily jeho implementácie. V jadre NomNom kombinuje pokročilé techniky spracovania prirodzeného jazyka (NLP) s robustným znalostným grafom založeným na RDF, aby poskytol plynulý konverzačný zážitok pri vyhľadávaní receptov.

NLP Pipeline: Od vstupu používateľa k štruktúrovanému dotazu #

Náš NLP pipeline je navrhnutý tak, aby transformoval prirodzené jazykové dotazy používateľov na štruktúrované reprezentácie, ktoré možno použiť na dotazovanie nášho znalostného grafu RDF. Tu je prehľad kľúčových komponentov:

  1. Tokenizácia: Používame Natural Language Toolkit (NLTK) pre Python na rozdelenie vstupu používateľa na jednotlivé tokeny. Tento krok je kľúčový pre ďalšie spracovanie.

  2. Označovanie slovných druhov: Aplikujeme označovač slovných druhov NLTK na identifikáciu gramatickej úlohy každého slova v dotaze. To pomáha pochopiť štruktúru požiadavky používateľa.

  3. Rozpoznávanie pomenovaných entít (NER): Vyvinuli sme vlastný NER model pomocou Stanford NER a dodatočných tréningových dát špecifických pre kulinársku doménu. To nám umožňuje identifikovať ingrediencie, spôsoby varenia, kuchyne a ďalšie relevantné entity v dotaze používateľa.

  4. Analýza závislostí: Používame Stanford Parser na pochopenie vzťahov medzi rôznymi časťami dotazu, čo je obzvlášť užitočné pre komplexné požiadavky.

  5. Klasifikácia zámeru: Implementovali sme model viactriednej klasifikácie pomocou scikit-learn na kategorizáciu dotazov používateľov do zámerov, ako je vyhľadávanie receptov, nutričné otázky alebo vysvetlenie kuchárskych techník.

  6. Generovanie dotazov: Na základe extrahovaných entít, identifikovaného zámeru a analyzovanej štruktúry generujeme SPARQL dotaz, ktorý možno vykonať voči nášmu znalostnému grafu RDF.

RDF znalostný graf: Mozog NomNom #

Náš RDF znalostný graf je vytvorený a spravovaný pomocou frameworku Apache Jena. Takto sme štruktúrovali a implementovali tento kľúčový komponent:

  1. Návrh ontológie: Vyvinuli sme vlastnú OWL ontológiu, ktorá definuje triedy a vlastnosti pre recepty, ingrediencie, spôsoby varenia, nutričné informácie a ďalšie. Táto ontológia slúži ako schéma pre náš znalostný graf.

  2. Ingescia dát: Vytvorili sme Python skripty, ktoré transformujú dáta receptov z rôznych zdrojov (webové stránky, kuchárske knihy, príspevky používateľov) na RDF trojice zodpovedajúce našej ontológii.

  3. Triple Store: Používame Apache Jena TDB ako náš triple store, ktorý poskytuje efektívne ukladanie a dotazovanie RDF dát.

  4. SPARQL Endpoint: Nastavili sme Fuseki server na poskytnutie SPARQL endpointu, čo umožňuje nášmu NLP systému dotazovať znalostný graf.

  5. Inferenčný engine: Využívame zabudované inferenčné schopnosti Jena na odvodenie dodatočných faktov a vzťahov, čím zvyšujeme bohatosť nášho znalostného grafu.

Prepojenie NLP a RDF: Vykonávanie dotazov a generovanie odpovedí #

Keď máme SPARQL dotaz vygenerovaný zo vstupu používateľa, proces pokračuje takto:

  1. Vykonanie dotazu: SPARQL dotaz je odoslaný na náš Fuseki server a vykonaný voči RDF znalostnému grafu.

  2. Spracovanie výsledkov: Výsledky dotazu, vrátené ako RDF, sú spracované a transformované do použiteľnejšieho formátu pre náš systém generovania odpovedí.

  3. Generovanie odpovedí: Používame systém založený na šablónach, implementovaný v Pythone, na generovanie odpovedí v prirodzenom jazyku na základe výsledkov dotazu a pôvodného zámeru používateľa.

  4. Správa dialógu: Jednoduchý stavový automat sleduje kontext konverzácie, čo umožňuje následné otázky a objasnenia.

Výzvy a riešenia #

Vývoj NomNom nebol bez výziev. Tu je niekoľko, s ktorými sme sa stretli, a ako sme ich riešili:

  1. Komplexnosť dotazov: Niektoré požiadavky používateľov môžu byť pomerne zložité. Implementovali sme systém rozkladu dotazov, ktorý rozdeľuje komplexné dotazy na jednoduchšie poddotazy.

  2. Riešenie nejednoznačnosti: Kulinárske termíny môžu byť často nejednoznačné. Používame kombináciu analýzy kontextu a výziev na objasnenie od používateľa na riešenie nejednoznačností.

  3. Optimalizácia výkonu: S rastom nášho znalostného grafu môže byť ovplyvnený výkon dotazov. Implementovali sme mechanizmy cachovania a techniky optimalizácie dotazov na udržanie responzívnosti.

  4. Viacjazyčná podpora: Aby sme vyhoveli globálnemu publiku, pracujeme na rozšírení nášho NLP pipeline o podporu viacerých jazykov, začínajúc španielčinou a francúzštinou.

Budúce technické vylepšenia #

Keď sa pozeráme do budúcnosti, sme nadšení z niekoľkých technických vylepšení na našom pláne:

  1. Hlboké učenie pre NLP: Skúmame použitie modelov hlbokého učenia, najmä LSTM sietí, na zlepšenie našich NLP schopností.

  2. Distribuovaný znalostný graf: Na zvládnutie rastúcich objemov dát skúmame distribuované riešenia ukladania RDF, ako je Apache Rya.

  3. Integrácia dát v reálnom čase: Vyvíjame systém na dynamickú aktualizáciu nášho znalostného grafu novými receptami a obsahom generovaným používateľmi.

  4. Sémantické uvažovanie: Plánujeme využiť pokročilejšie schopnosti sémantického uvažovania na poskytovanie ešte inteligentnejších odporúčaní receptov a substitúcií.

NomNom predstavuje vzrušujúce priesečník NLP, sémantických webových technológií a umelej inteligencie. Kombináciou týchto špičkových technológií vytvárame chatbota, ktorý nielen rozumie receptom, ale môže viesť zmysluplné kulinárske konverzácie s používateľmi.

Zostaňte naladení na ďalšie technické ponory, keď budeme pokračovať v rozširovaní a vylepšovaní schopností NomNom!

↑