↓До тексту
  1. Мої твори/

Під капотом: Технічна реалізація системи NLP та RDF NomNom

4 хвилини
Технічна Реалізація Штучний Інтелект Обробка Природної Мови RDF Графова База Даних SPARQL Розробка Чатботів
Зміст

Продовжуючи розробку NomNom, нашого інтелектуального чатбота для рецептів, ми раді поділитися деякими технічними деталями його реалізації. У своїй основі NomNom поєднує передові методи обробки природної мови (NLP) з надійним графом знань на основі RDF для забезпечення безперебійного, розмовного досвіду пошуку рецептів.

Конвеєр NLP: Від введення користувача до структурованого запиту #

Наш конвеєр NLP розроблений для перетворення природномовних запитів користувачів у структуровані представлення, які можна використовувати для запитів до нашого графа знань RDF. Ось розбір ключових компонентів:

  1. Токенізація: Ми використовуємо Natural Language Toolkit (NLTK) для Python, щоб розбити введення користувача на окремі токени. Цей крок є вирішальним для подальшої обробки.

  2. Визначення частин мови: Ми застосовуємо тегер частин мови NLTK для визначення граматичної ролі кожного слова в запиті. Це допомагає зрозуміти структуру запиту користувача.

  3. Розпізнавання іменованих сутностей (NER): Ми розробили власну модель NER, використовуючи Stanford NER та додаткові навчальні дані, специфічні для кулінарної галузі. Це дозволяє нам ідентифікувати інгредієнти, методи приготування, кухні та інші відповідні сутності в запиті користувача.

  4. Аналіз залежностей: Ми використовуємо Stanford Parser для розуміння відносин між різними частинами запиту, що особливо корисно для складних запитів.

  5. Класифікація намірів: Ми реалізували модель багатокласової класифікації за допомогою scikit-learn для категоризації запитів користувачів на наміри, такі як пошук рецептів, запит про харчову цінність або пояснення кулінарної техніки.

  6. Генерація запиту: На основі витягнутих сутностей, визначеного наміру та проаналізованої структури ми генеруємо запит SPARQL, який можна виконати щодо нашого графа знань RDF.

Граф знань RDF: Мозок NomNom #

Наш граф знань RDF побудований та керується за допомогою фреймворку Apache Jena. Ось як ми структурували та реалізували цей важливий компонент:

  1. Дизайн онтології: Ми розробили власну онтологію OWL, яка визначає класи та властивості для рецептів, інгредієнтів, методів приготування, харчової інформації тощо. Ця онтологія служить схемою для нашого графа знань.

  2. Завантаження даних: Ми створили скрипти Python, які перетворюють дані про рецепти з різних джерел (веб-сайти, кулінарні книги, подання користувачів) у триплети RDF, що відповідають нашій онтології.

  3. Сховище триплетів: Ми використовуємо Apache Jena TDB як наше сховище триплетів, яке забезпечує ефективне зберігання та запити до даних RDF.

  4. Кінцева точка SPARQL: Ми налаштували сервер Fuseki для надання кінцевої точки SPARQL, що дозволяє нашій системі NLP робити запити до графа знань.

  5. Механізм виведення: Ми використовуємо вбудовані можливості виведення Jena для отримання додаткових фактів та відносин, підвищуючи багатство нашого графа знань.

Поєднання NLP та RDF: Виконання запитів та генерація відповідей #

Після того, як ми отримали запит SPARQL, згенерований з введення користувача, процес продовжується наступним чином:

  1. Виконання запиту: Запит SPARQL надсилається на наш сервер Fuseki і виконується щодо графа знань RDF.

  2. Обробка результатів: Результати запиту, повернуті як RDF, обробляються та перетворюються у більш зручний формат для нашої системи генерації відповідей.

  3. Генерація відповіді: Ми використовуємо систему на основі шаблонів, реалізовану на Python, для генерації природномовних відповідей на основі результатів запиту та початкового наміру користувача.

  4. Управління діалогом: Простий кінцевий автомат відстежує контекст розмови, дозволяючи задавати додаткові питання та уточнення.

Виклики та рішення #

Розробка NomNom не обійшлася без викликів. Ось кілька з них, з якими ми зіткнулися, і як ми їх вирішили:

  1. Складність запитів: Деякі запити користувачів можуть бути досить складними. Ми реалізували систему декомпозиції запитів, яка розбиває складні запити на простіші підзапити.

  2. Вирішення неоднозначності: Кулінарні терміни часто можуть бути неоднозначними. Ми використовуємо комбінацію аналізу контексту та запитів на уточнення від користувача для вирішення неоднозначностей.

  3. Оптимізація продуктивності: З ростом нашого графа знань може постраждати продуктивність запитів. Ми реалізували механізми кешування та методи оптимізації запитів для підтримки швидкодії.

  4. Багатомовна підтримка: Щоб задовольнити глобальну аудиторію, ми працюємо над розширенням нашого конвеєра NLP для підтримки кількох мов, починаючи з іспанської та французької.

Майбутні технічні вдосконалення #

Дивлячись у майбутнє, ми з нетерпінням чекаємо на кілька технічних вдосконалень у нашому плані:

  1. Глибоке навчання для NLP: Ми досліджуємо використання моделей глибокого навчання, зокрема мереж LSTM, для покращення наших можливостей NLP.

  2. Розподілений граф знань: Для обробки зростаючих обсягів даних ми розглядаємо розподілені рішення для зберігання RDF, такі як Apache Rya.

  3. Інтеграція даних у реальному часі: Ми розробляємо систему для динамічного оновлення нашого графа знань новими рецептами та контентом, створеним користувачами.

  4. Семантичне міркування: Ми плануємо використовувати більш просунуті можливості семантичного міркування для надання ще більш інтелектуальних рекомендацій рецептів та замін.

NomNom представляє захоплюючий перетин технологій NLP, семантичного вебу та штучного інтелекту. Поєднуючи ці передові технології, ми створюємо чатбот, який не лише розуміє рецепти, але й може вести змістовні кулінарні розмови з користувачами.

Слідкуйте за подальшими технічними заглибленнями, оскільки ми продовжуємо вдосконалювати та розширювати можливості NomNom!

↑