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知麻开发平台介绍

概要介绍

知麻机器人是一套集语义解析和业务接入于一体的聊天机器人开发平台。知麻以PaaS为服务模式,让开发者通过集成语义理解SDK,可轻松接入人机对话功能。知麻可让开发者自己定制语义库、知识库,有效提升语义理解准确率到98%。 知麻机器人提供语义理解和对话管理两大功能:

4步快速开发

我们目标是让开发者几步就能开发出拥有语音交互,自然语言交互界面的应用程序。

在这个快速开始章节,我们将带着你一步步的学习如何让自己的产品接入自然语言交互功能。

第1步,创建实体

实体是特定领域的对象,用来将自然语言中的词语映射成对象,从而理解自然语言文本的含义。比如“品牌”这个实体代表订酒店业务中的酒店品牌类型。

1.1 点击控制台左边菜单栏的“实体”菜单。然后点击“新增实体”按钮。 应用数据

1.2 进入新增实体界面。 应用数据

1.3 在“实体名称”栏输入“品牌”,在“实体代码”栏输入“brand”。输入完后,点击“保存”按钮。 应用数据

1.4 保存完之后,会自动返回到实体界面,可以看到刚才的“品牌”实体已经创建好了。 应用数据

第2步,创建意图

创建好实体后,就可以创建意图了。意图用来把用户请求映射到动作上去。下面将展示创建“订酒店”意图。

2.1 点击控制台左边菜单栏的“意图”菜单。然后点击“新增意图”按钮。 应用数据

2.2 进入新增意图界面。在“意图名称”栏输入“订酒店”,在“意图代码”栏输入“hotel”。 应用数据

2.3 在“要解析的语句”输入栏里面输入你想解析的语句,如“我要订如家酒店”。 应用数据

2.4 输入完之后,点击“解析”按钮,平台会根据你输入的语句,自动做分词处理,形成了一个语法树。 应用数据

2.5 选择“如家”节点,选择节点类型为“实体”,在实体选择框里面选择“品牌”。 应用数据

2.6 点击“保存”按钮,保存完之后,会自动返回到意图界面,可以看到刚才的“订酒店”意图已经创建好了。 应用数据

第3步,测试机器人

在控制台右上角有个测试机器人界面,你可以在这里测试你的机器人理解能力。

3.1 在控制台右上角“测试语句”输入栏内,输入测试语句“我要订汉庭酒店”,输入完成后回车。 应用数据

3.2 在测试语句下方会显示测试结果,显示语义解析结果,如果解析正确,会把解析到的意图和实体数据返回给用户。如果请求没有正确解析,你可以在意图里面添加你要支持的说法, 或者在“学习”模块里面找到不支持的说法,然后用他们训练你的机器人。 应用数据

第4步,集成机器人

如果你的机器人已经开发完毕,我们提供http接口让你集成机器人到你的应用或者设备,详细集成介绍请看集成介绍

实体

实体相当于概念,用于从自然语言文本输入中解析出参数值。

实体定义取决于开发者希望从自然语言文本中解析出什么参数。开发者不必为机器人中每个概念都定义个实体,只用定义和业务动作关联的参数为实体。实体分为系统实体,普通实体和枚举实体。

使用实体

在意图定义界面中,选择语法树中一个节点,将节点类型选为“实体”,就可以在实体选择框中选择实体。 应用数据

系统实体

系统实体是知麻平台定好的系统级的实体,让开发者处理通用领域概念时更加方便。

普通实体

用于截取一段字符串作为实体值。如短信内容等。增加普通实体时,只要填入实体名称和代码即可。 应用数据

枚举实体

用预定义好的参数值序列作为实体取值范围,实体解析时只从枚举值里面取值。如颜色,只有红色,黄色等。

增加枚举实体时,要点击“增加枚举值”按钮,增加枚举值。每条枚举值要输入枚举值名称,枚举值代码。每个枚举值名称可以定义同义词,每个同义词用小写逗号分隔开。 应用数据

意图

意图用于将用户说的话映射到一个业务动作。

创建意图

增加意图时要填入意图名称和意图代码。

样例说法

意图增加完后,就要在意图定义界面,增加样例说法。意图设置好后,用户请求语句如果和定义的样例说法语义结构一致,则会被归类到该意图。

3.1 在“要解析的语句”输入栏里面输入你想解析的语句,如“我要订如家酒店”。输入完之后,点击“解析”按钮,平台会根据你输入的语句,自动做分词处理,形成了一个语法树。 应用数据

3.2 如果你对分词结果不满意,可以右击树节点,修改语法树。可以新增、修改、删除节点,也支持拖拉方式调整节点位置。 应用数据

3.3 叶节点有四个属性:必输项,节点类型,同义词,实体。

应用数据 应用数据

3.4 为了支持逻辑嵌套语法,平台提供目录节点功能,目录节点下面有叶节点。要创建目录节点,只要选择一个节点,点击鼠标右键,选择“新增”,就会增加一个子节点,选择的节点变成了目录节点。

目录节点有两种类型:并列类型和选择类型。

3.4.1 并列类型目录节点,见下图中“如家酒店”节点。如家酒店节点作为一个目录节点,下属节点关系为“并列”关系。该目录节点下面有2个子节点:“如家”节点和“酒店”节点。 “如家”节点和“酒店”节点属于并列关系,语义解析时,按照顺序判断输入语句是否和该节点匹配。 应用数据

3.4.2 选择类型目录节点,见下图中“酒店”节点。酒店节点作为一个目录节点,下属节点关系为选择列”关系。该目录节点下面有2个子节点:“如家酒店”节点和“三星级酒店”节点。 “如家酒店”节点和“三星级酒店”节点属于选择关系,语义解析时,只会选择一个分支进行解析。 应用数据

学习

学习功能让开发者用来查看用户和机器人的对话记录,并利用记录去提高语义理解准确率。意图中加入的样例语句越多,语义理解准确率越高。

训练语句

点击“学习”菜单进入学习界面,在该界面会列出所有语义解析失败的用户请求。你可以选择状态来过滤请求语句。状态有三种类型:未建议,已建议,已学习。

应用数据

在控制台右边的测试界面输入“我想订如家酒店”,解析失败。 应用数据

进入学习界面,会看到“我想订如家酒店”列在待学习语句表格中。选择这句话,点击修改按钮,进入学习语法界面。

在学习语法界面中,会列出和本次解析失败语句相近的一个语法树,开发者可以在原有语法树上修改,以支持本次解析失败的语句。

你可以在意图选择框中选择“订酒店”,然后点击“要”节点, 在同义词输入框里面,加一个同义词“想”,点击保存按钮,该条语句会改变状态成“已学习”状态。 应用数据

在控制台右边的测试界面输入“我想订如家酒店”,解析成功。 应用数据