如何使用OLAMI自然語言理解開放平臺API製作自己的智能對話助手小程式

来源:http://www.cnblogs.com/huangmeimao/archive/2017/07/18/7203097.html
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告訴你如何使用OLAMI自然語言理解開放平臺API製作自己的智能對話助手 我們經常在電影中看到機器和人對答如流，隨著越來越多自然語言開放平臺的出現，IT愛好者製作一個自己的APP或者小玩具等逐漸可以變為現實。 自然語言對話即你的APP或者你製作的工具、機器人等能夠對用戶輸入的語音或者文字做... ...


我們經常在電影中看到機器和人對答如流，隨著越來越多自然語言開放平臺的出現，IT愛好者製作一個自己的APP或者小玩具等逐漸可以變為現實。
自然語言對話即你的APP或者你製作的工具、機器人等能夠對用戶輸入的語音或者文字做出準確的回應。

比如，在微信公眾號中，經常要求用戶通過輸入1、2或者其他關鍵字來獲取相應的服務，而對於句子卻無法正確理解。比如，你輸入“中秋活動”，這個幾個字如果符合關鍵字的要求，那就會彈出相應的服務。但如果你輸入的是“我想參加今年的中秋活動”，“參加中秋活動”等可能就無法進入活動網頁了。

再比如，很多智能玩具，你只能跟它進行簡單的對話，因為它也是只能抓取簡單的關鍵字。

實際上，我們希望的是做到像許多語音助手一樣，能夠正確識別用戶說的話，並做出對應回覆，甚至希望能夠理解上下文。

比如，用戶問：今天上海的天氣

應用回答：今天上海的天氣為。。。。。

如果用戶接著問： 那北京呢

你的應用能直接回答：今天北京的天氣。。。。。

而不需要輸入完整的句子“今天北京的天氣”。

目前提供智能語音語義理解的API介面不少，使得自己製作語義語音小助手成為現實。各開放平臺的情況可以看我的另一篇博客：熱門自然語言理解和語音API開發平臺對比

我選擇了歐拉蜜人工智慧開放平臺來完成我的快遞小助手。

要使用OLAMI開放平臺首先要了平臺的提供的功能和我們需要做的事情
我使用微信小程式開發工具寫了一個工具類的小程式，可以參考我的另一篇博客 微信小程式+OLAMI自然語言API介面製作智能查詢工具--快遞、聊天、日曆等

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下圖簡單描述了OLAMI語言理解開放平臺的工作過程，我們要做的工作其實就是圖中紅色的標誌1和標誌2，即寫語法和寫自己的應用程式。而你的應用程式用戶只需要輸入想說的話，即自然語言句子，就可以得到你的應用程式處理的結果。

OLAMI語義理解流程圖
************

一.瞭解幾個關鍵詞的含義

  1. 語法，我的理解就是描述自然語言句子的一套規則，看官方文檔也確實是這樣。比如：“幫我查個快遞”，你用一堆符號描述出來，這個組合起來的符號就叫語法。
  2. 自然語言，也叫語料。這個不用多說，我們平時說的話是什麼，那就是什麼。
  3. 語料的有效信息，即輸入的句子中包含的關鍵信息，你的應用程式獲取到這些這些關鍵信息之後，可以做相應的處理。比如：‘請你幫我查個快遞’，其實這句話隱藏的含義是“查快遞”，其他的辭彙信息不需要關心。
  4. Answer---這個在OLAMI平臺中指你寫的語法的預設回覆，不需要應用程式做深度處理的，這個暫時可以忽略。
  5. 應用程式----這就是你自己的APP了。
  6. 結果----就是用戶輸入一句話，你的APP回覆結果。比如，用戶輸入’查快遞1234’，你應該回覆‘1234這個快遞的物流信息’。再比如“今天的天氣”，你應該列出今天的天氣狀況，而不是昨天的天氣，也不是今天的日期。

二 寫語法

   調用API介面之前，首先要寫自己的語法，也就是你要支持哪些句子，當然你也可以直接使用OLAMI平臺提供的內置語法，如果它的語法符合你的要求的話。在這裡，我說說怎麼寫自己的語法。

  1. 首先在官網上註冊，然後進入開發系統中“我的應用”。

應用界面

2.確定自己的模塊

   在正式寫語法之前，首先得弄明白怎麼寫語法，寫什麼樣的語法。

   第一步得選擇你的應用程式支持的模塊，比如是查天氣、播放音樂、還是智能家控制。
這個模塊，其實可以稱之為領域，因為你不可能把人類所有的語言都涵蓋，你的APP一般都是針對某個或者某幾個領域。我選擇的是快遞APP。所以我要支持的都是快遞的說法。

   確定好模塊之後，你要思考一下你的應用程式希望從用戶的說法中得到哪些有用信息，以及用戶會有哪些操作。比如快遞查詢，我需要有“運單號”，“快遞公司名稱”這兩個有效信息，另外，我的應用程式僅提供快遞的查詢業務。

   我大致知道如果用戶說“幫我查一下圓通快遞12344”的時候，包含的有效信息很全，我可以直接輸出物流信息給他。但如果用戶僅僅說“我想查快遞”，這時他僅表達了想查的意願，我的應用程式應該提示用戶輸入快遞單號。

   在OALMI的語法中，使用”Slot”來抓取有效信息，它就像一個函數的參數，它的內容由用戶決定。比如運單號和快遞公司名稱，每個用戶的內容都是不同的。
   因此進入OLAMI的NLI系統之後，我首先“新增”一個模塊，名字為”expressage”,然後進入這個模塊開始寫語法。

3.確定有效信息Slot

   就如上面所述，我需要“運單號”和“快遞公司名稱”這兩個關鍵信息，因此，我定義了”expnumber”和”expname”這兩個Slot.

   我選擇的類型均為’ext’,因為用戶有可能會直接輸入運單號，而運單號的格式無法確定，所以我選擇ext來抓取。
    快遞公司的名稱也是有限的，其實選擇internal格式的就可以了，但是我選擇後面通過ext賦值的方式給slot賦值，這樣有利於語法維護。（很拗口是吧？可以暫時不管）

4.確認APP的功能

    你的APP準備提供什麼功能呢？查詢？顯示？打開？關閉？OLAMI語法需要用Modifier來描述操作信息。其實也就是一個標誌來告訴應用程式這句話的意圖是什麼。
比如“打開燈”，意圖是打開，可以定義一個modifier “open”.
“打開空調”的意圖同樣是打開，你只要用沿用已經定義的“open”即可。
我的快遞APP很簡單，我就是提供查詢功能，因此我定義一個global modifier ‘query’.

5.瞭解Grammar,Rule,Template.

   其實剛開始只要知道Grammar和Rule就可以了。

   Rule即同義辭彙的集合，辭彙之間用’|’隔開，表示或的關係。

   Grammar即描述你要匹配的句子的語法。

   比如你希望匹配句子”查詢快遞”，可以將“查詢”的同義詞定義一個Rule, “快遞”同義辭彙定義一個Rule，我建議名稱能使用中文就使用中文，這樣看起來比較直觀。下表中是可以匹配”查詢快遞”這句話的Grammar相關定義。
***

名稱 類型 內容
查詢_動詞 Rule 查詢\
快遞_名詞 Rule 快遞\
expname Ext Slot
expnumber Ext Slot
查快遞1 Grammar <查詢_動詞><快遞_名詞>{@=query}
查快遞_名稱_運單號1 Grammar <查詢_動詞>< expname ><快遞_名詞>{@=query_name_num}

   你在寫Grammar之前要確保Grammar中需要的Rule,Slot,Template已經定義好，並且想好自己的操作modifier.
   每寫好一個Grammar可以通過“例句測試”檢查你要支持的句子是不是被當前的Grammar匹配，這個Grammar希望支持的句子都包含進去了，你再提交，然後發佈。
發佈之後你才能通過API介面進行訪問。

三 開發自己的APP

  1. 你需要從語義理解ＡＰＩ介面獲取什麼信息？

   https的返回，比如status就不再介紹了。

   說白了，開發平臺解析你的語法之後，就是會告訴你這句話中的Slot和modifier，以及你的模塊名稱。
   Slot根據你選擇的類型不同，你獲取的內容不同。比如ext類型的，你可以拿到slot的名稱和slot的值。

   Datetime類型，即你的Slot是時間，你還可以拿到時間的毫秒數，起始時間等。

   Number類型，表示你只會抓取數字，會得到數字的計算值等。

   Modifier就是你自己定義的要支持的操作，只要按照他們規定的格式命名就好。

   2.創建應用

   應用可以包含多個模塊，具體包含哪些模塊也是由你自己決定。OLAMI預設支持了“聊天”，“百科”，“查詢日期”三個模塊。如果你不需要可以去掉。內置模塊的說明見

   點擊下圖中的配置模塊添加自己寫的模塊和你希望添加的內置模塊。比如對話系統模塊中的nonsense就是聊天用的。你可以點配置模塊右邊的”測試”,輸入要查詢的句子就可以看到結果。

   如果測試結果能正確返回，就表明API介面也可以獲取同樣的結果。

   比如我在輸入框中“查快遞”就可以看到JSON格式的輸出，如下圖顯示：

3.查看應用的key

   這個key就是你訪問API 介面的鑰匙，在你的應用中點擊”查看key”就可以看到了。

4.訪問自然語言解析API介面

   API介面是https協議，相關說明,我就不再贅述了。

   我使用的是小程式訪問，相關代碼如下，你代碼下載包的input.js里可以看到：

function parseCorpus(corpus,object) {
    var usekey = Appkey;
    var usesecret = Appsecret;
    if (object.data.dialogtype == chat_type){
    usekey = ChatAppkey;
    usesecret = ChatAppsecret;
    }

  //獲取sign的MD5值
  object.setData({
    text: '請稍後......'
  })
  var timestamp = new Date().getTime();

  var originalSign = usesecret + "api=" + api + "appkey=" + usekey + "timestamp=" + timestamp + usesecret;
  var sign = MD5.md5(originalSign);

  var rqdata = { "data": { "input_type": 1, "text": corpus }, "data_type": "stt" };
  console.log(JSON.stringify(rqdata))
  console.log('\r\n')
  wx.request({
    url: requestUrl,
    data: {
      appkey: usekey,
      api: api,
      timestamp: timestamp,
      sign: sign,
      rq: JSON.stringify(rqdata),
      cusid: userId,
      changebuttoncolor: "#d0e0e3"
    },
    header: {
      'content-type': 'application/x-www-form-urlencoded'
    },
    method: 'POST',
    success: function (result) {
      var data = result.data.data;
      if (result.data != null && result.data.status!=null&&result.data.status=='ok'){
        HandleOLAMIresponseData(data.nli[0], corpus, object);
        console.log('歐拉蜜有效數據', result.data);
      }else{
        console.log('歐拉蜜返回失敗', result.data.status);       
        object.setData({
          text: API_data_error
        })
      }
    },

    fail: function ({errMsg}) {
      console.log('request fail', errMsg)
      object.setData({
        text: API_data_error
      })
    }
  })


};
  1. 根據獲取到的Semantics內容提供服務

我的處理邏輯是根據不同的modifier進行相應的操作，不同的操作下又要檢查slot,代碼如下：

    function HandleOLAMIresponseData(data, corpus, object)
    {
         var textData='';  //text文本框要show的內容
         var semantics = data.semantic;
         if (semantics == null || semantics.length==0){
           if (data.desc_obj.result != null && data.desc_obj.result.length != 0 && data.desc_obj.status==0)  {
             if (data.type == 'joke' || data.type == 'cooking'){
               textData = data.data_obj[0].content;
             }else
               textData = data.desc_obj.result;
    
           }else
              textData='抱歉，我還理解不了你說的話。';
           object.setData({
             expresshead: '',
             text: textData
           })
           
         }else {
    
           for (var i = 0; i < semantics.length; i++) {
             var tempSem = data.semantic[0];
             if (tempSem.app == expressAPPname) { //僅處理快遞模塊的語義
               //處理modifier
               var mods = tempSem.modifier;
               if (mods.indexOf("query") > -1)
                 expAppinfo.OPT = OPT_QUERY;
               else if (mods.indexOf("query_num") > -1)
                 expAppinfo.OPT = OPT_QUERY_NUM;
               else if (mods.indexOf("query_name") > -1)
                 expAppinfo.OPT = OPT_QUERY_NAME;
               else if (mods.indexOf("query_name_num") > -1)
                 expAppinfo.OPT = OPT_QUERY_NUM_NAME;
    
               //獲取slots,即快遞公司名稱和運單號
               var slots = tempSem.slots;
               if (slots != null) {
                 for (var j = 0; j < slots.length; j++) {
                   var tempslot = slots[j];
                   if (tempslot.name == expNumSlotName) { //運單號
                     var numslot = new APPSlot();
                     numslot.name = expNumSlotName;
                     numslot.value = tempslot.value;
                     expAppinfo.numSlot = numslot;
                   } else if (tempslot.name == expNameSlotName) {//快遞名稱
                     var nameslot = new APPSlot();
                     nameslot.name = expNumSlotName;
                     nameslot.value = tempslot.value;
                     expAppinfo.nameSlot = nameslot;
                   }
    
                 }
    
               }
               //handle Operations
               switch (expAppinfo.OPT) {
          
                 case OPT_QUERY:
                   textData = '請提供您的運單編號。';
                   object.setData({
                     expresshead: '',
                     text: textData
                   })
                   break;
                 case OPT_QUERY_NUM:
                 //檢測是否存在快遞名稱
                   if (expAppinfo.nameSlot != null && expAppinfo.numSlot != null){ //採用快遞編號+快遞公司方式查詢
                     //獲取快遞公司名稱
                     var expname = getExpCode(expAppinfo.nameSlot.value);
                     var expcode = expCodes[expname];
                     queryExpress.queryExpress(expname,expcode, expAppinfo.numSlot.value, object);
                   } else if (expAppinfo.numSlot != null){
                      //用運單編號查詢
                     queryExpress.queryEXPbyNum(expAppinfo.numSlot.value, object);
                   }
                   resetExpInfo(object);
                   break;
                 case OPT_QUERY_NAME:
                   textData = '請提供您的運單編號。';
                   object.setData({
                     expresshead: '',
                     text: textData
                   })
                   break;
                 case OPT_QUERY_NUM_NAME:
                   if (expAppinfo.nameSlot != null && expAppinfo.numSlot != null) { //採用快遞編號+快遞公司方式查詢
                     //獲取快遞公司名稱
                     var expname = getExpCode(expAppinfo.nameSlot.value);
                     var expcode = expCodes[expname];
                     queryExpress.queryExpress(expname,expcode, expAppinfo.numSlot.value, object);
                   }
                   resetExpInfo(object);
                   break;
               }
    
               break;
    
             }
           }
         }
         
         
    
    }

   至此，OLAMI API 介面的基本調用工作已經完成，至於你要添加語言識別，語法完善，模塊添加等就看自己的需求了。

   最後說一下語法文件.osl下載之後如何導入。你創建好模塊之後，直接選擇上傳OSL文件即可

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http://blog.csdn.net/u011827504

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