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自然语言处理的旅游景区智能讲解系统分析

2023-10-13

中国科技纵横 2023年15期
关键词:服务端知识库检索

刘 鹏

(中国联合网络通信有限公司枣庄市分公司,山东枣庄 277100)

1 系统架构设计

在系统架构的设计中,“五视图法”较为常用。旅游景区的智能系统采取这种方法设计其逻辑结构以及物理结构[1]。

1.1 物理架构

随着移动互联网、物联网、人工智能、大数据以及云计算等信息技术的发展,该智能系统根据“云+端”模式设计的物理架构如图1 所示。

图1 系统物理架构

通过图1 可以看出,系统主要分为讲解服务端以及游客移动端,通过互联网连接。服务端是由安装本系统的云主机集群组成,移动端为安装本系统的智能手机。为了能够让移动端通用性较好,启动该App 时,系统先接入服务器通信,接入服务器可以接收定位数据,查询出游客所在的景区,将讲解服务访问地址发送给移动端[2]。移动端App 通过地址和景区服务器通信,以完成讲解服务。系统提供两种方式让各个景区进行选择,这是为了缓解不同景区游客并发访问的压力。这两种选择分别是以独立知识库方式入驻平台和以独立访问域方式接入平台,第一种方式能够节省前期的投入成本,对规模较小景区比较适用;第二种能够缓解服务器访问压力,减少网络拥堵,对规模大的景区较为适用[3]。

1.2 逻辑架构

系统逻辑架构如图2 所示,系统从软件方面分为两部分,一是在智能手机上安装的App,二是在云主机上的讲解服务程序。移动端是游客享受景点讲解的介质,提供了系统应答、游客问询语音输入以及游客定位数据获取等功能[4]。服务端主要完成对话策略管理、对话状态跟踪、命名实体识别、文本向量化处理以及语音识别等功能,根据游客的意图,系统会检索景区的知识库,在移动端App上生成讲解的内容[5]。

图2 系统逻辑架构

2 关键技术分析

通过图2 可以看到,系统最重要的部分是服务端的讲解服务程序,其由命名实体识别、文本向量化处理以及语音识别等模块组成。因语音识别与生成技术已经很成熟了,所以本文主要对讲解知识检索、对话策略管理、命名实体识别以及文本向量化处理等技术进行研究[6]。

2.1 文本向量化处理

文本向量化处理的目的是将识别的用户话语文本经过编码与词嵌入处理,计算所需实数域空间连续向量。词嵌入是编码得到的高维空间向量映射为实数域空间的向量。

2.2 命名实体识别

命名实体识别模块在本系统中主要是把用户话语中的特定意义识别出来,并在定义好的语义槽中进行填充。文本向量化模块输出的用户词向量输入到该模块中,该模块能够辨识出槽值。

2.3 对话策略管理

自然语言处理系统想要建立还需另外一个核心模块,即对话策略管理,这个模块主要有系统动作生成、系统动作选择以及游客意图识别等功能,对话特征向量与用户词向量为输入,待执行系统动作为输出[7]。

2.4 讲解知识检索

游客的意图识别出来之后,从景点讲解知识库中讲解知识检索模块会找出系统所需的知识,输出讲解内容模块,通过该模块生成讲解词回复给游客[8]。知识检索要先做好建模,目前较为常用的知识建模方法是本体方法,其来源于哲学概念,主要对存在的人、事、物进行客观的描述。

3 可行性验证

为了对前述系统方法和架构的可行性进行检验,本文通过实际开发,从搭建实验环境、构建知识库、实现软件功能以及分析实验结果进行阐述。

3.1 搭建实验环境

采取2 部安卓智能手机与3 台电脑对实验环境进行构建,3 台电脑分别用于自然语言处理、旅游本体知识管理以及服务端统一接入服务器。2 部手机都安装该系统App,让游客进行模拟使用。

3.2 讲解知识库构建

根据旅游本体模型,以我国某个景区为例,对该景区的资料进行人工收集整理,并构建本体知识库,保存到知识管理服务器中。

3.3 软件功能实现

3.3.1 统一接入服务程序

统一接入服务程序具有景区定位功能以及验证游客账户功能。采用Web 服务方式,使用Spring Boot 框架与Java语言,对外提供API 接口,让移动端App 能够访问。

3.3.2 自然语言处理程序

自然语言处理程序是整个系统最核心的部分,其主要完成讲解内容生成、对话状态跟踪、命名实体识别、语音识别、应答语音生成、文本向量化处理等环节。

3.3.3 讲解知识检索程序

讲解知识检索程序主要是完成本体知识检索。采用Web 服务方式,使用Spring Boot 框架与Java 语言,提供API 接口,调用语言处理程序。

3.3.4 移动端App

作为系统和游客交互介质的移动端App 具有系统应答、游客问询语音输入以及获取定位数据等功能。当游客使用手机启动该App 时,系统先获取游客定位数据,传回服务端识别所在景区,同时会播放景区预设的视频、语音以及图片等,通过该App 话筒按键进行语音询问,服务端会根据自然语言处理程序进行识别并转化成文本,对文本进行处理。

3.4 分析实验效果

为了对系统讲解服务效果进行检验,先随机抽取讲解知识库中的一些实例,设计50 名游客可能提出的问题,然后对每个问题的正确回答通过人工标定进行系统测试;之后对每次系统响应结果进行记录;最后对系统每轮对话的响应精度进行计算。经过测算得到,系统响应精确度为57%,达到预期效果,能够满足旅游讲解服务需求。

4 结语

开展智慧旅游建设的目的是通过先进的信息技术提高旅游服务的质量。在人工智能研究中,自然语言处理是一个热点,能够在舆情监测、知识获取以及人机对话中广泛应用。在技术角度探讨本文对旅游景区智能讲解系统,主要的目的就是让游客能够享受到高质量、个性化以及低成本的旅游景区电子讲解服务。

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