22、聊天机器人的问题处理与解析技术

聊天机器人的问题处理与解析技术

在自然语言处理领域，将语言问题转化为数据库查询是一项重要任务。简单的方法是通过问题与答案的统计匹配，但更强大的方法会结合统计和语义信息。例如，使用基于框架的方法创建可转换为 SPARQL 查询的模板，或者使用分类技术识别所需答案的类型（如位置、数量等）。

1. 问题检测的初步挑战

在一般的聊天系统中，首先要解决的问题是检测何时被问到问题，以及确定问题的类型。一种简单的方法是使用正则表达式查找以 “wh” 疑问词（“Who”、“What”、“Where”、“Why”、“When”、“How”）开头并以问号结尾的句子。

然而，这种方法存在局限性：
- 误报（False Positives） ：会忽略以非 “wh” 词开头的问题（如 “Can you cook?”、“Is there garlic?”），以及包含问题的陈述（如 “You’re joining us?”）。
- 漏报（False Negatives） ：会误将以 “wh” 词开头的非问题（如 “When in Rome…”）或无需回应的反问句（如 “Do you even lift?”）识别为问题。

2. 句法解析的必要性

尽管问题的表述方式不规则且难以预料，但仍存在一些模式。句子蕴含着深层次的结构和关系，远非简单的窗口匹配所能涵盖。为了检测这些模式，需要进行句法解析，即利用上下文无关文法为输入文本系统地分配句法结构。

NLTK 有许多基于语法的解析器，但都需要我们提供语法来指定词性组合成短语或块的规则，这会不必要地限制聊天机器人的