原文地址:http://blog.csdn.net/speeds3/article/details/78302774
智能對話中有一個經典的場景：
Q：上海的天氣
A：上海的天氣是……
Q：那北京的呢
A：北京的天氣是……第二個問句是一個特殊的問句，它的語義和前一句關聯，但單獨說它沒有明確的意圖。目前的olami開放平臺提供的IDS模塊（應用管理->配置模塊->對話系統模塊）自身可支持上下文，但對平臺用戶自己開發的NLI模塊卻沒有提供直接的支持。不過我們可以通過一些辦法實現這種功能。下面就介紹一下解決方案。
分析
這種上下文的語句有兩種類型，一種是對前文的語義進行一部分的修改，另一種是補充前文語義缺失的部分。修改前文語義的語句一般都是問更多的信息，所以這裏把處理這種語句的grammar稱爲more grammar；補充前文語義，一般都是補充osl語言描述的“slot”信息，所以處理它的grammar在本文叫做slot grammar。前面的例子就是修改前文語義，下例是補充前文語義的情況：
Q：查天氣
A：你要查哪裏的天氣
Q：上海
A：上海的天氣是……大多數時候more grammar可以很好的解決問題，但有些情況就不適用。比如：
Q：買機票
A：請問你要從哪裏出發
Q：上海 ⑴
A：請問你要去哪裏
Q：北京 ⑵
A：上海到北京的機票⑴和⑵兩句的類型完全相同，但slot名稱不同，只能用同一句grammar來抓取。如果用more grammar來處理，拿到語義後還要糾正slot的名稱，這和一般的more grammar有一定的區別。所以將其設定爲特殊的more grammar —— slot grammar，在這當中進行設置slot的操作。
利用前面定好的規則，我們希望實現如下場景：
Q：查天氣
A：你要查哪裏的天氣
Q：上海
A：上海的天氣是……
Q：那北京的呢？
A：北京的天氣是……
Q：南京的呢
A：南京的天氣是……另外，如果有多個應用，不應該出現一個模塊的more處理了另一個模塊上文的情況：
Q：導航去南京
A：到南京的路線……
Q：那北京的呢？ // 這是天氣的more
A：北京的天氣是…… // 不應該出現這種情況最後，兩個應用模塊共同的more語法要能被正確的模塊處理：
Q：查天氣
A：你要查哪裏的天氣
Q：上海
A：上海的天氣是……
Q：導航
A：你要去哪裏
Q：上海
Q：到上海的路線是……總結起來，我們的目標有：
模塊的more可以繼承上文的部分語義組合成一個完整的語義；
一個模塊的more不應該繼承另一個模塊的上文；
相同的句式（例如整句是一個地點）能被正確的模塊處理。
方案
計劃用兩個功能模塊和一個公共模塊來演示上下文的功能。兩個功能模塊一個是天氣，功能是查指定城市的天氣；另一個是導航，考慮到簡化流程，只接收目的地的設置，出發地理解爲當前地點。公共模塊用來處理一些兩個模塊都要支持的more語句，例如“北京”這種。
實現
語法平臺的操作
首先在平臺上建三個新的模塊，分別是weather（天氣），navi（導航）和common（公共模塊）。
然後，由於三個模塊都需要一個地點的slot，所以每個模塊都添加上：
高級設置中設置驗證類別，之後應用時系統會自動驗證抓到的內容是不是這個類型。同時引用類型設置爲地點，以後可以用”那裏“來引用上文的地點：
接下來依次添加需要的grammar，注意要覆蓋上文需要實現場景中的所有情況。普通的grammar和平常一樣寫，more的grammar將modifier設置爲more：
weather
不帶location：[我要|幫我|我想]查[[一]下]天氣<{@=query}>
帶location的完整grammar：(<location>|(那裏|那兒)<{location@=last}>)的天氣[怎[麼]樣]<{@=query}>
more grammar：([那]<location>的[呢|怎麼樣|如何]|查<location>[的]|<location>(呢|怎麼樣|如何))<{@=more}>navi
(幫我|我要)導航<{@=navi}>
導航(去|到)(<location>|(那裏|那兒)<{location@=last}>)<{@=navi}>
([那](到|去)<location>[的]呢|[我要|我想]去<location>)<{@=more}>common
抓整句作爲location slot：(<location>|(那兒|那裏)<{location@=last}>)<{@=slot}>客戶端的內容
本文用swt來實現客戶端。導入olami java client sdk之後就能使用其提供的nli接口了。由於olami服務器目前只能提供一句話的語義解析，而不能指定上下文，所以客戶端需要保存一些狀態。這些狀態包括：
處理上一回合語義的模塊。用於判斷本回合的more語義是否要進行處理。
上一回合模塊是否處於等待slot輸入的狀態，以及需要的slot名稱。這樣同類型不同名稱的slot不會被混淆。
上一回合的語義。目的是和本回合的more或slot語義進行合併，得到完整的語義。
和nli接口的交互封裝在NliService類中。另外我們定義的每一個應用模塊都有一個相應的app類處理其語義。這些類由NliService統一管理。NliService收到服務器返回語義後，會做一些簡單的處理，如果是公共模塊的語義就交給正確的上文app，其他的語義按照它的app名稱進行分配。下面是NliService的代碼：
package moredemo;
import java.io.IOException;
import java.security.NoSuchAlgorithmException;
import java.util.HashMap;
import ai.olami.cloudService.APIConfiguration;
import ai.olami.cloudService.APIResponse;
import ai.olami.cloudService.APIResponseData;
import ai.olami.cloudService.TextRecognizer;
import ai.olami.nli.NLIResult;
import ai.olami.nli.Semantic;
import app.App;
import app.NaviApp;
import app.WeatherApp;
public class NliService {
private static final String appkey = "85d85d62d2b3450c97c2f547c7d8de48";
private static final String appSercert = "57467df93d4c4f65a176ab06cca660ee";
private HashMap<String, App> appService = new HashMap<>();
private static String lastapp = null;
private TextRecognizer recognizer = null;
public void init() {
APIConfiguration config = new APIConfiguration(appkey, appSercert, APIConfiguration.LOCALIZE_OPTION_SIMPLIFIED_CHINESE);
recognizer = new TextRecognizer(config);
// 初始化app服務,key與nli系統中的app名稱對應，方便使用。
appService.put("weather", new WeatherApp());
appService.put("navi", new NaviApp());
}
// 通過用戶輸入得到處理結果
public String process(String input) {
String result = null;
if (recognizer != null) {
try {
APIResponse response = recognizer.requestNLI(input);
result = handleResponse(response);
} catch (NoSuchAlgorithmException e) {
e.printStackTrace();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
return result;
}
private String handleResponse(APIResponse response) {
if (response.hasData()) {
APIResponseData data = response.getData();
if (data.hasNLIResults()) {
NLIResult nliResult = data.getNLIResults()[0];
String content = nliResult.getDescObject().getReplyAnswer();
if (nliResult.getDescObject().getStatus() == 0 && nliResult.hasSemantics()) {
Semantic sem = nliResult.getSemantics()[0];
String appname = sem.getAppModule();
if (appname.equals("common")) {
// 處理公共語義，交給lastapp處理
if (lastapp != null) {
App app = appService.get(lastapp);
if ("slot".equals(app.status())) {
return app.getResult(sem);
} else {
return "抱歉，你說的我還不懂";
}
}
} else {
App app = appService.get(appname);
if (app != null) {
String result = app.getResult(sem);
lastapp = appname;
return result;
} else {
return "錯誤：未知服務類型";
}
}
} else {
return content;
}
}
}
return "抱歉，你說的我還不懂";
}
public static String getLastApp () {
return lastapp;
}
}模塊app中保存了上一回合的語義，以及一個回合結束之後app的狀態。通過語義中的特殊標記（“more”或”slot）和普通的modifier，與slot信息一起得到結果。由於沒有數據源，所以結果都只用一句話來代替。爲了清晰的展示返回結果是由哪個app處理的，代碼中在每個回答前加上了【app名稱】的前綴。下面是weatherapp的代碼：
package app;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import ai.olami.nli.Semantic;
import ai.olami.nli.slot.Slot;
import moredemo.NliService;
public class WeatherApp implements App {
private List<String> modifiers = new ArrayList<>();
private List<String> lastmods = new ArrayList<>();
private Map<String, Slot> slots = new HashMap<>();
// 保存當前的app狀態，目前有"slot"一種可能，表示拿到的語義缺少slot信息，需要用戶繼續輸入。
// 此時slotgrammar纔會生效
private String status = null;
private String op = null;
@Override
public String getResult(Semantic sem) {
// 保存前一個回合的modifier，便於處理more和slot的情況
List<String> temp = lastmods;
lastmods = modifiers;
modifiers = temp;
modifiers.clear();
// 設置新的modifier
for (String mod : sem.getGlobalModifiers()) {
modifiers.add(mod);
}
// 目前的功能只需要，並且語法中的語句都只有一個modifier，擴展的話需另作處理
if (modifiers.size() == 1) {
String modifier = modifiers.get(0);
if (modifier.equals("more")) {
// 通過nliservice中的lastapp是否是這個app判斷是否要解析此more語義
if (!"weather".equals(NliService.getLastApp())) {
return "【weather】抱歉，我不明白你的意思";
} else {
setSlots(sem.getSlots());
return result();
}
} else if (modifier.equals("slot")) {
// lastapp是此app且此app處於“slot”狀態時才處理此slot語義
if (!"weather".equals(NliService.getLastApp())) {
return "【weather】你給我的信息太少了";
} else if (!"slot".equals(status)) {
return "【weather】我不明白你跟我說的是什麼";
} else {
setSlots(sem.getSlots());
return result();
}
} else {
// app的一般流程，這裏表示modifier是“query”的情況
reset();
op = modifier;
setSlots(sem.getSlots());
return result();
}
} else {
return "【weather】我的神經發生了混亂";
}
}
// 通過保存的op和slots的組合確定當前執行哪種操作，並設置對應的app狀態
private String result() {
if (op.equals("query")) {
if (slots.containsKey("location")) {
String location = slots.get("location").getValue();
status = null;
return "【顯示" + location + "的天氣】";
} else {
status = "slot";
return "【weather】你要查哪裏的天氣呢？";
}
} else {
status = null;
return "【weather】我好像出了點問題？";
}
}
// 把參數slots中的slot信息保存起來
private void setSlots(Slot[] slots) {
for (Slot slot : slots) {
this.slots.put(slot.getName(), slot);
}
}
private void reset() {
slots.clear();
op = null;
}
@Override
public String status() {
return status;
}
}navi的代碼和它大同小異。
運行結果
加上一個簡單的界面，就可以測試輸出結果。
- 可以進行追問：
- 天氣的more grammar不會處理導航的上文：
- 相同的句式不會混淆：
這樣前文期望的目標基本都實現了。
總結與展望
通過給語法做標記，再在客戶端做一些工作，我們可以實現一些基本的上下文處理。這已經可以滿足相當一部分應用對上下文理解的需求。當然由於不是在語法匹配上支持的上下文，這裏的辦法有一些侷限性，當應用數量和複雜度提高時很可能會出現問題。希望olami平臺能儘快在服務端增加上下文的功能，這樣使用起來就可以更加簡便，應用的處理邏輯也可以更加簡明和清晰。