物聯(lián)網(wǎng)應用中的策略自動生成器

張美楠 鄭濰雯 王驕陽

摘 要：本文圍繞實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)應用領域中的只能家居方面的策略的自動生成展開，旨在將研究小組的項目開發(fā)成果，策略自動生成器的軟件開發(fā)過程進行描述。開發(fā)過程主要包括：基于Python語言實現(xiàn)的各大中文語義開發(fā)平臺的中文自然語言分析，其中BosonNLP開發(fā)平臺占據(jù)主要部分;基于SQL數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)的智能家居領域語言的關鍵詞，近義詞等的統(tǒng)計工作;科大訊飛推出的以語音為核心的人機交互解決方案-AIUI開放平臺，實現(xiàn)智能手機上的語音識別功能;以及基于當前app主流開發(fā)工具Android?Studio開發(fā)的應用程序-策略自動生成器。項目主要解決的問題，捕獲關于智能家居領域家電控制方向的自然語言。理解語義并作出相應的回饋指令，從而實現(xiàn)語音控制智能家居的目的。

關鍵詞：物聯(lián)網(wǎng);策略自動生成器;BonsonNLP;SQL數(shù)據(jù)庫;AIUI

本項目內(nèi)容圍繞實現(xiàn)智能家居等可控智能領域的策略自動生成器展開;此策略自動生成器致力于給出問題的最優(yōu)解決方案，相較于類似傳統(tǒng)的家居領域的電視遙控器等事先設定好的內(nèi)部邏輯，此項目致力于實現(xiàn)各個電器的智能控制，最大的特點是使用語音控制家電，捕獲用戶語言中的關鍵信息，實現(xiàn)家居產(chǎn)品的控制工作。（例如，某傳統(tǒng)電器-空調，擺脫了傳統(tǒng)的控制遙控器之后，當前市面上的很多智能音箱等產(chǎn)品已經(jīng)可以實現(xiàn)語音控制。但是命令中若涉及到繁瑣的不易理解的用戶輸入語言“當室內(nèi)溫度超過30℃時，請打開空調制冷功能”，“只要室內(nèi)溫度大于30℃了，就請你打開空調...”可能難以區(qū)分）由此，此項目內(nèi)容中的策略自動生成器致力于針對智能家居領域中的幾個典型家電，基于NLP開放平臺提供的開發(fā)者接口，通過大量的語句測試，來統(tǒng)計并豐富指定領域語言流中的關鍵信息，結合中文分詞算法，實現(xiàn)關鍵字提取，進行數(shù)據(jù)分析，匹配，對智能終端執(zhí)行控制命令，讓大眾發(fā)出的即使再平常的語音指令，也能輕松被機器識別。

一、NLP以及簡單的數(shù)據(jù)庫

自然語言處理（NLP）是人工智能和語言學領域的一個分支學科，同時也是機器學習中最熱的一個方向之一。試想想，機器可完全明白人類的語言，并且可以嫻熟地使用自然語言與人類溝通，這不就是人工智能的目標？幸好，現(xiàn)在各種文本預處理、文本挖掘技術已日漸成熟，可以幫助我們從文本中提取出更多有意義的信息。此項目主要使用了一款NLP開放平臺-玻森，此團隊專注于中文語義分析技術，其通過自主研發(fā)的中文分詞、句法分析、語義聯(lián)想和實體識別技術，為開發(fā)者提供了簡單、強大、可靠的中文語義分析云端API。

通過此平臺，項目組的成員主要進行了以下一些測試，關鍵詞提取“現(xiàn)在外面的天氣真熱啊”，利用Python執(zhí)行代碼之后得到的關鍵詞有“天氣，熱”。語義聯(lián)想“打開空調”，執(zhí)行后得到的相近語義有“翻開，拆開等”。針對各種類型的家電產(chǎn)品，首先通過各種中文分析工具，提取出每一條控制語句中的關鍵字，并加之適當?shù)恼Z義分析，將統(tǒng)計結果錄入數(shù)據(jù)庫，建立一套關于針對智能家居控制領域的語法，便于后續(xù)程序的開發(fā)。數(shù)據(jù)庫可以直觀的理解為存放數(shù)據(jù)的倉庫，那么我們將家電的控制指令中的關鍵字提取出來后，將其存儲于數(shù)據(jù)庫。想要達到完全智能化的控制，需要通過大量的機器訓練或是提供大量的數(shù)據(jù)。

二、語音識別平臺

眾所周知，科大訊飛、云知聲、思必馳是幾家專注于語音識別技術的公司，依靠垂直語音技術領域，長期盤踞主流語音市場，擁有先發(fā)優(yōu)勢。那么此次軟件開發(fā)過程中，小組成員經(jīng)過調研后，毫不猶豫的選擇接入了科大訊飛的語音識別平臺技術。AIUI是科大訊飛2015年推出的一套以語音為核心的人機交互解決方案，意在使應用和設備能夠快速具備能聽會說，能理解會思考的能力。此策略自動生成器的最大的功能之一，語音控制智能家居的能力通過接入AIUI得到了簡單方便的實現(xiàn)。

三、程序開發(fā)

搭建程序的界面，實現(xiàn)其內(nèi)部的邏輯功能，建立前后臺的連接，引入各個平臺的API，相信是眾多app開發(fā)者最熟悉的操作內(nèi)容。首先在開發(fā)工具的選擇上，小組選擇了當前主流的集成開發(fā)工具AS，其擁有完善的插件管理，支持多種代碼管理工具，智能且有GOOGLE官方支持等多項優(yōu)點。在項目的實際開發(fā)過程中，界面的設計上基本沒有遇到什么問題，實際接入AIUI平臺的SDK時，由于項目開發(fā)的不熟練，以及官方使用文檔的理解能力不夠，開發(fā)初期饒了很多的彎路，但是好在經(jīng)過大家的共同努力，基本達成了預期的目標成果。用戶輸入一段及其控制語音指令，程序反饋出對應的機器操作指令。實際軟件中已經(jīng)基本實現(xiàn)了冰箱，空調，電燈，電視機的開關等控制，歡迎感興趣的小伙伴體驗這款（物聯(lián)網(wǎng)應用中的）策略自動生成器軟件并提供您寶貴的建議。

四、總結

事實上，想要達到真正的智能，絕不僅僅是簡單的軟件開發(fā)，今年早些時候，Google?DeepMind的AlphaGo打敗了韓國的圍棋大師李世乭九段。在媒體描述DeepMind勝利的時候，將人工智能（AI）、機器學習（machine?learning）和深度學習（deep?learning）都用上了。機器學習最基本的做法，是使用算法來解析數(shù)據(jù)、從中學習，然后對真實世界中的事件做出決策和預測。與傳統(tǒng)的為解決特定任務、硬編碼的軟件程序不同，機器學習是用大量的數(shù)據(jù)來“訓練”，通過各種算法從數(shù)據(jù)中學習如何完成任務。盡管我們此次的研究僅僅是針對于簡單易用的軟件的開發(fā)，但是站在深遠發(fā)展的角度上，我們的下一步目標可能會是深入人工智能領域的研究，畢竟人工智能時代正在悄然改變著我們的生活。

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