مع استمرارنا في تطوير NomNom، روبوت الدردشة الذكي للوصفات، نحن متحمسون لمشاركة بعض التفاصيل التقنية وراء تنفيذه. في جوهره، يجمع NomNom بين تقنيات معالجة اللغات الطبيعية المتقدمة مع رسم بياني معرفي قوي قائم على إطار وصف الموارد لتقديم تجربة بحث عن الوصفات بشكل محادثة سلس.
خط أنابيب معالجة اللغات الطبيعية: من إدخال المستخدم إلى الاستعلام المنظم#
تم تصميم خط أنابيب معالجة اللغات الطبيعية لدينا لتحويل استعلامات المستخدم باللغة الطبيعية إلى تمثيلات منظمة يمكن استخدامها للاستعلام عن الرسم البياني المعرفي القائم على إطار وصف الموارد. إليك تفصيل المكونات الرئيسية:
التجزئة: نستخدم مجموعة أدوات اللغة الطبيعية (NLTK) لبايثون لتقسيم إدخال المستخدم إلى رموز فردية. هذه الخطوة ضرورية لمزيد من المعالجة.
وسم أجزاء الكلام: نطبق واسم أجزاء الكلام من NLTK لتحديد الدور النحوي لكل كلمة في الاستعلام. هذا يساعد في فهم بنية طلب المستخدم.
التعرف على الكيانات المسماة (NER): لقد طورنا نموذج NER مخصص باستخدام Stanford NER وبيانات تدريب إضافية خاصة بمجال الطهي. هذا يسمح لنا بتحديد المكونات وطرق الطهي والمطابخ والكيانات الأخرى ذات الصلة في استعلام المستخدم.
تحليل التبعية: نستخدم محلل Stanford لفهم العلاقات بين الأجزاء المختلفة للاستعلام، وهو مفيد بشكل خاص للطلبات المعقدة.
تصنيف النية: لقد نفذنا نموذج تصنيف متعدد الفئات باستخدام scikit-learn لتصنيف استعلامات المستخدم إلى نوايا مثل البحث عن الوصفات أو الاستفسار الغذائي أو شرح تقنية الطهي.
إنشاء الاستعلام: بناءً على الكيانات المستخرجة والنية المحددة والبنية المحللة، نقوم بإنشاء استعلام SPARQL يمكن تنفيذه على الرسم البياني المعرفي القائم على إطار وصف الموارد لدينا.
الرسم البياني المعرفي القائم على إطار وصف الموارد: عقل NomNom#
تم بناء وإدارة الرسم البياني المعرفي القائم على إطار وصف الموارد لدينا باستخدام إطار عمل Apache Jena. إليك كيف قمنا بهيكلة وتنفيذ هذا المكون الحاسم:
تصميم الأنطولوجيا: لقد طورنا أنطولوجيا OWL مخصصة تحدد الفئات والخصائص للوصفات والمكونات وطرق الطهي والمعلومات الغذائية والمزيد. تعمل هذه الأنطولوجيا كمخطط للرسم البياني المعرفي لدينا.
إدخال البيانات: لقد أنشأنا نصوص بايثون تحول بيانات الوصفات من مصادر مختلفة (مواقع الويب، كتب الطبخ، مساهمات المستخدمين) إلى ثلاثيات RDF تتوافق مع الأنطولوجيا الخاصة بنا.
مخزن الثلاثيات: نستخدم Apache Jena TDB كمخزن للثلاثيات، مما يوفر تخزين وإستعلام فعال لبيانات RDF.
نقطة نهاية SPARQL: لقد قمنا بإعداد خادم Fuseki لتوفير نقطة نهاية SPARQL، مما يسمح لنظام معالجة اللغات الطبيعية لدينا بالاستعلام عن الرسم البياني المعرفي.
محرك الاستدلال: نستفيد من قدرات الاستدلال المدمجة في Jena لاستنتاج حقائق وعلاقات إضافية، مما يعزز ثراء الرسم البياني المعرفي لدينا.
الربط بين معالجة اللغات الطبيعية وإطار وصف الموارد: تنفيذ الاستعلام وإنشاء الاستجابة#
بمجرد أن يكون لدينا استعلام SPARQL تم إنشاؤه من إدخال المستخدم، تستمر العملية على النحو التالي:
تنفيذ الاستعلام: يتم إرسال استعلام SPARQL إلى خادم Fuseki الخاص بنا وتنفيذه على الرسم البياني المعرفي القائم على إطار وصف الموارد.
معالجة النتائج: تتم معالجة نتائج الاستعلام، التي يتم إرجاعها كـ RDF، وتحويلها إلى تنسيق أكثر قابلية للاستخدام لنظام إنشاء الاستجابة لدينا.
إنشاء الاستجابة: نستخدم نظامًا قائمًا على القوالب، تم تنفيذه في بايثون، لإنشاء استجابات باللغة الطبيعية بناءً على نتائج الاستعلام ونية المستخدم الأصلية.
إدارة الحوار: تحتفظ آلة حالة بسيطة بسياق المحادثة، مما يسمح بأسئلة المتابعة والتوضيحات.
التحديات والحلول#
لم يكن تطوير NomNom خاليًا من التحديات. إليك بعض ما واجهناه وكيف تعاملنا معها:
تعقيد الاستعلام: يمكن أن تكون بعض طلبات المستخدم معقدة للغاية. لقد نفذنا نظام تفكيك الاستعلام الذي يقسم الاستعلامات المعقدة إلى استعلامات فرعية أبسط.
حل الغموض: غالبًا ما تكون المصطلحات الطهوية غامضة. نستخدم مزيجًا من تحليل السياق ومطالبات توضيح المستخدم لحل الغموض.
تحسين الأداء: مع نمو الرسم البياني المعرفي لدينا، يمكن أن يتأثر أداء الاستعلام. لقد نفذنا آليات التخزين المؤقت وتقنيات تحسين الاستعلام للحفاظ على الاستجابة.
دعم متعدد اللغات: لتلبية احتياجات الجمهور العالمي، نعمل على توسيع خط أنابيب معالجة اللغات الطبيعية لدينا لدعم لغات متعددة، بدءًا من الإسبانية والفرنسية.
التحسينات التقنية المستقبلية#
بينما نتطلع إلى المستقبل، نحن متحمسون للعديد من التحسينات التقنية في خارطة الطريق لدينا:
التعلم العميق لمعالجة اللغات الطبيعية: نحن نستكشف استخدام نماذج التعلم العميق، وخاصة شبكات LSTM، لتحسين قدرات معالجة اللغات الطبيعية لدينا.
الرسم البياني المعرفي الموزع: للتعامل مع أحجام البيانات المتزايدة، نبحث في حلول تخزين RDF الموزعة مثل Apache Rya.
تكامل البيانات في الوقت الفعلي: نحن نطور نظامًا لتحديث الرسم البياني المعرفي لدينا ديناميكيًا بوصفات جديدة ومحتوى منشأ من قبل المستخدم.
الاستدلال الدلالي: نخطط للاستفادة من قدرات الاستدلال الدلالي الأكثر تقدمًا لتقديم توصيات واستبدالات للوصفات أكثر ذكاءً.
يمثل NomNom تقاطعًا مثيرًا بين معالجة اللغات الطبيعية وتقنيات الويب الدلالي والذكاء الاصطناعي. من خلال الجمع بين هذه التقنيات المتطورة، نقوم بإنشاء روبوت دردشة لا يفهم الوصفات فحسب، بل يمكنه أيضًا الانخراط في محادثات طهي ذات مغزى مع المستخدمين.
ترقبوا المزيد من الغوص التقني العميق بينما نواصل تعزيز وتوسيع قدرات NomNom!