这篇文章主要为大家详细介绍了AI人工智能应用，本文拟使用Python开发语言实现类似于WIndows平台的“小娜”，，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
在人工智能进展的如火如荼的今天，我们如果不尝试去接触新鲜事物，马上就要被世界淘汰啦~
本文拟使用Python开发语言实现类似于WIndows平台的“小娜”，或者是IOS下的“Siri”。最终达到人机对话的效果。
【实现功能】
这篇文章将要介绍的主要内容如下：
1、搭建人工智能--人机对话服务端平台
2、实现调用服务端平台进行人机对话交互
【实现思路】
AIML
AIML由Richard Wallace发明。他设计了一个名为 A.L.I.C.E. （Artificial Linguistics Internet Computer Entity 人工语言网计算机实体） 的机器人，并获得了多项人工智能大奖。有趣的是，图灵测试的其中一项就在寻找这样的人工智能：人与机器人通过文本界面展开数分钟的交流，以此查看机器人是否会被当作人类。
本文就使用了Python语言调用AIML库进行智能机器人的开发。
本系统的运作方式是使用Python搭建服务端后台接口，供各平台可以直接调用。然后客户端进行对智能对话api接口的调用，服务端分析参数数据，进行语句的分析，最终返回应答结果。
当前系统前端使用HTML进行简单地聊天室的设计与编写，使用异步请求的方式渲染数据。
【开发及部署环境】
开发环境：Windows 7 ×64 英文版
JetBrains PyCharm 2017.1.3 x64
测试环境：Windows 7 ×64 英文版
【所需技术】
1、Python语言的熟练掌握,Python版本2.7
2、Python服务端开发框架tornado的使用
3、aiml库接口的简单使用
4、HTML+CSS+Javascript(jquery)的熟练使用
5、Ajax技术的掌握
【实现过程】
1、安装Python aiml库
pip install aiml
2、获取alice资源
Python aiml安装完成后在Python安装目录下的 Lib/site-packages/aiml下会有alice子目录，将此目录复制到工作区。
或者在Google code上下载alice brain: aiml-en-us-foundation-alice.v1-9.zip
3、Python下加载alice
取得alice资源之后就可以直接利用Python aiml库加载alice brain了：
import aiml os.chdir('./src/alice') # 将工作区目录切换到刚才复制的alice文件夹 alice = aiml.Kernel() alice.learn("startup.xml") alice.respond('LOAD ALICE') 注意加载时需要切换工作目录到alice(刚才复制的文件夹)下。
4、 与alice聊天
加载之后就可以与alice聊天了，每次只需要调用respond接口：
alice.respond('hello') #这里的hello即为发给机器人的信息 5. 用Tornado搭建聊天机器人网站
Tornado可以很方便地搭建一个web网站的服务端，并且接口风格是Rest风格，可以很方便搭建一个通用的服务端接口。
这里写两个方法：
get：渲染界面
post：获取请求参数，并分析，返回聊天结果
Class类的代码如下：
class ChatHandler(tornado.web.RequestHandler): def get(self): self.render('chat.html') def post(self): try: message = self.get_argument('msg', None) print(str(message)) result = { 'is_success': True, 'message': str(alice.respond(message)) } print(str(result)) respon_json = tornado.escape.json_encode(result) self.write(respon_json) except Exception, ex: repr(ex) print(str(ex)) result = { 'is_success': False, 'message': '' } self.write(str(result)) 6. 简单搭建一个聊天界面
该界面是基于BootStrap的，我们简单搭建这么一个聊天的界面用于展示我们的接口结果。同时进行简单的聊天。
7. 接口调用
我们异步请求服务端接口，并将结果渲染到界面
$.ajax({ type: 'post', url: AppDomain+'chat', async: true,//异步 dataType: 'json', data: ( { "msg":request_txt }), success: function (data) { console.log(JSON.stringify(data)); if (data.is_success == true) { setView(resUser,data.message); } }, error: function (data) { console.log(JSON.stringify(data)); } });//end Ajax 这里我附上系统的完整目录结构以及完整代码->
8、目录结构
9、Python服务端代码
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import os.path import tornado.auth import tornado.escape import tornado.httpserver import tornado.ioloop import tornado.options import tornado.web from tornado.options import define, options import os import aiml os.chdir('./src/alice') alice = aiml.Kernel() alice.learn("startup.xml") alice.respond('LOAD ALICE') define('port', default=3999, help='run on the given port', type=int) class Application(tornado.web.Application): def __init__(self): handlers = [ (r'/', MainHandler), (r'/chat', ChatHandler), ] settings = dict( template_path=os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'templates'), static_path=os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'static'), debug=True, ) # conn = pymongo.Connection('localhost', 12345) # self.db = conn['demo'] tornado.web.Application.__init__(self, handlers, **settings) class MainHandler(tornado.web.RequestHandler): def get(self): self.render('index.html') def post(self): result = { 'is_success': True, 'message': '123' } respon_json = tornado.escape.json_encode(result) self.write(str(respon_json)) def put(self): respon_json = tornado.escape.json_encode("{'name':'qixiao','age':123}") self.write(respon_json) class ChatHandler(tornado.web.RequestHandler): def get(self): self.render('chat.html') def post(self): try: message = self.get_argument('msg', None) print(str(message)) result = { 'is_success': True, 'message': str(alice.respond(message)) } print(str(result)) respon_json = tornado.escape.json_encode(result) self.write(respon_json) except Exception, ex: repr(ex) print(str(ex)) result = { 'is_success': False, 'message': '' } self.write(str(result)) def main(): tornado.options.parse_command_line() http_server = tornado.httpserver.HTTPServer(Application()) http_server.listen(options.port) tornado.ioloop.IOLoop.instance().start() if __name__ == '__main__': print('HTTP server starting ...') main() 9、Html前端代码
qixiao tools Home QiXiao - Chat Admin : QiXiao
【系统测试】
1、首先我们将我们的服务运行起来
2、调用测试
然后我们进行前台界面的调用
这里我们可以看到，我们的项目完美运行，并且达到预期效果。
【可能遇到问题】
中文乱码
【系统展望】
经过测试，中文目前不能进行对话，只能使用英文进行对话操作，有待改善。
以上就是AI人工智能 Python实现人机对话的详细内容，更多请关注0133技术站其它相关文章！
