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WEB 3.0 与人工智能 www.raullen.com 学号 :10712002 计算机学院 2007 级博士 1 班导师 : 胡昌振教授柴奇

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WEB 1.0 World Wide Web ，简称 WWW ，是英国人 TimBerners-Lee 1989 年在欧洲共同体的一个大型科研机构任职时发明的通过 WEB ，互联网上的资源，可以在网页里比较直观的表示出来；而且资源之间，在网页上可以链来链去在 WEB1.0 上做出巨大贡献的公司有 Netscape ， Yahoo 和 Google WEB1.0 是以数据为核心的网 --- 对语义网的渴望

WEB 2.0 Blog ：用户织网，发表新知识，和其他用户内容链接，进而非常自然的组织这些内容。 RSS ：用户产生内容自动分发，定阅 WIKI ：用户共同建设一个大百科全书 Podcasting ：个人视频 / 声频的发布 / 定阅 SNS ： blog+ 人和人之间的链接 --- 以用户为核心的互联网

Definition of WEB 3.0 Web 3.0 is a term that is used to describe various aspects of the evolution of Web usage and interaction along several paths Transforming the Web into a database An evolutionary path to artificial intelligence The realization of the Semantic Web and SOA Evolution towards 3D Web 3.0 as an "Executable" Web Abstraction Layer

Web3.0 的主要技术实现跨越不同的应用平台智能化搜索计算机智能化处理 ---Web 3·0, 是一个全新的人机对话时代，网络成为一个基于定向搜索 + 开放式 TAG( 分类系统 )+ 智能匹配的操作系统

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WEB 3.0 的宠儿小 I http://www.xiaoi.com/

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机器人开发的意义个人用户：无时无刻让好友找到你随时随地推广自己的 BLOG 将收藏与人分享尽情展示自己的创意

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谁在看好小 I 五家风险投资商注资赢思软件 Jafco Asia DFJ ePlanet Intel Capital Zero2ipo Capital IDG VC 比尔盖茨：个性化的智慧型网络

系统结构 1 提问预处理推理模板处理回答小 I 处理流程

匹配算法以 A 为根节点开始的规则可以是 :*A*B*, *A*B*C*, *A*B*C*D, *A*B*D*, *A*B*E*, *A*B*E*F 等等若是 *B*C* 前没有关键词，则采用以 B 为根节点开始的规则

一个例子例如，当规则库中有上面描述的规则存在时，用户输入以下句子 : 北京今天的天气格外好。经过中文分词后，分成 : 北京 | 今天 | 的 | 天气 | 格外 | 好。

A.L.I.C.E. ALICE (Artificial Linguistic Internet Computer Entity) 美国宾西法尼亚州 Lehigh 大学的 Richard S. Wallace 博士开发基于经验的人工智能聊天机器人 2000 年和 2001 年两度获得著名的 Loebner 奖

ALICE 推理的一个例子 <category> <pattern>_ love your baby </pattern> <template>Yes, I love my baby.</template> </category> <category> <pattern>do you love your family</pattern> <template>I love my family very much.</template> </category> <category> <pattern>do you love * boy</pattern> <template>of course the boy is very clever</template> </category>

人工智能标记语言 AIML ALICE 采用 AIML(Artificial Intelligence Markup Language) 作为它的知识描述语言 AIML 是利用 XML 标准定义的一种服务于人工智能领域需要的特定语言 , 设计 AIML 的最初意图就是为了能够用最简单的方式来创建人工智能聊天机器人

AIML 语法构成要素 The most important units of AIML are: <aiml>: the tag that begins and ends an AIML document <category>: the tag that marks a "unit of knowledge" in an Alicebot's knowledge base <pattern>: used to contain a simple pattern that matches what a user may say or type to an bot <template>: contains the response to a user input

丰富的标签 1 学习能力： <learn filename--'X"> 2 思考能力： <think >... </think> 3 判断能力： <condition>... </condition> 4 记忆能力： <set xxx>...</set xxx> 和 <get xxx> 5 上下文相关语言能力： <set it>...</set it> 和 <get it>...</get it> ； <person/> 和 <person/>;< topic >...</topic> ； <that index--“nx,ny">;<input index--"number"/>

对于 AIML 的两个例子例 1 ： <category> <pattern>HELLO</pattern> <template>Hi, there! </template> </category> 例 2 ： <category> <pattern>HI</pattern> <template><srai>HELLO</srai></template> </category>

AIML 知识库的结构一个简单的 AIML 文件内容如下所示 : <? xml version="1.0" encoding="ISO-8859-1"?> <aiml version="1.0"> <category> <pattern>HOWMANY DAYS * WEEK</pattern> <template>7 days per week.</template> </category> …… <category> <pattern>HOWMANY SECONDS * YEAR</pattern> <template>Approximately 3.14 times 10 to the seventh. </template> </category> </aiml>

ALICE & AIML for Chinese ALICE 处理英语、法语、德语等屈折语对话方面取得了空前的成功 , 但是在处理汉语这样的孤立语方面… .. 汉语词之间没有明显的分割标记 , 虚词运用较多 , 句序比较自由 ALICE 绝对严格的词与词匹配对汉语而言并不合适因此必须针对汉语的特点 , 作进一步的研究和特定的处理

ALICE 在中文处理上的改进分词和词性标注在 NLP 领域中 , 汉语的自动分词已经有多种算法实现 , 大体上分为如下几种 : 最大匹配法、反向最大匹配法、逐词遍历法、设立切分标志法、最佳匹配法、有穷多层次列举法、二次扫描法、基于词频统计的分词方法、基于期望的分词方法、双向扫描法、邻接约束方法、专家系统方法、最少分词词频选择方法、神经网络方法等等 , 技术相对比较成熟

ALICE 在中文处理上的改进同义句处理计算机是什么 = ？计算机是啥计算机是什么 = ？电脑是什么计算机是什么 = ？电脑是啥规则 :[ 计算机 | 电脑 | 微机 | 微型计算机 ] 是 [ 什么 | 啥 ]

ALICE 在中文处理上的改进句式变换汉语 AIML 知识库的建设

智能化有情感 ? 有智能有语义无智能有语义无智能无语义 WEB X.0 WEB 3.0 WEB 2.0 WEB 1.0

对网络社会交流的影响产生了完全虚拟化的网络交流彻底模糊了现实与虚拟之间的界限人对智能程序可以产生真实的情感

写在最后 Internet 发展至今 , 人们获职取信息的方式和效率有很大的改变最初 Web 应用是公司和个人通过这个媒介将信息发布给用户 , 但这种情况下网络上的重复信息太多太乱 , 权威信息太少 , 专业性关联和分类不够 , 并不能满足人们对信息更高的需求随着技术的飞速发展 ,Web 被分割不同区块与服务 , 实现更多的应用，新一代 Web 技术的兴起 , 为用户提供了一个更快捷、友好的平台 , 让用户友成为创造者 , 参与其中 , 主动维护和分享自己的内容这种开放式的信息存储模式 , 由网络服务驱动、松散联合的 Web 使网络体系更为强大和丰富

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