1.背景介绍
随着经济发展和产业升级，越来越多的企业开始转向数字化，不仅意味着生产效率提升、管理成本降低，还带动了人力资本的流动，有效降低了企业运营成本。人工智能（AI）正处于起飞阶段，如今已经进入深水区。未来的人类社会将会走向数字化时代。如何让智能城市蓬勃发展，并保持可持续发展的状态是各国政府和企业共同关注的课题之一。人工智能（AI）在这个领域是关键角色，它可以用来提高效率、降低成本、降低风险。很多国家和地区都在研制人工智能相关的产品和服务。中国作为世界第二大经济体，拥有庞大的消费者群体，人工智能（AI）能够在一些核心环节实现提升，比如物流、供应链管理等。但是人工智能（AI）并不是万金油，它的应用还有许多技能短板和局限性。
本系列课程的核心教材为人工智能导论（西安交通大学出版社）、机器学习实践（机械工业出版社）。本次课程内容主要从技术层面探讨如何使用基于规则推理的机器学习方法构建智能城市应用。而使用自然语言生成技术（Natural Language Generation Technology，NLPG），比如对话系统（Dialogue System）、决策支持系统（Decision Support System，DSS）、自动问答系统（Question Answering System，QAS）等，能够更加准确快速地响应客户需求，缩短订单处理时间，增加顾客满意度。此外，还可以使用深度学习技术（Deep Learning Technique，DLT）来进行图像识别、文本分析、视频分析等，实现更加复杂的业务流程自动化。最后，还可以结合可穿戴设备和终端平台，增强用户体验，提升应用易用性和用户粘性。
2.核心概念与联系
2.1 GPT-3
GPT-3 是 OpenAI 在其 2020 年发布的一种预训练语言模型，由英特尔推出，其对话系统可以生成符合用户输入风格的内容。类似 GPT 的 Transformer 模型，它也使用了注意力机制，能够捕获词语之间的关联关系。不同的是，GPT-3 对模型结构进行了优化，使得模型的计算复杂度减小，而且模型参数量非常大，所以才具有很高的生成性能。OpenAI 近期开源了 GPT-3 的代码，但由于涉及版权和知识产权问题，所以目前还没有官方提供中文版本的课程或文档。
2.2 大模型（Big Model）
“大模型”一词源自英文 Big Data，指的是训练模型所需的数据量太大，无法在单个服务器上运行或者无法分布式处理的情况。而“大模型”在神经网络中就是指的神经元数量巨大，每一个神经元连接到其他所有神经元，导致参数数量巨大。所以，要想构建大模型就需要采取一些方法，比如数据压缩、模型蒸馏等。
2.3 DLT（Deep Learning Technique）
深度学习（DL）技术是指利用深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等神经网络结构，通过大规模训练数据，模拟人类的大脑神经网络，逐渐建立起人的认知、判断、记忆等能力。
2.4 自动流程自动化（Business Process Automation）
自动流程自动化是指基于规则和技术的流程自动化，它可以通过预先定义好的标准流程模板、输入输出映射关系和规则引擎等技术手段，实现系统的业务流程自动化。它能够完成流程建设、监控、跟踪、评估、优化、改进等一系列过程。目前，自动流程自动化系统主要分为手动流程、工作流流程和语音流程三种类型。
2.5 智能城市
智能城市是一个充满未来感的名词，是指根据消费者对品质生活的追求、精益求精的生活方式，以及电子商务、IoT、人工智能等新兴技术，打造出具有竞争力的市场环境，并通过精细化管理和数据驱动的方式，提升顾客体验、营销效果、盈利能力，带动经济发展、居民生活水平的提升。未来，智能城市将成为全新的城市形态，逐渐被接纳到现有的城市结构中，并以更具影响力的方式，影响着我们的社会和经济发展方向。
3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解
3.1 基于规则的NLPG系统构建
构建基于规则的NLPG系统，一般包括两个阶段：规则的设计和生成器的搭建。
3.1.1 规则的设计
设计规则一般遵循以下几个原则：
- 规则表达清晰、简单。不要过于复杂，避免规则之间产生冲突，并且规则不能无限制地匹配所有的情况。
- 规则易于理解、修改。规则越简单、容易理解，修改起来也就越方便。
- 规则独立、不重复。每个规则都应该是独一无二的，不可与别的规则重复。
- 规则通用、泛化。规则通用意味着它可以适用于各种场景，而泛化意味着它不需要专门针对某个特定领域。
3.1.2 生成器的搭建
生成器是基于规则的NLPG系统中重要的组成部分。生成器负责按照用户的指令，生成符合规则语法的文字描述。生成器的设计原则如下：
- 可扩展性。生成器的设计应该是模块化、可拓展的。这样的话，可以很好地满足需求变更和复杂场景的需求。
- 用户友好性。生成器应该易于使用，且在界面上给予良好的提示信息。
- 数据驱动性。生成器的设计应该依赖于数据驱动。如果数据集缺乏，那么生成器的效果可能会比较差。
- 概括性。生成器应该具有概括性。系统可以根据历史数据，总结出一些常用的模式，然后自动生成相应的回复。
3.2 基于大模型的自动问答系统构建
基于大模型的自动问答系统是指采用深度学习技术，用大规模数据训练的模型来回答用户的问题。基于大模型的自动问答系统的构建一般分为三个步骤：模型训练、模型优化、部署。
3.2.1 模型训练
模型训练通常包括数据收集、数据预处理、特征工程、模型选择和超参数调优等过程。
- 数据收集：收集海量的数据，包括自然语言、图像、视频等。
- 数据预处理：将数据转换为模型可以接受的格式，比如分词、去停用词、过滤无关的词汇。
- 特征工程：通过特征工程将数据转换为模型可以接受的形式，比如转换为向量表示、抽取文本特征、转换为句向量。
- 模型选择：选择合适的模型，比如神经网络模型、决策树模型、聚类模型等。
- 超参数调优：根据不同的模型和数据的特性，选取合适的超参数，比如学习率、惩罚项系数、神经网络层数等。
3.2.2 模型优化
模型训练后，需要进行模型优化，才能达到较好的效果。模型优化的过程包括：
- 针对训练误差的分析：观察模型的训练误差，找出模型不收敛的原因。
- 针对测试误差的分析：通过测试集评价模型的效果，找出模型欠拟合还是过拟合的问题。
- 模型调整：对于欠拟合问题，增大训练数据集，减小模型的容量；对于过拟合问题，适当增加模型复杂度，减少模型的容量。
- 验证集的设计：通过划分验证集的方式，做模型的性能评估，防止过拟合。
3.2.3 部署
部署通常包括接口的设计、模型的保存和加载、API的封装等。
- 接口的设计：设计符合用户习惯的接口，用户只需要简单的调用接口就可以获取模型的结果。
- 模型的保存和加载：保存模型的参数，方便重启、恢复等。
- API的封装：封装接口到统一的框架中，简化开发。
3.3 基于NLPG的决策支持系统构建
基于NLPG的决策支持系统，即可以用于收集、分析、整理和存储数据的系统。这种系统用于分析、整理、归纳、组织和呈现历史数据中的信息。它也是一种解决复杂问题的有效工具。决策支持系统的构建一般分为四个步骤：需求调研、模型设计、模型训练、模型部署。
3.3.1 需求调研
需求调研包括对用户的研究、功能的分析、系统的目标、前置条件、约束条件等方面进行调查。
- 用户研究：了解用户的诉求和期望。包括用户对系统的基本要求、使用频率、工作方式、反馈意愿、满意度、用户能力等。
- 功能分析：了解用户最喜欢的功能和偏好。
- 系统目标：明确系统的最终目标，确定功能的优先级。
- 前置条件：说明系统的前置条件，主要有硬件资源、软件环境、可用数据等。
- 约束条件：说明系统使用的约束条件，主要有时延、用户体验、吞吐量、错误容忍度等。
3.3.2 模型设计
模型设计包括数据源的选择、功能的分类、关系数据库的设计、实体-关系模型的设计、用户画像的设计等。
- 数据源的选择：选择合适的数据源，如公司的财务报表、金融交易数据、用户浏览记录、搜索日志等。
- 功能的分类：将系统的功能分为四大类，包括检索、分析、聚类、推荐等。
- 关系数据库的设计：设计关系数据库，根据用户需求，定义实体、属性、联系，以及实体间的关联关系。
- 实体-关系模型的设计：将关系数据库转换为实体-关系模型，使用符合语义的数据模型。
- 用户画像的设计：建立用户画像，形成用户画像特征库，可用于分析、过滤用户数据。
3.3.3 模型训练
模型训练包括数据获取、数据清洗、特征工程、模型选择和超参数调优等步骤。
- 数据获取：收集海量的数据，包括文本数据、图片数据、视频数据等。
- 数据清洗：对数据进行清洗，将原始数据转换为模型可以接受的格式。
- 特征工程：通过特征工程将数据转换为模型可以接受的形式，比如转换为向量表示、抽取文本特征、转换为句向量。
- 模型选择：选择合适的模型，比如深度学习模型、分类模型等。
- 超参数调优：根据不同的模型和数据的特性，选取合适的超参数，比如学习率、隐藏单元数等。
3.3.4 模型部署
模型部署包括服务的设计、模型的保存和加载、API的封装等步骤。
- 服务的设计：根据用户的需求，设计服务的功能。例如，可以提供检索功能、分析功能、聚类功能、推荐功能等。
- 模型的保存和加载：保存模型的参数，方便重启、恢复等。
- API的封装：封装服务接口，使得服务的调用更加方便。
4.具体代码实例和详细解释说明
4.1 Python 实现 NLPG 系统
import nltk
from nltk import ChatBot
bot = ChatBot("RuleBasedChatbot")
def greeting_response(text):
bot_responses = ["Hi there! How can I assist you today?", "Hello!", "How can I help?"]
for response in bot_responses:
if text.lower() == "hi" or text.lower() == "hello":
return response
def weather_forecast(text):
bot_responses = [f'The temperature in {location} is around {temperature}.', f'{location}: Currently {description}, with a high of {high} and a low of {low}.']
location = text.split()[1]
temperature = str(random.randint(-10, 40)) + '°C'
description = random.choice(['Sunny','Cloudy','Rainy'])
high = str(random.randint(18, 30)) + '°C'
low = str(random.randint(5, 17)) + '°C'
for response in bot_responses:
if location.lower() in response.lower():
return response
def add_numbers(text):
numbers = []
result = None
for word in nltk.word_tokenize(text):
try:
num = float(word)
numbers.append(num)
except ValueError:
continue
if len(numbers) > 1:
result = sum(numbers)
elif len(numbers) == 1:
result = numbers[0]
else:
pass
if result!= None:
return f"{result:.2f}"
bot.set_trainer(ChatterBotCorpusTrainer)
bot.train("./chatterbot/corpus/")
while True:
message = input("> ")
if message.strip() == "":
continue
elif message.lower().startswith("quit"):
break
else:
response = ""
# Greeting Response
if any(word in message.lower() for word in ['hi', 'hello']):
response += greeting_response(message)
# Weather Forecast
elif any(word in message.lower() for word in ['weather', 'temperature']):
response += weather_forecast(message)
# Add Numbers
else:
response += add_numbers(message)
# If no matching intent found use NLTK's ChatterBot Corpus
if not response:
response = bot.get_response(message).text
print(response)
