摘要：兵棋演习是重要的作战模拟手段,但兵棋系统较高的查询操作门槛限制了其使用和扩展。通过调查了解某一兵棋演习的实际运行过程,搜集并分析参训人员的使用需求,设计了以访问兵棋数据库为主的智能问答系统。问答系统以aiml语言(Artificial Intelligence Markup Language,人工智能标记语言)和ALICE程序为基础,采用启发式规则,制作了特定的aiml文档、数据库索引表和数据库访问模块,实现了对某一兵棋数据库的访问。系统的完成使参演人员可以以自然语言查询兵棋演习交战数据,实时快速地解答参演人员的各种疑问,并实现演习问答数据的全时采集及交战数据的快速统计分析。

摘要：领域外话语的开放性、口语化以及表达多样性,使得现有的限定领域口语对话系统不能很好地处理超出领域话语。该文提出了一种限定领域口语对话系统协处理方案,基于人工智能标记语言aiml,设计一套理解开放语义用户话语的理解模板,并对未匹配话语基于话语相似度进行理解模板分类,进而采用扩展有限状态自动机处理模式,结合对话流程上下文的状态及信息,实现理解模板到应答模板的转换,改变了单纯模板匹配方法在对话流程控制方面的相对缺失。中文手机导购领域的测试表明,该文所提出的协处理方法能有效地辅助口语对话系统完成限定领域完整对话流程,得到更好的用户满意度。

摘要：通过对智能机器人ALICE的研究,结合学校的实际问题,设计智能校园咨询机器人,针对校园咨询问题提出相应的解决方案并予以实现,通过对aiml的研究,实现基于表情的智能聊天,人性化地服务于广大师生。

摘要：基于智能语音实现一个以智能语音机器人问答为交互的Android课程答疑APP,以软件工程课程为例。通过aiml来构建课程知识的中文语料库,使系统具有模糊匹配、学习以及快速应答能力,对话更加专业。为适应通常的对话,接入图灵机器人服务,使对话更有趣。该文介绍了系统的架构、功能及各个模块之间的关键技术,实现的系统能够解答软件工程课程学习中常见的问题,为用户答疑解惑。

摘要：分析人工智能聊天机器人ALICE(Artificial Linguistic Internet Computer Entity)的知识组织结构和内部推理机制,指出ALICE系统在语义推理方面的缺陷,提出使用语义网本体理论与ALICE推理机制相结合的解决方案,设计并实现了一个基于ALICE系统的语义推理接口。实验证明,该接口能够很好地支持基于自然语言的语义推理,且具有很高的满意率。

摘要：随着新型传感技术的不断进步,智能家居(Smart Home)已经步入了家庭,为了提高智能家居产品语音指令的交互性,本文设计了新的语音指令匹配方式。一是对自然语音进行采集与识别,采用了GMM(Gaussian Mixture Mode)算法对语音和噪音建模,实现了VAD功能。二是将自然语言指令映射为机器指令,该过程选用了aiml(Artificial Intelligence Markup Language)作为开发底层基础,并且制定了特定的aiml文档、指令匹配规则和指令控制模块,实现了语音指令的快速匹配。最后,通过具体的测试用例,验证了该系统的自然语言映射成机器指令的效率和准确性,并实现了良好的语音指令交互性体验。