深度剖析氖星智能在智能建筑中的应用

目前中文信息处理包括字词处理、句法和语义处理、语料库统计方法、统计与规则相结合等方法。做语言处理时一般用准确率作为关键指标。但氖星智能提出了利用识别句子语法结构来提取关键词的方法，并用同一原则、差异原则、模糊原则、一致原则来作为关键指标。

本文从自然语言处理在智能建筑中的应用这个角度，分析氖星智能语言处理的性能。

智能建筑指以建筑物为平台，利用信息化应用系统、建筑设备管理系统等，向人们提供高效、安全的建筑环境。涉及要控制的装置包括：空调、电灯、电梯、家用电器、窗帘等。例如，根据光照度的亮和暗控制窗帘关闭和打开，控制电灯的关闭和打开；根据是否有人进入房间和温度的高低，控制空调的开关和空调温度。

这里对于空调控制提出4个应用场景：

场景1：手动调节空调

场景2：空调自动调节到某个值

场景3：空调自动调节到某人设定的值

场景4：根据识别的人调节空调到某个值

一、关键词提取测试

根据四种场景，在氖星智能语义理解工具中输入不同的句子，提取关键词。从结果看出，关键词提取都比较准确。如果有句子本身存在歧义，才会出现一些偏差。分词类型选1，表示做了同义词替换。

二、语义相似对比测试

根据四种场景，在氖星智能语义相似性对比工具中输入不同的句子，比较它们的相似度，数值越大，相似度越高；数值越小，相似度越低。

1.场景1：手动调节空调

第（3）句包含有打开空调的动作，和其他三句意思不同，所以相似度低。

（1）小明把空调打开到20度

（2）小明把空调开到20度3796

（3）小明开空调到20度-700（句子包含有打开空调的动作。）

（4）小明把空调调到20度3796

2.场景2：自动调节空调到某个值

以下四句意思相同，相似度数值高。

（1）小明进来前，空调自动调到20度。

（2）小明进来后，空调自动调到20度。18536

（3）让小明进来前，空调自动调到20度。17290

（4）空调自动调，小明进来后到20度。6113

3.场景3：自动调节空调到某人设定的值

第（2）句包含有温度不直接应用的意思，其他人还要调空调，和其他两句有所不同。

（1）有人进，空调自动调到小明设的温度。

（2）小明设的温度用于其他人进来后调空调。-1820（句子包含有温度不直接应用的意思）

（3）小明设的空调温度被其他人使用。7780

4.场景4：根据识别的人调节空调到某个值

以下3句意思相近，第1步，小明先设定温度值；第2步，智能家居系统通过图像识别装置识别出小红进来；第3步，调节空调到设定值。

（1）小红进来后，温度调到小明设定的值。

（2）识别出小红，温度调到小明设定的值。8010

（3）小明设定温度值，小红进来后调到此值。14190

三、分词准确性测试

1.当“时空”为完整词。输入“水资源时空调节”（指通过工程技术措施对水资源在一定时间或不同地域间的重新分配。和空调无关。）

分词结果:水资源时空调节

关键词提取:时空+调节++水资源+

2.当“空调”为完整词。输入：“小明来时空调自动开。”

分词结果:小明来时空调自动开。

关键词提取:小明+开+空调+来时+自动

实际得到正确结果。如果是分词错误：关键词提取结果为:小明来时空调自动开

3.当我们加大分词难度，输入“小明来时空调节能模式自动开。”这里和第1句一样，包括“时空调节”四个字。如果判断错误和第1句得到同样的关键词。

分词结果:小明来时空调节能模式自动开。

关键词提取:空调+节能++小明+开

如果是分词错误：关键词提取结果为:小明来时空调节能模式自动开

四、智能建筑中控制电梯的语句测试

对电梯控制语句进行语义相似对比。

1、控制电梯到某一层

3句意思相近，相似度数值较高。

（1）电梯到人最多的一层

（2）哪层人多，电梯到哪层3088

（3）哪层人多，然后电梯到这层620

2、对优先级进行设置。即控制电梯是里面的人按楼层还是外面的人按楼层优先级高。3句意思相同，相似度数值较高。

（1）外面优先控制电梯

（2）电梯外面优先控制10639

（3）外面电梯优先控制7954

本文从关键词提取、语义相似对比、分词准确性测试三个角度分析了氖星智能语言处理工具的性能，可以看出和传统通过计算词语频率的方法相比，关键词提取准确性提高很多，语义相似度对比效果也很好。

本人认为，本文使用的对各种场景枚举并测试的方法，是一个很好的测试和比较机器人性能方法，同样适用于其他场合，例如家政服务机器人、智能导航机器人、问答机器人等。