AI智能助手机器人开发教程：包含源代码与文档

资源摘要信息:"基于机器学习的智能助手机器人项目涉及了多个IT技术和概念，主要分为以下几大块： 1. 本地内核与开发语言选择： 项目的本地内核采用AIML（Artificial Intelligence Markup Language）技术，这是一种支持中文的自然语言处理框架。项目选用了Python作为主要开发语言，提供了Python2和Python3两个版本的实现，考虑到Python3在处理中文字符编码方面具有优势，项目团队推荐先实现Python3版本。 2. 机器学习与API接口： 机器学习接口是智能助手能够理解和处理自然语言的关键，涉及到自然语言处理（NLP）的多个子领域。API接口则是这些机器学习功能与外部应用交互的桥梁。 3. 架构与学习网络： 项目实现了架构图形学习网络，这是一种新型的神经网络架构，用于处理和学习复杂的数据关系和模式。 4. 上下文信息与图形数据库： 上下文信息存储是智能助手理解用户请求和生成响应的重要组成部分。项目使用图形数据库neo4j来存储这些信息，因为neo4j适合处理复杂的图结构数据。 5. 语义理解与处理： 智能助手机器人项目中集成了多种NLP技术来实现语义理解，包括中文分词、词性标注、命名实体识别、关键词提取、依存句法分析、语义角色标注和语义依存分析。其中中文分词部分计划使用自定义词典和训练以及新词发现机制来提高分词的准确性。 6. 检索请求与数据库检索： 项目能够根据“命名实体+关键词+语义依存树”生成检索请求，并通过数据库检索功能在图形数据库neo4j中进行存储和查询。 7. 同义词与关系图： 智能助手将检索请求加入上下文存储，并将同义词词库加入数据库，通过比对检索关系图（计算“语义依存树+功能标注”的相似度）来返回候选关系图列表。 8. 答案抽取与语句生成： 智能助手机器人对候选关系图抽取和提问一致的实体，并根据概率属性排序来抽取答案。在确定回答句子主干后，会随机生成回答句子的枝叶部分。 9. API集合与第三方服务集成： 项目提供了API集合，其中包含了Tuling（一个智能对话平台）、语音识别ASR和语音合成TTS接口，以及腾讯优图和百度糯米、百度地图等第三方服务的集成。 通过上述技术的应用和整合，基于机器学习的智能助手机器人能够实现复杂的对话管理、信息检索和智能回应等功能，使其在智能家居、在线客服等领域具有广泛的应用前景。" 【压缩包子文件的文件名称列表】中的"ImEverywhere-master"可能表示该智能助手机器人项目的代码库或源代码目录名称。由于文件名较为抽象，无法直接从中提取具体知识点，但可以推测该名称可能与项目目标相关，即使智能助手能够无处不在地提供服务。