摘要：机器学习是目前比较热门的一个研究课题，在过去的几年中，机器学习取得了极大的进展，自然语言处理是机器学习中的一个分支，主要解决计算机在自然语言方面的应用。而自然语言理解，则属于自然语言处理中的一个具体的领域。

本文主要研究自然语言理解在机器人方面的具体应用，目的是搭建一个简单的智能聊天机器人，该机器人能够处理用户的输入，并作出相应的决策。整个系统的组成部分有负责采集训练所需要的样本数据的数据采集系统；对数据进行清洗，并将数据结构化的数据预处理系统；负责机器人核心智能，基于RASA搭建的NLU系统；基于RASA搭建封装的Web服务；负责机器人的前端演示的Client端。

经过训练之后，本项目中的机器人能够识别基本的自然语言，并根据特定的场景做出逻辑判断，完成相应的功能。

关键词：自然语言理解；聊天机器人；数据采集；数据处理

目录

摘要

Abstract

1.-绪论-1

1.1.-研究背景与意义-1

1.1.1.-背景-1

1.1.1.-意义-2

1.2.-研究内容-3

1.2.1.-数据采集系统-3

1.2.2.-自然语言理解-3

1.3.-相关技术简介-3

1.3.1.-Python-3

1.3.2.-Vue.js-4

1.3.3.-RASA-4

1.3.4.-MITIE-4

1.4.-论文组织结构-5

2.-算法模型与理论基础-6

2.1.-中文分词系统-6

2.1.1.-中文分词的原理-6

2.1.2.-结巴分词的实现方式-7

2.2.-Word2Vector生成词向量-11

2.2.1.-Word Embedding-11

2.2.2.-人工神经网络-11

2.2.3.-Word2Vector提供的两种方法-12

3.-系统设计与实现-14

3.1.-系统总体结构设计-14

3.2.-功能模块详细设计与实现-15

3.2.1.-数据采集系统-15

3.2.2.-数据预处理系统-17

3.2.3.-RASA核心服务-18

3.2.4.-Web服务-19

3.2.5.-客户端展示-20

3.3.-数据库设计-21

3.3.1.-Redis缓存数据库-21

3.3.2.-MySQL数据库设计-21

4.-系统测试-23

4.1.-测试目标与测试方法-23

4.2.-改进方案-23

5.-结论-24

参考文献-25

致谢-27