人工智能技術(shù)與應用（案例版）課件 第10章 智能服務機器人

第10章

智能服務機器人-1人工智能技術(shù)與應用ArtificialintelligencetechnologyandApplication1.智能服務機器人概述2.智能服務機器人應用3.智能技術(shù)——自然語言處理4.應用案例案例引入2020年4月18日，東莞農(nóng)商銀行智能服務機器人“小D”正式上崗。它們既能迎賓接待、智能問答，又能與客戶互動，引導客戶辦理業(yè)務，成為大堂經(jīng)理的得力助手。“小D”具備人臉識別功能，不但能主動迎賓問候，還能精準識別VIP客戶，提供業(yè)務咨詢和智能問答服務；同時“小D”可在室內(nèi)高精度自主導航，主動引導客戶到相應的窗口或柜臺辦理相關(guān)業(yè)務，如果“小D”遇到不懂的問題或不了解的業(yè)務時，還能主動呼叫后臺客服協(xié)助解答辦理。在客戶等待辦理業(yè)務期間，“小D”還能唱歌跳舞等娛樂表演，給客戶帶來輕松暢快的服務體驗。1.智能服務機器人概述服務機器人是一種半自主或全自主工作的機器人，它能完成有益于人類健康的服務工作，但不包括從事生產(chǎn)的設備。智能服務機器人是指具有感知、分析及處理來自外部環(huán)境的信息等智慧能力的服務機器人。智能服務機器人類型軍事服務機器人教育服務機器人商業(yè)服務機器人醫(yī)療服務機器人家庭服務機器人0302010405智能服務機器人技術(shù)特點情感識別技術(shù)計算機視覺技術(shù)機器學習技術(shù)自然語言處理技術(shù)語音識別技術(shù)人機交互技術(shù)知識圖譜技術(shù)大數(shù)據(jù)技術(shù)智能服務機器人的發(fā)展到2020年，我國工業(yè)機器人年銷量達到26萬臺，密度達到150臺/萬人；服務機器人年銷量達到100萬臺；特種機器人年銷量達到5萬臺；核心零部件自給率達到50%以上。到2025年，我國工業(yè)機器人年銷量達到40萬臺，密度達到200臺/萬人；服務機器人年銷量達到300萬臺；特種機器人年銷量達到10萬臺；核心零部件自給率達到70%以上。到2030年，我國工業(yè)機器人年銷量達到60萬臺，密度達到300臺/萬人；服務機器人年銷量達到1000萬臺；特種機器人年銷量達到20萬臺；核心零部件自給率達到90%以上。智能餐飲服務機器人類型智能餐桌清潔機器人12345智能點餐機器人智能人臉識別系統(tǒng)智能娛樂機器人智能送餐機器人2.智能服務機器人應用智能餐飲服務機器人在餐廳內(nèi)可以設置自動點餐機器人，用戶可以通過人臉識別技術(shù)進行登錄，然后自主選擇菜品和數(shù)量，完成支付后機器人將自動推出菜品。另外，智能服務機器人還可以利用語音識別和自然語言處理技術(shù)進行語音導航和服務，讓用戶享受更加便捷和智能的用餐體驗。智能餐飲服務機器人借助炒菜機器人和預制菜技術(shù)，最快48秒便可做出一碗面，平均2.5分鐘炒出一盤菜，能夠在最短時間內(nèi)為候車時間緊張的旅客提供食物。該機器人擁有278項國家專利，能夠保證炒出來的菜品口味標準化。一道菜從顧客點單，到配送上桌，最快僅需5分鐘。有人在這個餐廳里面還拍到一臺全自動智能咖啡機器人，它能雙臂協(xié)同制作濃縮咖啡，還能夠模仿人類沖煮咖啡動作，為顧客送上一杯手沖咖啡。智能物流服務機器人快遞和物流作為服務業(yè)中的重要組成部分，早已升級到智能化水平。智能物流機器人因其速度快、誤差率低、成本低等優(yōu)勢，成為物流領(lǐng)域的寵兒。智能物流服務機器人分類RGV機器人1AGV機器人2自動叉車機器人3AMR機器人4復合機器人5四向穿梭車67多層料箱機器人第10章

智能服務機器人-2人工智能技術(shù)與應用ArtificialintelligencetechnologyandApplication1.智能服務機器人概述2.智能服務機器人應用3.智能技術(shù)——自然語言處理4.應用案例3.自然語言處理概述自然語言就是我們現(xiàn)在人所說的這個語言，自然語言處理，就是想要計算機能夠讀懂人所說的語言，能夠使機器執(zhí)行人類所期望的某些語言功能。概念(1)

回答問題機器能正確地回答用自然語言輸入的有關(guān)問題。(2)

文摘生成機器能產(chǎn)生輸人文本的摘要。(3)

釋義機器能用不同的詞語和句型復述輸入的自然語言信息。(4)

翻譯機器能把一種自然語言翻譯成另一種自然語言。自然語言處理概述自然語言處理（NaturalLanguageProcessing，NLP）是計算機科學領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個重要方向，它是以語言為對象，利用計算機技術(shù)來分析、理解和處理自然語言的一門學科。自然語言處理的發(fā)展歷史自然語言處理的發(fā)展大致經(jīng)歷了三個階段：1957年以前的萌芽期。1980年~1999年的快速發(fā)展期。21世紀的突飛猛進期。NLP兩核心任務自然語言理解（NLU）是理解給定文本的含義，即能夠進行常見的文本分類、序列標注、信息抽取等任務。簡單來說，就是希望機器人能夠像人一樣，具備正常的語言理解能力。自然語言生成（NLG）是從結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中以可讀方式自動生成文本的過程。以便讀者更容易地理解和使用。自然語言處理NLP=NLU+NLG，可以形象地理解為NLU負責理解內(nèi)容，NLG負責生成內(nèi)容。自然語言處理框架NLP過程層次語言處理過程分為五個層次：語音分析、詞法分析、句法分析、語義分析和語用分析。一般而言，文字表達句子的層次：詞素→詞或詞形→詞組或句子。聲音表達句子的層次：音素→音節(jié)→音詞→音句。NLP典型應用3語音識別與語音合成2機器翻譯1信息檢索與文本挖掘4情感分析5問答系統(tǒng)6自然語言生成應用4.應用案例——情感分析情感分析是自動判定文本中觀點持有者對某一話題所表現(xiàn)出的態(tài)度或情緒傾向性的過程、技術(shù)和方法。例如對文本或句子的褒貶性做出判斷。情感分析是自然語言處理的一個重要應用，可以用來識別、研究和利用文本中的情感信息。在文本中，通過情感分析，來識別和提取原素材中的主觀信息，即挖掘主觀意見。snownlp是一個中文的自然語言處理的Python庫，可以方便地處理中文文本內(nèi)容，支持中文分詞、詞性標注、情感分析、文本分類、轉(zhuǎn)換成拼音等。程序節(jié)選將正面情感標為1，負