思知(OwnThink)

介绍

  思知是作者的一个理想国,作者在人工智能方面不断努力着,希望有一天能够出现独立思考的人工智能机器人。为了实现认知智能,本项目开放了问答机器人、知识图谱、语义理解。知识图谱融合了两千五百多万的实体,拥有亿级别的实体属性关系,机器人采用了基于知识图谱的语义感知与理解。

开放项目:

说明:API接口返回的数据格式全部为Json格式,如果没有查看工具的话可以使用Json在线解析进行解析查看。

联系方式:help@ownthink.com



问答机器人(体验地址:小思 项目地址:GitHub

机器人开放API

例如:

刘德华
奇异果
姚明多高?
那姚明的体重呢?
苏大校长是谁?
苏州有哪些景点?

get请求示范

https://api.ownthink.com/bot?info=姚明多高啊?

post请求示范

curl -XPOST https://api.ownthink.com/bot  -d'
{
	"token":"openbot",
	"info":"姚明多高啊?"
}
'

免费申请独立API

直接将自己的信息发送邮件到help@ownthink.com即可得到一个属于自己的专有token。



知识图谱

1. 获取歧义关系(mention -> entity)

输入名称(mention)返回对应实体(entity)的列表。如遇到共指问题,请求将会自动对名称(mention)进行共指消解。

请求方式(名称:mention_name):

https://api.ownthink.com/kg/ambiguous?mention=mention_name

mention_name举例:

苹果
苹果手机
苏大
苏州大学
Soochow University
番茄
西红柿

请求示例:

https://api.ownthink.com/kg/ambiguous?mention=苹果

返回格式说明:

[
    [
        "ambiguous_entity1",            // 歧义实体1
        965445
    ],
    [
        "ambiguous_entity2",            // 歧义实体2
        864451
    ],
    [
        "ambiguous_entity3",            // 歧义实体3
        764322
    ]
]

2. 获取实体知识(entity -> knowledge)

输入实体(entity)返回字典格式的全部知识。实体名一般为消歧后的实体(entity),如果直接输入名称(mention),请求将会自动进行消歧处理并返回实体(entity)全部知识。

请求方式(实体:entity_name):

https://api.ownthink.com/kg/knowledge?entity=entity_name

entity_name举例:

苹果
苹果[2007年李玉执导电影]
苹果手机
刘德华
苏大
苏州大学
西红柿

请求示例:

https://api.ownthink.com/kg/knowledge?entity=刘德华

返回格式说明:

{
    "entity": "entity_name",            // 实体名称
    "desc": "entity_desc",              // 实体描述
    "avp": [                            // AVP列表
        [
            "entity_attribute1",        // 属性1
            "entity_value1"             // 值
        ],
        [
            "entity_attribute2",        // 属性2
            "entity_value2"             // 值
        ]
    ],
    "tag": [                            // 标签列表
        "tag1",                         // 标签1
        "tag2"                          // 标签2
    ]
}

3. 获取属性值(entity&attribute -> value)

给定实体(entity)和属性(attribute)返回其对应的值(value)列表。实体名一般为实体(entity),属性(attribute)一般为全部知识AVP列表中的属性,如果没有直接对应的entity与attribute请求将会对entity与attribute进行消歧、共指消解处理。

请求方式(实体:entity_name、属性:attribute_name):

https://api.ownthink.com/kg/eav?entity=entity_name&attribute=attribute_name

entity&attribute举例:

苹果        颜色
哈密瓜      拉丁学名
哈密瓜      别称
航母        地位
图灵        主要成就
图灵奖      奖励对象

请求示例:

https://api.ownthink.com/kg/eav?entity=苹果&attribute=颜色

返回格式说明:

[
    "entity_value1",                    // 实体属性所对应的值1
    "entity_value2",                    // 实体属性所对应的值2
    "entity_value3"                     // 实体属性所对应的值3
]


语义理解

主要功能有词法分析:中文分词、词性标注、命名实体识别;语义理解:领域分类、实体识别、意图识别。语义理解处于服务稳定性测试阶段,目前仅支持天气、人物、闲聊领域部分问题,测试完毕后将提供全部领域的语义理解服务。

请求方式(口语:spoken):

https://api.ownthink.com/slu?spoken=厦门明天会不会下雨



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