中文自動分詞是中文信息處理技術中最基礎、最關鍵的一個環節。所謂分詞,就是把一個句子中的詞匯按照使用時的意義切分出來。和英語單詞不同，在中文里,只有段與段之間、句子與句子間有明顯分割,而單詞之間不存在分隔符。

目前中文信息處理包括字詞處理、句法和語義處理、語料庫統計方法、統計與規則相結合等方法。做語言處理時一般用準確率作為關鍵指標。但氖星智能提出了利用識別句子語法結構來提取關鍵詞的方法，并用同一原則、差異原則、模糊原則、一致原則來作為關鍵指標。

本文從自然語言處理在智能建筑中的應用這個角度，分析氖星智能語言處理的性能。

智能建筑指以建筑物為平臺，利用信息化應用系統、建筑設備管理系統等，向人們提供高效、安全的建筑環境。涉及要控制的裝置包括：空調、電燈、電梯、家用電器、窗簾等。例如，根據光照度的亮和暗控制窗簾關閉和打開，控制電燈的關閉和打開；根據是否有人進入房間和溫度的高低，控制空調的開關和空調溫度。

這里對于空調控制提出4個應用場景：

場景1：手動調節空調

場景2：空調自動調節到某個值

場景3：空調自動調節到某人設定的值

場景4：根據識別的人調節空調到某個值

一、關鍵詞提取測試

根據四種場景，在氖星智能語義理解工具中輸入不同的句子，提取關鍵詞。從結果看出，關鍵詞提取都比較準確。如果有句子本身存在歧義，才會出現一些偏差。分詞類型選1，表示做了同義詞替換。

二、語義相似對比測試

根據四種場景，在氖星智能語義相似性對比工具中輸入不同的句子，比較它們的相似度，數值越大，相似度越高；數值越小，相似度越低。

1.場景1：手動調節空調

第（3）句包含有打開空調的動作，和其他三句意思不同，所以相似度低。

（1）小明把空調打開到20度

（2）小明把空調開到20度 3796

（3）小明開空調到20度 -700（句子包含有打開空調的動作。）

（4）小明把空調調到20度 3796

2.場景2：自動調節空調到某個值

以下四句意思相同，相似度數值高。

（1）小明進來前，空調自動調到20度。

（2）小明進來后，空調自動調到20度。 18536

（3）讓小明進來前，空調自動調到20度。 17290

（4）空調自動調，小明進來后到20度。 6113

3.場景3：自動調節空調到某人設定的值

第（2）句包含有溫度不直接應用的意思，其他人還要調空調，和其他兩句有所不同。

（1）有人進，空調自動調到小明設的溫度。

（2）小明設的溫度用于其他人進來后調空調。 -1820（句子包含有溫度不直接應用的意思）

（3）小明設的空調溫度被其他人使用。 7780

4.場景4：根據識別的人調節空調到某個值

以下3句意思相近，第1步，小明先設定溫度值；第2步，智能家居系統通過圖像識別裝置識別出小紅進來；第3步，調節空調到設定值。

（1）小紅進來后，溫度調到小明設定的值。

（2）識別出小紅，溫度調到小明設定的值。 8010

（3）小明設定溫度值，小紅進來后調到此值。 14190

三、分詞準確性測試

1.當“時空”為完整詞。輸入“水資源時空調節”（指通過工程技術措施對水資源在一定時間或不同地域間的重新分配。和空調無關。）

分詞結果:水資源 時空 調節

關鍵詞提取:時空+調節++水資源+

2.當“空調”為完整詞。輸入：“小明來時空調自動開。”

分詞結果:小明 來時 空調 自動 開 。

關鍵詞提取:小明+開+空調+來時+自動

實際得到正確結果。如果是分詞錯誤：關鍵詞提取結果為:小明來 時空 調 自動 開

3.當我們加大分詞難度，輸入“小明來時空調節能模式自動開。”這里和第1句一樣，包括“時空調節”四個字。如果判斷錯誤和第1句得到同樣的關鍵詞。

分詞結果:小明 來時 空調 節能 模式 自動 開 。

關鍵詞提取:空調+節能++小明+開

如果是分詞錯誤：關鍵詞提取結果為:小明來 時空調節 能 模式 自動 開

四、智能建筑中控制電梯的語句測試

對電梯控制語句進行語義相似對比。

1、控制電梯到某一層

3句意思相近，相似度數值較高。

（1）電梯到人最多的一層

（2）哪層人多，電梯到哪層 3088

（3）哪層人多，然后電梯到這層 620

2、對優先級進行設置。即控制電梯是里面的人按樓層還是外面的人按樓層優先級高。3句意思相同，相似度數值較高。

（1）外面優先控制電梯

（2）電梯外面優先控制 10639

（3）外面電梯優先控制 7954

本文從關鍵詞提取、語義相似對比、分詞準確性測試三個角度分析了氖星智能語言處理工具的性能，可以看出和傳統通過計算詞語頻率的方法相比，關鍵詞提取準確性提高很多，語義相似度對比效果也很好。

本人認為，本文使用的對各種場景枚舉并測試的方法，是一個很好的測試和比較機器人性能方法，同樣適用于其他場合，例如家政服務機器人、智能導航機器人、問答機器人等。