AI项目：基于TF-IDF与朴素贝叶斯的校园智能语音导航系统 简单

1.项目介绍

1.1 项目简介

本文介绍了一个基于TF-IDF与朴素贝叶斯的多模态校园智能语音系统。该系统旨在通过先进的自然语言处理技术，实现对校园信息的高效查询与智能交互。TF-IDF算法用于对校园文本信息进行特征提取，能够准确地识别出文本中的关键信息，为后续的分类与检索提供了基础。朴素贝叶斯分类器则基于TF-IDF提取的特征，对用户的问题进行分类与意图识别，从而能够快速且精准地匹配相应的答案。

多模态交互方式融合了语音输入与文本输出等多种形式，提升了用户体验，使用户能够更加便捷地获取校园资讯，例如校园导航、设施查询等。此系统不仅提高了校园信息查询的效率，还展示了自然语言处理技术在实际应用场景中的潜力，为构建更加智能的校园环境提供了新的思路与实践案例。

1.2 项目效果视频

【行空板M10实现基于TF-IDF与贝叶斯的多模态校园智能语音系统】

AI知识介绍

2.1 TF-IDF算法及朴素贝叶斯算法

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种用于信息检索和文本挖掘的常用加权技术，用于评估一个词语对于一个文档集或语料库中的某个文档的重要程度。它由两个部分组成：TF（词频）和 IDF（逆文档频率）。计算方法 ：TF-IDF（t, d, D）= TF（t, d）× IDF（t, D）。作用 ：TF-IDF 值越高，表示该词对文档越重要，常用于关键词提取、文本分类、信息检索等场景。例如，在搜索引擎中，通过计算网页（文档）和搜索词（词）的 TF-IDF 值，来评估网页与搜索词的相关性，从而对搜索结果进行排序。

贝叶斯算法是机器学习的基础算法之一，这类算法均以贝叶斯定理为基础。而朴素贝叶斯（Naive Bayes）分类是贝叶斯算法中最简单，也是常见的一种分类方法。其核心思想是通过考虑特征概率来预测分类，即对于给出的待分类样本，求解在此样本出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类样本属于哪个类别。

以下是朴素贝叶斯算法流程图：

流程图说明：

1.准备工作阶段

确定特征属性 ：思考如何描述校园内的地点信息，确定关键特征，比如“位置”“周边设施”“开放时间”等。这些特征能帮助我们区分不同的校园地点信息。

获取训练样本 ：收集已知的校园地点信息的数据，比如学校位置、各建筑的位置及周边设施、开放时间等详细信息，整理成一个表格，就像一个带答案的练习题集，为后续训练模型做准备。

2.分类器训练阶段

对每个类别计算先验概率 ：统计训练样本中每个地点类型（如学校整体位置、教学楼、图书馆、操场、食堂等）出现的频率。假设训练集中有关于学校的 100 条信息，其中 20 条是关于学校整体位置的，那么学校整体位置这个类别的先验概率初始为 20%。

对每个特征属性计算条件概率 ：在每个地点类型下，分别计算每个特征出现的概率。例如，在教学楼这个类别中，计算“位于校园西北部”这个位置特征出现的概率是 80%，“周边有连廊”这个周边设施特征出现的概率是 60%。

3.应用阶段

对每个类别计算后验概率 ：当有新的校园地点相关信息需要分类时，根据贝叶斯定理，结合先验概率和条件概率，计算该信息属于每个地点类型的后验概率。比如，一条新的信息提到某个建筑“位于校园西北部，周边有连廊”，就分别计算它属于教学楼、图书馆等地点类型的后验概率。

分类决策 ：比较后验概率的大小，将新信息划分到后验概率最大的地点类型中。若计算出这条信息属于教学楼的后验概率是 70%，属于其他地点类型的后验概率都低于 70%，则判断该信息对应的地点是教学楼。

2.2 AI工具库介绍

在Mind+软件中有一个名为"朴素贝叶斯问答系统"的AI工具库，如下图。

这个库包含了四大模块：第一模块是读取数据，包含初始化、从文件或数据库等数据源读取数据；第二模块是文本操作，对文本数据进行各种预处理和操作；第三模块是模型训练，利用处理好的数据来训练机器学习模型。第四模块是利用训练好的模型对新数据进行预测或分类。

3. 软硬件环境准备

3.1 软硬件器材清单

3.2 软件环境准备

在Mind+软件中点击左下角"扩展库"，在用户库中搜索一下链接：https://gitee.com/chenqi1233/ext-nb-classifie，搜索并点击加载"朴素贝叶斯问答系统"库。

4. 训练并应用朴素贝叶斯算法模型

4.1 数据集准备

准备csv表格数据：由于csv格式需要是utf8格式的，所以下面用程序转化为utf8格式。（程序已放在附件，文件名为utf8.zip）

（注：如果需要定制个性化的数据，在data里面修改即可。）

4.2 模型训练

将文本数据集文件夹拖入项目中的文件目录下（如果使用程序转化，该文件已在项目中的文件），如下图。

查看问题的TF-IDF值：

查看分词效果：

电脑端输入问题的问答效果：

4.3 结合行空板实现校园多模态智能语音系统

实现效果：

程序解析（程序已放在附件，文件名为school_navigation.mp）：

5. 资料附录

项目文件链接: https://pan.baidu.com/s/1u10l1iVwrdoSfNplEb5GTw?pwd=q46v