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AIML，全称Artificial Intelligence Markup Language，是一种XML模式，用做自然语言聊天机器人的规则库。

最简单的AIML规则如下：

* bye

byebye

中的“* bye”为模式。比如输入“mike,bye”就可以匹配该模式(*表示任意字符)，然后AIML解释器就会根据规则库返回“byebye”作为回复。

更复杂的aiml规则可参考：Alicebot 或 AIML介绍

Aiml可以用来实现对话机器人，但是用于中文有以下问题：

中文规则库较少。规则库相当于对话机器人的“大脑”，一般来说，规则库越丰富，对话机器人的应对就更像人。目前英文的规则库已经很丰富，涵盖面很广，而且是公开可获取的。但公开的中文规则库就基本没有。

AIML解释器对中文支持不好。实际上，Python下的Pyaiml模块(解析器)已经能比较好的支持中文，但是也存在以下问题：

英文单词间一般都有空格或标点区分，因此具备一种“自然分词”特性，

比如模式“* BYE”很自然的就和“mike,bye”匹配，而且一般也不会写成无空格的"BYE"；

但是中文的“再见”(无空格)，与“* 再见”(有空格)匹配的就是不同的模式，

分别匹配"迈克,再见”和“迈克, 再见”(再见前必须有空格)。

由于中文输入没有以空格分隔的习惯，以上会在实践中造成一些不便。比如要实现有/无空格的输入匹配，就需要在规则库中同时包含这两种模式。

这种情况下，很多中文aiml规则库在实现时，就采取了在每个单字间人为增加空格的方法；同样，进行输入匹配的时候，也需要对输入添加空格来进行匹配。

针对上述问题，提出两种曲线救国的思路：

1.通过翻译工具解决AIML对中文的处理,比如输入内容先经过翻译处理后变成英文内容,英文内容经AIML处理后输出,输出再翻译成中文显示。

输入中文->翻译为英文->AIML处理->英文结果->翻译成中文

好处是可以直接利用现有的英文规则库

经测,可实现。

但因为要用到翻译api,实现效果跟翻译api的质量有关，另外在没有网络的情况下,较难实现。

参考代码如下:

import aiml

from translate import Translator

# 创建Kernel()和 AIML 学习文件

kernel = aiml.Kernel()

kernel.learn("std-startup.xml")

kernel.respond("load aiml b")

# 按组合键 CTRL-C 停止循环

while True:

translator = Translator(to_lang='en', from_lang='zh')

backtranslator = Translator(to_lang='zh',from_lang='en')

original = raw_input(u"请输入信息 >> ")

print original

message = translator.translate(original)

print message

response = kernel.respond(message)

print backtranslator.translate(response)

2.利用中文分词工具(如jieba)进行分词，而不是每个单字间添加空格。

为了实现中文输入与模式的对应关系。建立规则库时，用分词工具对匹配模式进行预处理；在处理输入信息时，使用相同的分词工具进行处理。

基本思路和逐字添加空格类似。但是分词工具能同时兼顾中文的语义表达性。

本文采用ulysses写作。

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