云计算技术的日益普及,人工智能技术的日益成熟,都在推动着物联网时代的到来。智能家居可以看作是物联网的一种重要应用,旨在为用户提供“以人为本”的全新家居生活体验。在智能家居系统中,系统通过执行用户预设的规则,为用户提供所需的服务。所以如何让用户简单高效的完成预设规则的配置,对用户而言十分重要。基于对以上情况的思考,本课题提出了面向智能家居系统的对话配置规则机制。智能家居系统中应用此机制后,用户只需要与系统进行一轮或多轮的对话,即可完成规则的配置。此机制的应用对于提高用户体验,甚至对于智能家居系统的推广都具有重要意义。为了实现此机制,本文的主要工作如下:首先,系统模块方面,本文通过对系统功能进行分析,按照功能将系统划分为了以下几个主要模块,分别是语音信息处理模块、自然语言理解模块、对话管理模块、自然语言生成模块、JavaScript代码生成模块以及数据传输模块。并基于Flask框架实现了各个模块的开发工作。其次,算法研究方面,本文使用循环神经网络(RNN)对语料库中的数据进行训练,获得合适的槽填充模型,并将该槽填充模型应用于实现槽填充任务。此外,本文为了保证槽填充结果的准确性,同时使用依存句法分析算法对用户输入文本进行依存关系标注,通过依存关系对槽填充结果进行进一步验证。最后,关于数据集,本人曾参与实验室目前已上线运营的物联网云平台的开发,综合实际情况,该平台现阶段的实质为智能家居系统。本文获取了该平台在实际使用过程中配置的智能家居规则,作为数据集的一部分。但由于现有智能家居系统中已有的规则数量并不足以训练出较为合适的槽填充模型,所以本文结合平台的相关设备信息,自行生成了另一部分规则数据集。