1 """ 2 该模块功能:获取用户的输入文本,通过输入文本和数据库中的关键主题文本相比较, 3 获取最佳的回答内容 4 """ 5 import xlrd 6 import jieba 7 import nltk 8 9 10 # 读取excel表格内的数据 11 def read_excel(filepath): 12 # 定义一个字典,动态建
目录1、效果预览2、KBQA介绍3、KBQA实现3.1、问答系统设计3.2、使用python链接Fuseki3.2、分词实现3.2.1、实体词处理3.2.2、分词逻辑的实现3.3、查询实现3.3.1、单实体查询3.3.2、多实体查询4、业务逻辑的整合实现5、一些补充6、参考        本篇紧随之前的七篇文章,讲述了
# Python 实现问答体系 在如今的信息时代,智能问答系统已经成为人们获取知识和信息的重要工具。无论是在搜索引擎、在线客服,还是在智能助手中,我们都能见到它们的身影。本文将带您了解如何使用 Python 实现一个简单的问答体系,并提供代码示例和可视化的图表。 ## 问答体系的基本概念 问答体系的核心任务是理解用户的提问,然后从知识库中找到相应的答案。一个有效的问答系统涉及几个关键部分:
原创 2024-10-23 04:50:30
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# Python实现问答系统 问答系统是人工智能领域的重要应用之一,它通过自然语言处理技术,能够自动回答用户提出的问题。本文将介绍如何使用Python构建一个简单的问答系统,包括代码示例和可视化图表,帮助你更好地理解这一过程。 ## 1. 答案库的搭建 一个问答系统的核心是答案库,我们可以用一个简单的字典来实现。字典的键是用户可能提出的问题,而值则是对应的答案。以下是创建答案库的简单示例代码
SLU1. 简介对话系统按功能来划分的话,分为闲聊型、任务型、知识问答型和推荐型。在不同类型的聊天系统中,NLU也不尽相同。1.1. 闲聊型对话中的NLU就是根据上下文进行意图识别、情感分析等, 并作为对话管理(DM)的输入; 1.2.任务型对话中的NLU就是领域分类和意图识别、槽填充。他的输入是用户的输入Utterance,输出是Un=(In, Zn), In是intention,Zn
写在前面:笔者最近学习了python,了解了python的一些用法之后,写了基于SQLite数据库和easygui的知识问答的小程序。程序实现了试题的添加、作答、判断正误、分数统计等简单的业务。个人觉得,此程序逻辑比较简单,适合初学者理解,决定把源码贡献出来,供大家参考学习。个人领悟:笔者写的比较多的是c/c++/java等语言的代码,刚入手python,特别不适应它以缩进作为代码作用域的书写风格
一、基本流程我们可以参照以下流程进行智能机器人的程序设计工作,(1)利用已有的数据对 TfidfVectorizer 模型进行训练(2)利用训练好的TF-IDF模型进行训练数据data0和真实数据data1的TFIDF值求解(3)通过余弦相似度进行两者的比较找到data1和data0中的所有值的相似值(4)取出相似值结果中最相似值的索引,并将该索引对应的答复输出即可参考代码:import nump
# 本地 Python 实现问答系统指南 创建一个简单的问答系统是学习 Python 和人工智能的一个很好的开始。本文将指导你如何实现一个基础的问答系统,通过以下几个步骤来完成。下面是整个流程的步骤概览。 ## 流程步骤 | 步骤 | 描述 | |------|-----| | 1 | 安装所需的 Python 库 | | 2 | 构建数据集 | | 3 | 加载数据集 |
原创 8月前
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每种编程语言都有一些不为人知的陷阱,有些实际工作中会踩到,有些可能根本排不上用场,但弄明白这些陷阱有利于我们更好的去了解这门语言的实现机制。下面这个题,你是否能一眼看出问题的本质。不管是 Python2 还是 Python3 环境下,只要你是在 CPython 的交互式命令行 REPL 中执行,结果没什么不同。我们知道 is 比较的是两个对象的内存地址是否一样( id 函数返回一个和对象的内存地址
# 用Python实现问答系统 问答系统(Question Answering System)是自然语言处理领域的一个重要研究方向,它能够理解人类的自然语言问题,并返回相应的答案。近些年,随着深度学习和各种预训练模型的普及,问答系统得到了快速的发展。在本文中,我们将介绍如何使用Python构建一个简单的问答系统。通过一个实际的代码示例,我们将深入探讨一些基本概念和实现步骤。 ## 系统设计
原创 2024-10-26 05:36:58
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Python 是一种解释型,交互式,面向对象的高级编程语言。和别的一些使用标点符号的语言不同,Python使用了大量的英语单词作为关键字,因而具有很好的可读性。而且跟其他编程语言相比,它有更少的语法结构。 Python 是一种解释性语言:这意味着你的程序在执行之前不需要编译,而是由解释器在运行时处理。这个特点跟PERL,PHP很像。 Python是可交互的:这意味着你可以使用一个Python
转载 2024-01-11 16:50:05
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对于机器学习算法工程师而言,Python是不可或缺的语言,它的优美与简洁令人无法自拔。那么你了解过Python编程面试题吗?今天陕西优就业小编带大家来了解一下!1、python下多线程的限制以及多进程中传递参数的方式python多线程有个全局解释器锁(global interpreterlock),这个锁的意思是任一时间只能有一个线程使用解释器,跟单cpu跑多个程序一个意思,大家都是轮着用的,这叫
在这篇博文中,我将分享如何利用 Python 实现一个中文问答系统。在这个过程中,我们将探讨到设计思路、技术原理、架构解析、源码分析等多方面的知识。 ## 背景描述 随着人工智能技术的飞速发展,问答系统成为了许多应用中的重要组成部分。尤其是在处理中文的场景下,如何构建一个高效且准确的问答系统就显得尤为重要。 在这一部分,我使用四象限图展示中文问答系统的不同应用场景和目标,同时通过 merma
原创 6月前
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提纲:1.汉诺塔2.找到某个范围内的所有质数3.杨辉三角4.用闭包实现一个计数器,调用一次计数器加15.将类构造成可迭代对象,实现斐波那契数列......1.汉诺塔(汉诺塔)用递归函数实现汉诺塔(A、B、C柱,要将圆盘从A柱移到C柱,且排列顺序不变)思想:不管A柱有多少个圆盘(假设n个),我们可以将看成将上面的(n-1)个圆盘看成一个整体,那么问题就变得非常简单:1)将上面的(n-1)个圆盘实现
在本文中,我将分享“hanLp实现问答”的过程,并通过一系列图表和解析帮助大家更好地理解这一技术。这一过程涉及到从背景描述到技术原理、架构解析、源码分析、性能优化及应用场景,我会尽量用轻松的语气为大家呈现。 ## hanLp实现问答背景描述 在2023年,随着自然语言处理技术的飞速发展,问答系统开始逐渐融入各个行业,从客户服务到知识管理,再到日常信息检索等多方面都得到了广泛应用。基于深度学习的
原创 5月前
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基于云开发搭建学法普法专题法律知识答题活动小程序v3.0世界法律日或宪法宣传周,若想在短期内,进行学法普法专题法律知识的传播,那么答题无疑是有效方式之一。因此我提炼了典型的业务模型,搭建了最新版的优质的学法普法专题法律知识答题活动小程序。它可以帮助你快速搭建各种形式的答题软件产品,相信不管你的需求是什么,本项目都能帮助到你。答题活动小程序v3.0,基于微信原生小程序+云开发实现。主要包含六大功能模
本网上学习和答疑系统系统是运用JSP技术来实现的。其主要功能有:用户管理,查看文件,分类查找,视频播放,课件下载,留言板,教学大纲,授课计划,网站管理等《网上学习和答疑系统》系统特点1、完备的学习功能系统设计的学习功能模块,可分为课程介绍、教学大纲、授课计划、备课教案、课件下载、视频教学、留言板等,操作功能健全而不冗余,简约而无遗漏。2、科学的学习模式系统采用多种学习方式,学生可结合灵活多样的高级
智能问答系统是现代信息技术系统不可或缺的一个部分,然因问答系统的复杂性,智能问答系统一直未能取得很好的作用。本文将尝试从问答系统的四个方向做概要性总结。问答系统目前实现的方式主要包括:1)知识图谱问答:基于语义的方法、基于答案排序的方法2)表格问答:表格检索、答案生成3)文本问答:答案句子选择、答案生成4)社区问答:问题匹配、问题改写、问题自动生成基于语义的知识图谱问答思路是,A.通过对问题的转化
3.91.一个图书管理系统的面向对象设计方法如下图所示:  Book代表书,有”Name(书名)”,”Author(作者名)”,”Price(单价)”和IsBorrowed(是否被借出)”四个属性.  类Library代表图书馆,其内部字段books用于保存图书馆中所有的书.它的FindBook()方法依据书名查找相同的书(可能有多本).另一个GetAllBooks()方法湖区馆藏所有书的详细信息
转载 2024-02-02 09:06:04
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第三十八节 问答游戏Quiz Game前言实践 前言我们这一节还是对之前学习内容的一个综合运用,主要涉及到函数编程、字典以及列表的使用、条件语句、循环结构等等。通过本节的学习读者可以检验之前内容的掌握情况。我们以问答游戏为例介绍这些知识点的具体运用方法。实践问答游戏,也即针对提出的问题用户给出正确答案的选项,如果答对就计一分,如果答错则不计分。所以不难想象,问答游戏需要为每一个问题设定正确答案,
转载 2023-09-11 20:58:06
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