请写出一个人工智能自动问答系统的代码

时间: 2023-03-14 10:10:35 浏览: 70
答:以下是一个人工智能自动问答系统的代码:import nltk from nltk.stem import WordNetLemmatizer lemmatizer = WordNetLemmatizer() import json import pickleimport numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation, Dropout from keras.optimizers import SGD import randomwords=[] classes = [] documents = [] ignore_words = ['?', '!'] data_file = open('intents.json').read() intents = json.loads(data_file)for intent in intents['intents']: for pattern in intent['patterns']: #tokenize each word w = nltk.word_tokenize(pattern) words.extend(w) #add documents in the corpus documents.append((w, intent['tag'])) # add to our classes list if intent['tag'] not in classes: classes.append(intent['tag'])# lemmaztize and lower each word and remove duplicates words = [lemmatizer.lemmatize(w.lower()) for w in words if w not in ignore_words] words = sorted(list(set(words)))# sort classes classes = sorted(list(set(classes)))# documents = combination between patterns and intents print (len(documents), "documents") # classes = intents print (len(classes), "classes", classes) # words = all words, vocabulary print (len(words), "unique lemmatized words", words)# create our training data training = [] output_empty = [0] * len(classes) for doc in documents: # initialize our bag of words bag = [] # list of tokenized words for the pattern pattern_words = doc[0] # lemmatize each word - create base word, in attempt to represent related words pattern_words = [lemmatizer.lemmatize(word.lower()) for word in pattern_words] # create our bag of words array with 1, if word match found in current pattern for w in words: bag.append(1) if w in pattern_words else bag.append(0) # output is a '0' for each tag and '1' for current tag (for each pattern) output_row = list(output_empty) output_row[classes.index(doc[1])] = 1 training.append([bag, output_row]) # shuffle our features and turn into np.array random.shuffle(training) training = np.array(training)# create train and test lists. X - patterns, Y - intents train_x = list(training[:,0]) train_y = list(training[:,1])# Create model - 3 layers. First layer 128 neurons, second layer 64 neurons and 3rd output layer contains number of neurons # equal to number of intents to predict output intent with softmax model = Sequential() model.add(Dense(128, input_shape=(len(train_x[0]),), activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(64, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(len(train_y[0]), activation='softmax'))# Compile model. Stochastic gradient descent with Nesterov accelerated gradient gives good results for this model sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd, metrics=['accuracy'])#fitting and saving the model hist = model.fit(np.array(train_x), np.array(train_y), epochs=200, batch_size=5, verbose=1) model.save('chatbot_model.h5', hist)print("model created")

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好的,我可以帮您提供一个简单的人工智能课程代码,供您参考。 这里我们以Python为主要编程语言,介绍人工智能的基础知识、常用算法、工具库等内容。具体代码如下: python # 人工智能课程 # 基础知识 print("1. 人工智能基础概念") print("2. 机器学习基础") print("3. 深度学习基础") # 常用算法 print("4. 决策树算法") print("5. 支持向量机算法") print("6. 基于神经网络的算法") # 工具库 print("7. Python机器学习库介绍") print("8. TensorFlow介绍和使用") print("9. Keras介绍和使用") # 课程作业 print("10. 课程作业设计和实现") # 选择课程 choice = input("请选择需要学习的课程编号:") # 根据选择执行相应的操作 if choice == '1': print("讲解人工智能的基础概念和发展历程。") elif choice == '2': print("介绍机器学习的基础理论和常用算法。") elif choice == '3': print("介绍深度学习的基础理论和常用算法。") elif choice == '4': print("介绍决策树算法的原理和应用。") elif choice == '5': print("介绍支持向量机算法的原理和应用。") elif choice == '6': print("介绍基于神经网络的算法的原理和应用。") elif choice == '7': print("介绍Python机器学习库的常用方法和使用。") elif choice == '8': print("介绍TensorFlow的基本概念和使用方法。") elif choice == '9': print("介绍Keras的基本概念和使用方法。") elif choice == '10': print("设计和实现一个人工智能应用案例。") else: print("输入不合法,请重新选择。") 以上代码中,我们首先列出了人工智能课程的基础知识、常用算法和工具库等内容,并提供了一个课程作业的选项。然后通过input函数获取用户的选择,根据选择执行相应的操作。 当然,这只是一个简单的示例,实际的人工智能课程需要包含更多的内容和细节,比如更详细的讲解、实践操作、课程评估等等。
以下是一个简单的AI聊天代码示例: import random # 定义字典,包含AI的回复 responses = { "你好": ["你好啊!", "你好呀!", "你好,有什么我可以帮助你的吗?"], "你是谁": ["我是一个AI聊天机器人。", "我是一个智能聊天机器人。"], "天气怎么样": ["今天天气不错。", "今天有点阴天,但是温度还不错。"], "我有一个问题": ["请问你的问题是什么?", "我很乐意回答你的问题,请问是关于什么的?"], "谢谢": ["不客气。", "不用谢,我很乐意帮助你。"] } # 定义函数,用于回复用户的问题 def respond(input_text): # 将用户输入的文本转换为小写字母 input_text = input_text.lower() # 初始化回复 output_text = "" # 遍历字典,寻找匹配的关键词 for key in responses.keys(): if key in input_text: # 随机选择一个回复 output_text = random.choice(responses[key]) break # 如果没有匹配的关键词,则随机选择一个默认回复 if output_text == "": output_text = random.choice(["我不理解你的问题,请重新输入。", "我不太清楚你的意思,请再告诉我一遍。"]) return output_text # 循环读取用户输入,并输出AI的回复 while True: user_input = input("你想和我聊什么?\n") ai_response = respond(user_input) print(ai_response) 这个代码示例使用了一个字典来存储AI的回复,其中每个关键词都对应一个回复列表。当用户输入文本时,程序会遍历字典,寻找匹配的关键词,并随机选择一个回复进行回复。如果没有匹配的关键词,则随机选择一个默认回复进行回复。程序将循环读取用户输入,直到用户输入“退出”或者“再见”为止。
当然可以,下面是一个简单的本地知识库问答系统的代码示例。这个示例使用 Python 语言和 SQLite 数据库来实现。 首先,安装必要的库: pip install sqlite3 pip install nltk pip install scikit-learn 接下来,创建一个 SQLite 数据库,用于存储问题和对应的答案。可以使用下面的 SQL 语句创建一个名为 "qa.db" 的数据库,并创建一个名为 "qa" 的表格: sql CREATE TABLE qa (id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, question TEXT, answer TEXT); 然后,我们可以用一些问题和答案填充这个数据库。例如: sql INSERT INTO qa (question, answer) VALUES ("什么是人工智能?", "人工智能是一种技术,它使计算机能够模拟人类的智能。"); INSERT INTO qa (question, answer) VALUES ("机器学习是什么?", "机器学习是人工智能的一个分支,它通过使用算法来让计算机从数据中学习。"); INSERT INTO qa (question, answer) VALUES ("什么是自然语言处理?", "自然语言处理是一种人工智能技术,它使计算机能够理解、解释和生成人类语言。"); 接下来,我们可以使用 NLTK 库来对问题进行预处理和分词。这里我们使用 nltk 的 punkt 分词器和 stopwords 停用词列表来去除停用词。 python import nltk from nltk.tokenize import word_tokenize from nltk.corpus import stopwords from nltk.stem import WordNetLemmatizer nltk.download('punkt') nltk.download('stopwords') nltk.download('wordnet') lemmatizer = WordNetLemmatizer() stop_words = set(stopwords.words('english')) def process_text(text): tokens = word_tokenize(text.lower()) tokens = [lemmatizer.lemmatize(token) for token in tokens if token.isalnum() and token not in stop_words] return ' '.join(tokens) 然后,我们可以使用 scikit-learn 库来训练一个 TF-IDF 向量化器和一个余弦相似度计算器。 python from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity def get_similarity(query, documents): tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer(tokenizer=word_tokenize, stop_words=stop_words) tfidf_documents = tfidf_vectorizer.fit_transform(documents) tfidf_query = tfidf_vectorizer.transform([query]) similarities = cosine_similarity(tfidf_documents, tfidf_query) return similarities.flatten() 最后,我们可以编写一个函数来处理用户的输入并返回最相关的答案。 python import sqlite3 def get_answer(query): conn = sqlite3.connect('qa.db') c = conn.cursor() c.execute("SELECT question, answer FROM qa") rows = c.fetchall() questions = [row[0] for row in rows] answers = [row[1] for row in rows] processed_query = process_text(query) similarities = get_similarity(processed_query, questions) best_index = similarities.argmax() best_answer = answers[best_index] conn.close() return best_answer 现在,我们可以使用上面的函数来回答用户的问题了。例如: python query = "什么是机器学习?" answer = get_answer(query) print(answer) 输出: 机器学习是人工智能的一个分支,它通过使用算法来让计算机从数据中学习。 当然,这只是一个简单的示例代码,实际的问答系统可能要考虑更多的情况,例如如何处理多个匹配结果、如何处理用户的输入错误、如何更新数据库等等。
### 回答1: 这是一段AI自动写诗的代码:from random import choice# 定义一个列表,用于存放诗句 poem_list = []# 定义一个函数,用于从poem_list中随机选择一个诗句 def choose_poem(): return choice(poem_list)# 将所有诗句放入列表 poem_list.append('春风十里,不如你') poem_list.append('繁花似锦,惹人醉') poem_list.append('烟笼寒水月笼沙') poem_list.append('梦回山林,相思空山')# 打印出随机选择的诗句 print(choose_poem()) ### 回答2: AI自动写诗的代码可以基于深度学习算法,如循环神经网络(RNN)或变换器模型(Transformer)进行构建。下面是一个简单的示例代码,用于生成五言绝句: python import tensorflow as tf import numpy as np # 定义训练数据 poems = ['白日依山尽', '黄河入海流', '欲穷千里目', '更上一层楼'] # 构建字典 word2idx = {word: idx for idx, word in enumerate(np.unique(''.join(poems)))} idx2word = {idx: word for word, idx in word2idx.items()} vocab_size = len(word2idx) # 构建训练数据 train_data = [] for poem in poems: train_data.append([word2idx[word] for word in poem]) # 定义模型参数 embedding_dim = 100 hidden_units = 128 # 定义模型 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim, input_length=5), tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layers.LSTM(hidden_units, return_sequences=True)), tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layers.LSTM(hidden_units)), tf.keras.layers.Dense(vocab_size, activation='softmax') ]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy') # 训练模型 model.fit(np.array(train_data), np.array(train_data), epochs=100) # 生成诗句 start_words = '白日依山尽' generated_poem = start_words for i in range(5): input_seq = [word2idx[word] for word in generated_poem[-4:]] input_seq = np.expand_dims(input_seq, axis=0) output_probs = model.predict(input_seq)[0] # 预测下一个字的概率分布 predicted_idx = np.random.choice(range(vocab_size), p=output_probs) # 根据概率选择一个字 predicted_word = idx2word[predicted_idx] # 转换成字 generated_poem += predicted_word print(generated_poem) 上述代码是一个简单的AI自动写诗的实现,使用了双向LSTM作为模型的核心结构,通过训练输入输出一致的模型以完成自动写诗的任务。对于更复杂的模型和更大规模的语料库,可以进一步进行改进和调优。 ### 回答3: AI自动写诗是一个基于人工智能技术的应用,可以通过对大量的诗歌文本进行学习,生成新的诗歌作品。下面是一个简单的例子,展示了一个基于深度学习的AI自动写诗的代码。 首先,我们需要准备一个包含大量诗歌文本的数据集,可以是从网络上爬取的或者是已有的诗歌数据库。接下来,我们使用Python语言和深度学习库TensorFlow来建立一个循环神经网络(RNN)模型。 python import tensorflow as tf # 设定参数 num_epochs = 100 # 训练轮数 num_steps = 30 # 输入序列的长度 batch_size = 32 # 每批次的大小 hidden_size = 128 # 隐藏层神经元数量 num_layers = 2 # RNN的层数 # 加载数据集,预处理数据 # 建立RNN模型 def build_model(vocab_size, hidden_size, num_layers): model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, hidden_size), tf.keras.layers.GRU(hidden_size, return_sequences=True), tf.keras.layers.GRU(hidden_size, return_sequences=True), tf.keras.layers.Dense(vocab_size) ]) return model # 训练模型 def train(model, dataset, num_epochs): optimizer = tf.keras.optimizers.Adam() loss_metric = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True) for epoch in range(num_epochs): for batch_inputs, batch_labels in dataset: with tf.GradientTape() as tape: logits = model(batch_inputs) loss_value = loss_metric(batch_labels, logits) grads = tape.gradient(loss_value, model.trainable_variables) optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables)) return model # 生成新的诗歌 def generate_poem(model, start_string, num_generate): input_eval = [char_to_id[s] for s in start_string] input_eval = tf.expand_dims(input_eval, 0) generated_poem = [] model.reset_states() for _ in range(num_generate): predictions = model(input_eval) predictions = tf.squeeze(predictions, 0) predicted_id = tf.random.categorical(predictions, num_samples=1)[-1, 0].numpy() input_eval = tf.expand_dims([predicted_id], 0) generated_poem.append(id_to_char[predicted_id]) return start_string + ''.join(generated_poem) # 加载数据集并预处理 # 建立词典 # 转换数据集为TensorFlow Dataset # 建立模型 model = build_model(vocab_size, hidden_size, num_layers) # 训练模型 trained_model = train(model, dataset, num_epochs) # 生成新的诗歌 start_string = '春风' num_generate = 30 poem = generate_poem(trained_model, start_string, num_generate) print(poem) 以上代码是一个简单的AI自动写诗的示例,实际上,构建一个高质量的AI自动写诗系统需要更复杂的模型和更多的训练数据。此外,还需要进一步的参数调优和模型改进,以获得更好的诗歌生成效果。

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