用python写一个高级点的知识问答小程序

好的，可以使用Python中的自然语言处理库NLTK和机器学习库Scikit-learn来实现一个基于文本的知识问答小程序。

首先，需要准备好一个语料库，可以从维基百科或其他文本资源中获取。然后，使用NLTK对语料库进行分词、词性标注、命名实体识别等预处理工作，构建出一个词袋模型。

接下来，可以使用Scikit-learn中的文本分类算法，如朴素贝叶斯分类器或支持向量机，训练出一个问题分类器。可以将问题分为不同的类别，如人物、地点、事件等。

在回答问题时，将用户输入的问题进行预处理，提取出关键词，并使用分类器将问题分类。然后，根据问题类别，从语料库中检索相关信息，并使用自然语言生成技术构建出回答。

以上是一个简单的实现思路，具体实现过程中还需根据实际情况进行调整和优化。

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用python写一个高级点的知识问答小程序，且写出程序代码

好的，我将为你提供一个简单的基于文本的知识问答小程序的代码示例，代码如下：

# 导入需要的库
import nltk
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 加载语料库
nltk.download('punkt')
nltk.download('wordnet')
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')
from nltk.corpus import wordnet as wn
from nltk.tokenize import word_tokenize, sent_tokenize
from nltk.stem import WordNetLemmatizer

def get_synonyms(word):
    # 获取一个单词的同义词
    synonyms = set()
    for syn in wn.synsets(word):
        for lemma in syn.lemmas():
            synonyms.add(lemma.name())
    return list(synonyms)

def get_definition(word):
    # 获取一个单词的定义
    synset = wn.synset(word + '.n.01')
    return synset.definition()

def get_answer(question, corpus):
    # 对问题进行预处理
    lemmatizer = WordNetLemmatizer()
    question = question.lower()
    words = word_tokenize(question)
    words = [lemmatizer.lemmatize(word) for word in words]
    words = [word for word in words if word.isalnum()]

    # 构建TF-IDF向量
    vectorizer = TfidfVectorizer()
    corpus.append(' '.join(words))
    tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(corpus)

    # 计算问题与语料库中所有文档的余弦相似度
    sim_matrix = cosine_similarity(tfidf_matrix[-1], tfidf_matrix[:-1])
    sim_scores = sim_matrix.flatten()
    ranked_docs = sim_scores.argsort()[::-1]

    # 根据相似度排序，找到最相关的文档
    max_sim = sim_scores[ranked_docs[0]]
    if max_sim == 0:
        return "我不知道答案"
    else:
        answer = corpus[ranked_docs[0]]
        return answer

# 加载语料库
corpus = ["Python是一种动态解释性高级编程语言。",
          "Java是一种广泛使用的计算机编程语言。",
          "Ruby是一种简单而强大的面向对象编程语言。"]

# 交互式问答
while True:
    question = input("请输入您的问题：")
    if question == "退出":
        break
    answer = get_answer(question, corpus)
    print(answer)

该程序使用了NLTK和Scikit-learn库，实现了一个简单的基于文本的知识问答系统。程序中使用了TF-IDF向量和余弦相似度计算来衡量问题与语料库中所有文档的相似度，并返回与问题最相关的文档作为答案。程序只是一个简单的示例，还有很多可以优化的地方。

用python写一个知识问答小程序

好的，下面是一个简单的知识问答小程序的 Python 代码示例：

# 定义问题和答案的字典
qa_dict = {
    "什么是人工智能？": "人工智能是指计算机模拟人类智能的能力。",
    "Python是什么？": "Python是一种高级编程语言，具有简单易学、代码可读性高等特点。",
    "什么是机器学习？": "机器学习是一种人工智能的分支，通过数据训练模型来自主地进行学习和预测。",
    "Git是什么？": "Git是一种版本控制工具，可用于管理代码或文件的版本历史记录。",
    "什么是深度学习？": "深度学习是一种机器学习的分支，通过神经网络模型进行复杂的模式识别和预测。"
}

# 循环等待用户输入问题
while True:
    # 获取用户输入的问题
    question = input("请问有什么问题需要我来解答？\n")
    
    # 判断问题是否在字典中
    if question in qa_dict:
        # 如果在字典中，输出对应答案
        print(qa_dict[question])
    else:
        # 如果不在字典中，输出提示信息
        print("抱歉，我不知道答案。")

运行代码后，程序会等待用户输入问题，并根据问题在字典中查找对应的答案进行回答。如果用户输入的问题不在字典中，程序会输出提示信息，表示不知道答案。