智能问答系统完整 代码加解析

智能问答系统的完整代码通常包含多个部分，如自然语言处理模块、知识库查询模块以及可能的机器学习模型。这里提供一个简单的Python示例，使用了`NLTK`（自然语言工具包）和`sklearn`库，展示了一个基本的基于关键词匹配的问题解答框架：

import nltk
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 假设我们有一个预定义的知识库，存储问题和对应的答案
knowledge_base = {
    '问句1': '答案1',
    '问句2': '答案2',
    # 更多问题...
}

def preprocess(question):
    # 分词、去除停用词等预处理步骤
    tokens = nltk.word_tokenize(question.lower())
    stop_words = nltk.corpus.stopwords.words('english')
    filtered_tokens = [word for word in tokens if word not in stop_words]
    return ' '.join(filtered_tokens)

def answer_generator(question):
    preprocessed_question = preprocess(question)
    
    # 创建向量表示问题和答案
    vectorizer = TfidfVectorizer()
    question_vec = vectorizer.transform([preprocessed_question])
    knowledge_vecs = vectorizer.transform(list(knowledge_base.keys()))

    # 计算相似度
    similarities = cosine_similarity(question_vec, knowledge_vecs).flatten()

    # 找到最相似的答案
    max_index = similarities.argmax()
    return knowledge_base.get(knowledge_base.keys()[max_index])

# 示例
user_input = input("请输入一个问题：")
print(f"答案是：{answer_generator(user_input)}")