python构建知识问答程序

答案：要构建一个知识问答程序，可以借助自然语言处理技术和机器学习算法。Python 中可以使用一些 NLP 库，如 NLTK 和 Spacy，来处理文本数据，如分词、词性标注、实体识别等。同时，还可以采用一些机器学习算法，如决策树、支持向量机等，来实现问答过程中的分类、匹配等功能。

相关问题

python构建知识图谱，自动问答

Python可以使用多种库和工具来构建知识图谱和实现自动问答功能。以下是一些常用的库和工具：

1. 知识图谱构建：
- RDFLib：用于操作RDF数据的Python库，可用于构建和查询知识图谱。
- Neo4j：一个图形数据库，可用于存储和查询知识图谱数据。
- Py2neo：Neo4j的Python驱动程序，提供了简化的API来与Neo4j进行交互。

2. 自然语言处理：
- NLTK：自然语言处理工具包，提供了各种处理文本的功能，如分词、词性标注、句法分析等。
- SpaCy：一个功能强大的自然语言处理库，提供了高效的文本处理和实体识别功能。
- Stanford NLP：斯坦福大学开发的自然语言处理工具包，包含了各种NLP任务的模型和工具。

3. 问答系统：
- DrQA：一个使用深度学习技术构建的开源问答系统，可用于从文档中提取答案。
- AllenNLP：一个用于构建深度学习模型的平台，其中包括了一些用于问答任务的预训练模型。
- Transformers：Hugging Face开发的自然语言处理库，提供了各种预训练模型和工具，可用于问答任务。

使用这些库和工具，你可以使用Python构建知识图谱，从文本中提取实体和关系，并实现自动问答功能。具体的实现方式会根据你的具体需求和数据情况而有所不同。

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。