请你帮我写一个代码,实现智能回答问题,python
时间: 2023-08-28 20:13:34 浏览: 115
好的,以下是一个简单的示例代码,使用Python的自然语言处理库nltk和语言模型库transformers来实现智能回答问题:
```python
import nltk
from transformers import pipeline
# 下载nltk的必要数据
nltk.download('punkt')
# 加载预训练的问答模型
qa_pipeline = pipeline("question-answering")
# 输入问题和文章
question = "什么是人工智能?"
context = "人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是指通过机器学习、深度学习等技术,使计算机模拟、拟人化地表现出智能的一门技术。"
# 使用问答模型回答问题
result = qa_pipeline(question=question, context=context)
# 输出答案
print(f"问题: {question}")
print(f"答案: {result['answer']}")
```
运行代码后,程序会自动回答您输入的问题。您可以根据需要修改代码,输入不同的问题和文章,来测试程序的智能回答能力。此外,该问答模型还支持多语言和多种类型的问题,您可以参考相关文档来进行更多的实验和应用。
相关问题
你给我写一个可以聊天的人工智能python代码
当然可以!以下是一个简单的基于规则的聊天机器人示例代码:
```python
random
# 定义问题-回答规
rules = {
"你好": ["你好!", "嗨,有什么我可以帮助你的吗?"],
你叫什么名字 ["我是ChatBot问有什么可以帮助你吗?"],
"天怎么样": ["天天气晴朗,温度宜。"],
"退出 ["感谢和你聊天,再见!"],
}
# 定义回答函数
def get_response(message):
for key in rules:
if key in message:
return random.choice(rules[key])
return "对不起,我不明白你在说什么。"
# 主循环
while True:
user_input = input("用户:")
response = get_response(user_input)
print("ChatBot:", response)
if "退出" in user_input:
break
```
这个简单的聊天机器人会根据用户输入的问题给出相应的回答。你可以根据自己的需求添加更多的问题-回答规则。在主循环中,用户输入的问题会传递给 `get_response` 函数,然后返回相应的回答。程序会一直运行,直到用户输入"退出"时退出循环。
请注意,这只是一个简单的示例代码,功能有限。如果你有更复杂的需求,可以考虑使用现有的开源库,如NLTK或ChatterBot,来构建更强大和智能的聊天机器人。
帮我写一个用python做的智能聊天机器人
当然可以!下面是一个简单的 Python 智能聊天机器人的代码示例,它使用了自然语言处理库 nltk 和机器学习库 scikit-learn:
```python
# 导入必要的库
import nltk
import numpy as np
import random
import string
# 读取文本文件并进行预处理
f = open('chatbot.txt','r',errors = 'ignore')
raw = f.read()
raw = raw.lower()
nltk.download('punkt')
nltk.download('wordnet')
sent_tokens = nltk.sent_tokenize(raw)
word_tokens = nltk.word_tokenize(raw)
# 定义一个函数来对用户的输入进行标准化和归一化处理
lemmer = nltk.stem.WordNetLemmatizer()
def LemTokens(tokens):
return [lemmer.lemmatize(token) for token in tokens]
remove_punct_dict = dict((ord(punct), None) for punct in string.punctuation)
def LemNormalize(text):
return LemTokens(nltk.word_tokenize(text.lower().translate(remove_punct_dict)))
# 定义一个函数来响应用户的问候
GREETING_INPUTS = ("hello", "hi", "greetings", "sup", "what's up", "hey",)
GREETING_RESPONSES = ["hi", "hey", "*nods*", "hi there", "hello", "I am glad! You are talking to me"]
def greeting(sentence):
for word in sentence.split():
if word.lower() in GREETING_INPUTS:
return random.choice(GREETING_RESPONSES)
# 定义一个函数来生成机器人的回应
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
def response(user_response):
robo_response=''
sent_tokens.append(user_response)
TfidfVec = TfidfVectorizer(tokenizer=LemNormalize, stop_words='english')
tfidf = TfidfVec.fit_transform(sent_tokens)
vals = cosine_similarity(tfidf[-1], tfidf)
idx=vals.argsort()[0][-2]
flat = vals.flatten()
flat.sort()
req_tfidf = flat[-2]
if(req_tfidf==0):
robo_response=robo_response+"I am sorry! I don't understand you"
return robo_response
else:
robo_response = robo_response+sent_tokens[idx]
return robo_response
# 与用户进行交互
flag=True
print("ROBO: My name is Robo. I will answer your queries about Chatbots. If you want to exit, type Bye!")
while(flag==True):
user_response = input()
user_response=user_response.lower()
if(user_response!='bye'):
if(user_response=='thanks' or user_response=='thank you' ):
flag=False
print("ROBO: You are welcome..")
else:
if(greeting(user_response)!=None):
print("ROBO: "+greeting(user_response))
else:
print("ROBO: ",end="")
print(response(user_response))
sent_tokens.remove(user_response)
else:
flag=False
print("ROBO: Bye! take care..")
```
这段代码实现了一个简单的聊天机器人,可以回答用户有关聊天机器人的问题。您可以在此基础上进行修改和扩展,以创建自己的聊天机器人。