基于nlp的智能问答系统并且写出源码

基于自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP) 的智能问答系统是一种能够理解用户提问并提供准确答案的人工智能应用。它通常包含以下几个关键组件：

1. **文本预处理**：包括分词、去除停用词、词干提取等步骤，将输入的自然语言转化为计算机可以理解的形式。

2. **意图识别**：通过机器学习模型（如朴素贝叶斯、支持向量机或深度学习的序列标注模型）判断用户的查询意图。

3. **实体识别**：找出查询中的关键信息，如人名、地名、日期等。

4. **知识检索**：从数据库或大规模语料库中查找相关信息，这可能涉及到搜索引擎技术或者复杂的查询算法。

5. **回答生成**：利用模板填充、规则引擎或生成式模型创建回答。

6. **对话管理**：维护对话历史，确保上下文连贯的回答。

由于编写完整的源码涉及大量代码，并且每个部分都需要专业的NLP库（如NLTK、Spacy、BERT4keras等），这里无法直接展示全部源码。然而，你可以参考开源项目如阿里巴巴的通义千问（Qwen）、Google的Dialogflow或Hugging Face的Transformers作为起点。以下是一个简单的基于Python的示例，使用了`transformers`库做基础问答任务：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForQuestionAnswering

# 初始化tokenizer和model
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-chinese")
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained("bert-base-chinese")

def answer_question(question):
    inputs = tokenizer(question, return_tensors="pt")
    outputs = model(**inputs)
    start_scores, end_scores = outputs.start_logits, outputs.end_logits
    start_index = torch.argmax(start_scores)
    end_index = torch.argmax(end_scores)

    # 获取answer文本
    answer_start = start_index.item()
    answer_end = min(answer_start + 30, len(tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs['input_ids'][0])) - 1)
    answer = tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs['input_ids'][0])[answer_start:answer_end]
    
    return " ".join(answer)

print(answer_question("中国有多少人口？"))

这只是最基础的问答示例，实际的智能问答系统会更复杂，需要结合更多的技术和数据支持。