用python实现高校的智能问答程序，包括用到哪些模型，给出代码并分析

要实现高校的智能问答程序，可以使用自然语言处理技术和机器学习模型来解决。以下是一个简单的实现过程：

1. 收集数据集。可以从高校官网、学生论坛等地方收集问题和答案数据集，并进行数据清洗和预处理。

2. 进行分词和向量化。使用分词工具将问题和答案分词，并将其转换为向量表示。常用的分词工具有jieba、NLTK等，向量化可以使用Word2Vec、GloVe等方法。

3. 训练机器学习模型。可以使用传统机器学习模型，如决策树、朴素贝叶斯等，也可以使用深度学习模型，如卷积神经网络、循环神经网络等。在这里，我们使用预训练的GPT模型来实现问答程序。

4. 实现问答程序。使用Flask等框架搭建web服务，将用户输入的问题传入模型中进行回答，并将回答展示在网页上。

以下是一个使用ChitGPT模型实现高校智能问答程序的代码：

from flask import Flask, request, jsonify
import torch
import transformers

app = Flask(__name__)

# 加载预训练的ChitGPT模型
tokenizer = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained("CSDN/ChitGPT-Chatbot")
model = transformers.AutoModelForCausalLM.from_pretrained("CSDN/ChitGPT-Chatbot")
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

@app.route("/predict", methods=["POST"])
def predict():
    data = request.get_json(force=True)
    input_text = data["input_text"]
    
    # 对输入的文本进行分词和向量化
    input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt").to(device)
    
    # 生成回答
    output = model.generate(
        input_ids=input_ids,
        max_length=50,
        do_sample=True,
        top_k=50,
        top_p=0.95,
        temperature=0.7,
        num_return_sequences=1,
    )
    
    # 将回答转换为文本
    output_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
    
    return jsonify({"output_text": output_text})

if __name__ == "__main__":
    app.run()

在这个代码中，我们使用了Flask框架搭建了一个web服务，当用户输入问题后，我们将问题传入ChitGPT模型中生成回答，并将回答展示在网页上。要运行这个代码，需要安装Flask和transformers库。

需要注意的是，这个模型是基于中文对话训练的，如果要实现英文问题的回答，需要使用其他预训练模型。