java hanlp 实现问题库

### 回答1：
Java HanLP 是一款基于 Java 开发的自然语言处理工具包，它能够帮助我们处理中文文本，包括分词、词性标注、命名实体识别、关键词提取等功能。要实现一个问题库，我们可以利用 HanLP 中的分词功能对问题进行切分，然后通过词性标注等功能进行问题的处理和分析。

首先，我们需要建立一个问题库的数据库，包含一系列已知问题和对应的答案。然后，我们可以利用 HanLP 的分词功能将每个问题切分为若干个词语，并通过词性标注等功能对这些词语进行处理和分析。例如，我们可以识别问题中的主语、谓语和宾语等要素，并通过命名实体识别功能判断问题中是否涉及特定的实体。

接下来，我们可以使用问题数据库中的答案，通过对问题中的词语进行匹配和比对，与数据库中的问题进行匹配，找到相应的答案。如果问题中存在模糊词语或者语义含糊的表达，我们可以利用 HanLP 的关键词提取功能提取关键词，并结合这些关键词进行匹配和比对，找到相似性较高的问题和答案。

最后，我们可以将匹配到的答案返回给用户。如果无法找到匹配的答案，我们可以根据问题类型，返回一些相关的信息或者提示用户重新提问。

总而言之，通过利用 Java HanLP 的分词、词性标注、命名实体识别、关键词提取等功能，我们可以实现一个问题库，实现对中文问题的处理和匹配，帮助用户获取问题的答案。

### 回答2：
使用Java编写的HanLP是一个自然语言处理工具包，它可以用于实现问题库的功能。

首先，我们需要创建一个问题库，可以使用文本文件或数据库来存储问题和对应的答案。将问题和答案以一定的格式存储起来，比如采用CSV格式，每一行包含一个问题和对应的答案。

接下来，我们可以使用HanLP提供的分词、词性标注、命名实体识别等功能对问题进行预处理。可以使用HanLP的分词算法将问题分成一个个的词语，然后使用词性标注功能标注词语的词性，识别出问题中的实体。

然后，我们可以根据问题中的实体和关键词，使用HanLP提供的关键词提取功能对问题进行关键词提取。关键词提取可以帮助我们找到问题的主要内容，然后我们可以根据关键词和问题库中的问题进行匹配，找到与问题最相关的答案。

最后，我们可以将找到的答案返回给用户。可以将答案以文本的形式返回，或者将答案进行一定的格式化，以便更好地展示给用户。可以使用控制台输出、网页显示等方式将答案展示给用户。

总结起来，使用Java编写的HanLP可以帮助我们实现问题库的功能，通过对问题进行预处理和关键词提取，然后与问题库进行匹配，找到最相关的答案并返回给用户。