我现在已经通过jieba分词、去停用词、关键词提取得到了问题的关键词，然后我需要创建什么来匹配问题

您可以使用自然语言处理技术中的文本匹配算法来匹配问题。常见的文本匹配算法包括：

1. 余弦相似度算法：将问题和一系列已知的答案进行比较，计算它们之间的相似度，找到相似度最高的答案。

2. Jaccard相似度算法：将问题和已知的答案转换为词集，计算它们之间的相似度，找到相似度最高的答案。

3. TF-IDF算法：计算问题和已知答案中的词语的重要程度，将它们进行比较，找到最匹配的答案。

根据您的需求和数据量大小，选择适合的算法即可。

相关问题

jieba分词去除停用词

jieba分词是一种常用的中文分词工具，可以将文本数据进行分词处理。在引用[1]中的代码中，使用了jieba库对文本数据进行了分词处理，并且还去除了停用词。停用词是指在文本分析中没有实际意义的常用词语，如“的”、“是”、“在”等。在代码中，通过读取停用词文件，将停用词加载到一个列表中，然后对每条企业名称数据进行分词，并去除停用词，最后返回分词结果。这样可以得到一个分词后的结果集，用于后续的词频统计和可视化展示。

python jieba分词去除停用词

你可以使用 Python 中的 jieba 库来进行中文分词，并使用自定义的停用词表来去除停用词。以下是一个示例代码：

import jieba

# 读取停用词表
stopwords_path = 'stopwords.txt'
stopwords = [line.strip() for line in open(stopwords_path, 'r', encoding='utf-8').readlines()]

# 分词并去除停用词
text = "我爱自然语言处理"
words = jieba.cut(text)
result = []
for word in words:
    if word not in stopwords:
        result.append(word)

print(result)

其中，停用词表可以自己定义或者使用已有的停用词表。在上面的示例中，停用词表的文件路径为 `stopwords.txt`，它包含了一些常见的停用词。分词后，将不在停用词表中的词加入结果列表 `result` 中。