上海地铁智能问答系统：Python源码实现

资源摘要信息:本资源提供了一个基于意图识别和命名实体识别技术的上海地铁智能问答程序的Python源码。该程序利用机器学习和自然语言处理技术，能够理解用户提出的关于上海地铁相关的问题，并给出准确的回答。该源码包不仅包含运行成功的基础代码，还适合计算机相关专业的学生、教师和企业员工在学习和工作中使用，尤其适合作为毕业设计、课程设计或项目立项演示的素材。 从标题和描述中，我们可以提取以下知识点： 1. 智能问答程序：这类程序的目的是模拟人类的问答过程，通过理解用户的查询意图，并从知识库中提取出相应的答案。 2. 意图识别（Intent Recognition）：这是一种自然语言理解技术，用于识别用户输入的自然语言句子的目的或意图。在智能问答系统中，意图识别是核心组件之一，它帮助系统决定应该采取哪些操作来满足用户的需求。 3. 命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）：NER是在文本中识别具有特定意义的实体，如人名、地点、组织机构等。在问答系统中，NER有助于从用户问题中抽取出关键信息，比如地铁站名、线路名等，以便更准确地回答问题。 4. 上海地铁信息：本智能问答系统聚焦于上海地铁相关的查询，这要求系统能够理解和处理与上海地铁相关的信息，如站点、线路、票价、运营时间等。 5. Python编程语言：本程序是用Python语言编写的，Python因为其简洁的语法和强大的库支持，在数据科学、人工智能和自然语言处理等领域得到了广泛的应用。 6. 项目代码测试与应用：资源描述中提到，代码经过测试且功能正常，说明开发者对软件开发的生命周期有一定的认识，并遵循了最佳实践。这包括编写可测试的代码、进行单元测试、集成测试和系统测试等。 7. 教育和学术用途：程序被推荐给高校学生、教师和专业人士用于教学和学习，这表明该项目具有一定的教育价值，可用于增进学习者在智能问答系统的理解和实践能力。 8. 代码可扩展性：描述中提到，有一定基础的用户可以在现有代码基础上进行修改，实现更多功能。这说明程序的架构和设计具备一定的灵活性，便于二次开发。 压缩包文件名称列表中出现的".gitignore"和"介绍.md"文件分别用于版本控制系统和项目介绍说明，这是软件项目常见的标准文件配置。"manage.py"可能是用于项目管理的脚本，而"subway_robot"、"backend"和"ChineseNER"则可能是项目中的重要模块或子项目名。"ChineseNER"可能指的是实现中文命名实体识别功能的模块或包，表明该项目在实体识别方面特化于中文环境。