多轮问答系统实现基于意图识别和词槽填充技术的Python源码教程

资源摘要信息: 本资源是一个完整的多轮问答系统项目，采用Python语言开发，基于意图识别和词槽填充技术，以及LLM（Large Language Model，大型语言模型）进行设计。项目不仅包含了完整的源代码，还包括了项目说明文档和必要的数据文件。该系统旨在实现人机交互过程中理解用户需求并提供相应的反馈，适用于多种问答场景。资源提供的项目代码经过测试验证，可以运行使用，并获得了较高的学术评分。 知识点说明： 1. 多轮问答系统： 多轮问答系统是指能够在连续的对话过程中理解用户的意图，并根据上下文信息维持对话状态的系统。这种系统能够处理复杂的交互任务，允许用户在一个主题内提出多个相关问题，而不需要每次回答都重新开始对话。 2. 意图识别： 意图识别是自然语言处理（NLP）领域中的一个关键任务，目的是确定用户输入（如查询或命令）的意图。例如，在多轮问答系统中，意图识别能够帮助系统区分用户是想要查询天气、预定餐厅还是购买机票等。 3. 词槽填充： 词槽填充是意图识别过程中的一个子任务，用于从用户的话语中提取关键信息字段，这些字段通常被称为词槽。例如，在处理用户询问“我想要预订一张去北京的机票”的请求时，词槽可能包括“出发地”、“目的地”、“出行日期”等。 4. LLM（大型语言模型）： LLM是近年来NLP领域的一大进步，通过学习大量自然语言文本数据来捕捉语言的深层特征和语义信息。它们通常用于理解和生成自然语言，为各种应用提供强大的语言理解和生成能力。 5. Python源码： 资源中的项目代码是使用Python编写的。Python是一种广泛使用的高级编程语言，以其简洁的语法和强大的库支持而在数据科学、机器学习和自然语言处理等AI领域得到广泛应用。 6. 数据文件： 项目中的数据文件可能包含用于训练意图识别和词槽填充模型的标注数据集，以及用于演示系统功能的测试数据。这些数据是机器学习项目的关键组成部分，它们的质量和数量直接影响模型的性能。 7. README.md文件： README.md文件通常包含对项目的描述、安装指南、使用说明和贡献指南等，是开源项目中常见的文档文件，有助于用户快速了解如何使用该项目。 8. 文件名称列表： 文件列表中包括了不同功能模块的文件夹和文件，例如`app.py`可能包含应用程序的主入口，`agent`文件夹可能包含实现问答逻辑的代码，`utils`文件夹可能包含一些工具函数，`Agent_data`可能存储与问答系统相关的一些数据资源，`models`文件夹可能包含意图识别和词槽填充的模型文件，`scene_config`和`scene_processor`可能分别负责场景配置和场景处理逻辑，而`config`文件夹可能包含系统的配置文件。 此资源适用于计算机科学与技术、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等相关专业的在校学生、教师和企业员工。项目不仅可以直接使用，也可以作为学术研究、教学示例或作为个人学习和进阶的材料。此外，具备一定基础的用户可以在此基础上进行二次开发，以实现更多个性化功能或作为毕业设计、课程设计和作业提交。请注意，下载的资源仅供学习参考使用，禁止用于商业用途。