Python升级：CMU自然语言问答项目与Python 3.7支持

资源摘要信息:"本次提供的资源是一套基于自然语言处理（NLP）的问答项目Python代码及数据集，该项目起源于卡内基梅隆大学（CMU）的课程11-411。资源包括了升级至Python 3.7版本的代码以及相应的数据文件，以适应Python 2的官方弃用。项目提供了详细的依赖管理文件`requirement.txt`，方便用户快速安装所需的第三方库。此外，还包含了一个`setup.sh`脚本，用于自动化安装和配置`stanfordcorenlp`以及Java环境。为了项目的维护和使用便利，`Readme.md`文件被清理和优化，无用文件被删除，以确保项目的整洁性。项目使用方法简单明了，通过命令行接口执行相应的脚本文件即可运行问答程序。" 知识点详细说明如下： 1. **自然语言处理（NLP）**： 自然语言处理是计算机科学和人工智能领域中，关于使计算机能够理解、解释和生成人类语言的分支。它结合了语言学、计算机科学和人工智能的知识，用于开发能够处理大量自然语言数据的算法和软件。 2. **Python 3.7版本**： 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功能而著称。Python 3.7是Python 3系列的一个版本，它继承了Python 3的特性，并引入了一些新的特性，如数据类（data classes）、赋值表达式（walrus operator）等。由于Python 2已经在2020年1月1日后不再得到官方支持和维护，升级到Python 3.7是确保项目可持续性和安全性的重要步骤。 3. **Python 2的弃用**： Python社区在2019年1月1日后停止了对Python 2系列的维护，这意味着不再会有新的功能开发和安全更新。这促使开发者转向使用Python 3系列，以继续获得社区支持和确保代码库的现代性。 4. **依赖管理文件`requirement.txt`**： 在Python项目中，`requirement.txt`文件用于记录项目所依赖的第三方库及其版本号。通过运行`pip install -r requirement.txt`命令，可以一次性安装所有必需的包，这大大简化了依赖安装的过程，确保了项目的可复制性和可移植性。 5. **`setup.sh`脚本**： `setup.sh`是一个shell脚本，用于自动化安装和配置项目所需的工具和服务。在本项目中，它可能用于安装`stanfordcorenlp`库以及相关的Java环境。这样的脚本使得项目在不同环境中部署时更加便捷，降低了环境配置的复杂性。 6. **问答系统实现**： 问答系统是一种智能系统，能够理解和回答用户的问题。在本项目中，问答系统可能利用了自然语言处理技术，如文本解析、信息检索、语义理解等，来识别用户输入的问题，并从相关的文本文件中提取答案。 7. **`stanfordcorenlp`库**： `stanfordcorenlp`是斯坦福大学开发的一套自然语言处理工具库，它为处理自然语言提供了一系列预先构建的工具，如词性标注、命名实体识别、依存句法分析等。在NLP项目中，`stanfordcorenlp`是常用的库之一，用于增强文本处理的能力。 8. **Java环境配置**： `stanfordcorenlp`是基于Java语言开发的库，因此在使用前需要配置Java环境。这通常包括安装Java运行环境以及确保所有相关的Java依赖都已正确安装。 9. **`Readme.md`文件**： `Readme.md`文件是项目文档的一部分，用来说明项目的基本信息、安装方法、使用方式以及开发者的联系方式等。在本项目中，`Readme.md`经过清理和优化，旨在为用户提供清晰、简洁的指导，提升用户体验。 10. **命令行接口使用方法**： 项目提供了两个Python脚本`ask.py`和`answer.py`，分别用于提问和回答。用户可以通过命令行输入相应的参数，例如文件名和问题编号（或特定的命令行参数），来触发问答系统的运行。这种交互方式简单直接，适合快速地进行问答任务的演示和测试。 通过以上知识点的详细阐述，可以看出该资源为自然语言处理领域的研究和开发人员提供了宝贵的工具，能够帮助他们在Python 3.7环境下快速搭建和运行一个问答系统，并对自然语言进行处理和分析。此外，该资源的结构和文档说明也为其他软件项目的开发和维护提供了良好的实践示例。