构建火力发电问答系统：词袋模型与TFIDF的应用

资源摘要信息:"该资源是一套完整的基于火力发电厂知识问答库的检索式问答系统/对话系统项目，包含完整的源代码和详细的文档说明。项目旨在为用户提供一个基于火力发电厂相关知识的问答服务，能够根据用户提出的问题，通过检索知识库，给出准确的答案。以下是该资源中的知识点详解： 1. 数据预处理：项目开始前，首先需要对火力发电厂知识问答数据集（Q.txt & A.txt）进行预处理，整合成统一格式规范的数据，这一步骤是问答系统开发的基础，涉及到数据清洗、格式化等技能。 2. 词袋模型和TF-IDF模型：在数据预处理完成后，项目利用词袋模型来表示文本数据，将文本转化为向量形式，使得计算机能够处理。接着应用TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）模型来评估一个词对一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要性。TF-IDF是一种常用于信息检索和文本挖掘的加权技术，可以用来评估一个词语在一份文件集合中的重要性。 3. 余弦相似度：项目使用余弦相似度作为文本相似度的度量标准，通过计算两个文本向量之间的夹角的余弦值来衡量它们的相似度。余弦相似度是一个角度度量，值越接近1，表示两个文本越相似；值越接近-1，则表明它们越不相似。 4. 文本相似度计算：系统会将测试问题语料库中的问题与知识问答库中的问题进行文本相似度计算，筛选出相似度较高的问题集合。这一过程涉及到算法的实现和优化，以提高问答的准确性和效率。 5. 问题排序与答案返回：在获得相似问题集合后，系统将对这些相似问题进行排序，并返回对应的答案给用户。这需要对结果排序算法有所了解，并且能够设计出合理的返回结果逻辑。 6. 系统使用说明和运行环境：资源文件中应包含README.md文件，提供如何下载、安装和运行系统的方法和步骤。确保用户能够根据文档顺利地部署和使用系统。 7. 适用人群和拓展性：项目适合计算机相关专业的学生、老师或企业员工进行学习和研究，同样也适合编程初学者进行进阶学习。项目代码具有一定的可修改性，允许使用者根据自身需求进行功能拓展或进行二次开发。 8. 许可与版权：资源文件明确指出仅供学习参考，不得用于商业用途，说明了项目代码的使用条件和限制。 总结来说，该资源为开发者提供了一套基于特定行业知识的问答系统开发实践案例，通过实际的项目构建过程，能够让开发者学习和掌握文本处理、算法实现、系统设计等多方面的技能。"