题记:看过我的搜索的都知道,我写文章,相比其他人而言,在格式和语言上,比较规范化,因为我认为,写搜索文章不仅仅是为了个人,它更多是传播知识,因此也希望更多朋友给与我鼓励和支持,关注+转发自己有用的知识,当然如果我文章有问题,也希望你能指出了,谢谢!
【在线客服代码博客 在线客服代码 在线客服代码生成】声明:目前该项目的开发语言是采用Python,web框架是Flask,开发工具是Pycharm,个人是Java开发,如果看了我之前的文章的朋友,应该知道我是什么样的人 。
需要了解的知识点
1、准备语料库
相似度:1、正则/规则:适用没有数据
2、字符串相似
2、文本转为向量 :
1、one-hot编码
2、counter vector
3、Tf-idf
4、Word2vec
5、Seq2seq
3、相似度计算:1、欧式距离
2、余弦公式
1、首先创建一个问答系统类import numpy as np用于 数组转换import jieba用于中文分词from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity机器学习库,这里用于余弦相似度计算from flask import FlaskWeb 应用框架class askSystem():def __init__(self, corpus):self.corpus = corpus建立词典def creat_dic(self):all_question = &34;&34;for question in self.corpus:all_question += questionword_from_question = list(jieba.cut(all_question))dictionaries = word_from_questionprint(dictionaries)return dictionaries问题转换为向量def transform_vector(self,date,dictionaries):vector_list = []for wd in dictionaries:if wd in list(jieba.cut(date)):vector_list.append(1)else:vector_list.append(0)return np.array(vector_list).reshape(1, -1)余弦相似度计算def cosine_simi(self,date1,date2,dictionaries):similar_list = cosine_similarity(self.transform_vector(date1,dictionaries), self.transform_vector(date2,dictionaries))similar_num = similar_list[0][0]相似度return similar_numdef question_for_web(self, user_question,dictionaries):question_dict = {}similar_list = []for key in self.corpus:similar_num = self.cosine_simi(user_question,key,dictionaries)similar_list.append(similar_num)question_dict[similar_num] = self.corpus[key]相似度若相等,因为字典key值不能重复,会导致匹配答案不准确if max(similar_list) == 0:answer = &34;这就问题我再想想!&34;else:answer = question_dict[max(similar_list)]return answer2、Web框架启动类from flask import Flaskfrom flask_cors import CORSimport askSystemapp = Flask(__name__)CORS(app)解决跨域问题@app.route(&39;/&39;)def hello_world():return &39;Hello World!&39;@app.route(&34;/question/
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测试结果1
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