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用Python搭建一个校园智能问答系统：以宁波为例的演示
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大家好，今天我要跟大家分享一个挺有意思的项目——用Python做一个校园智能问答系统。而且我们还会以“宁波”为例子来演示这个系统的应用。听起来是不是有点高大上？其实也没那么复杂，只要你懂点编程基础，就能跟着我一起做。
首先，咱们得明白什么是“校园智能问答系统”。简单来说，就是一个能回答学生问题的系统。比如，学生问：“图书馆几点开门？”系统就能自动给出答案。这在高校里特别有用，可以减轻老师的工作量，也能让学生更快找到需要的信息。
那为什么选“宁波”作为例子呢？因为宁波有很多大学，比如宁波大学、浙江万里学院等等。如果有一个针对这些学校的智能问答系统，那肯定能帮不少忙。比如，学生问：“宁波大学的食堂在哪？”系统就能直接回复位置信息或者链接。
接下来，我就带大家一步步来搭建这个系统。首先，我们需要一些工具和库。我推荐使用Python，因为它有丰富的库支持，而且语法也比较简单。需要用到的库包括：nltk（自然语言处理）、flask（Web框架）、以及可能还需要一个数据库来存储问答数据。
不过，在开始写代码之前，我先给大家讲一下整个系统的架构。简单来说，系统分为三个部分：前端、后端和数据库。前端就是用户输入问题的地方，比如一个网页或者App界面；后端负责处理用户的请求，调用NLP模型来理解问题并生成答案；数据库用来保存已有的问答对。
现在，我们先从最简单的开始。假设我们有一个问答对的数据集，比如：“问：图书馆几点开门？答：早上8点到晚上10点。”我们可以把这个数据存到一个JSON文件中，然后写一个程序来读取它。
不过，光有静态数据还不够，我们要让系统能够理解不同的问法。比如，“图书馆什么时候关门？”和“图书馆几点结束营业？”其实是同一个问题。这时候就需要用到自然语言处理（NLP）技术了。
这里我推荐使用nltk库来做文本预处理，比如分词、去停用词、词干提取等。然后再用一个相似度算法，比如余弦相似度，来判断用户的问题和已有问题之间的相似程度。如果相似度超过某个阈值，就认为是同一个问题，返回对应的答案。
不过，这样做的话，可能还是会有一些误差。比如，用户问：“图书馆开放时间？”而我们的数据里只有“图书馆几点开门”，这时候系统可能无法识别。所以，为了提高准确率，我们可以引入一个更高级的模型，比如基于BERT的问答模型。
不过，对于初学者来说，可能还是先从基础做起比较好。所以我先给大家展示一个简单的版本，后面再讲进阶的内容。
好的，现在我们开始写代码吧。首先，安装必要的库：
pip install nltk flask
然后，创建一个名为app.py的文件，里面写入以下代码：
import nltk
from flask import Flask, request, jsonify
import json
nltk.download('punkt')
nltk.download('stopwords')
# 加载问答对数据
with open('qa_data.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
qa_data = json.load(f)
app = Flask(__name__)
def preprocess(text):
tokens = nltk.word_tokenize(text.lower())
stop_words = set(nltk.corpus.stopwords.words('chinese'))
filtered_tokens = [word for word in tokens if word.isalnum() and word not in stop_words]
return ' '.join(filtered_tokens)
def find_answer(question):
question = preprocess(question)
for item in qa_data:
if question in item['question']:
return item['answer']
return "抱歉，我暂时不知道这个问题的答案。"
@app.route('/ask', methods=['POST'])
def ask():
data = request.get_json()
question = data.get('question')
answer = find_answer(question)
return jsonify({'answer': answer})
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
这段代码看起来是不是有点长？别担心，我来解释一下。
首先，我们导入了nltk和flask库。然后下载了一些nltk资源，比如分词器和停用词表。接着，我们加载了一个JSON格式的问答对数据，这个数据应该放在和代码相同的目录下，名字是qa_data.json。
然后，定义了一个preprocess函数，用来对用户的问题进行预处理。比如，把所有字母转成小写，去掉标点符号，过滤掉停用词。
接着，定义了一个find_answer函数，它会遍历所有的问答对，看看有没有匹配的问题。如果有，就返回对应的答案；如果没有，就返回默认的回答。
然后，我们定义了一个Flask路由，当用户发送POST请求到/ask时，就会触发这个函数。用户的问题会被传入，然后调用find_answer函数，最后返回一个JSON格式的答案。
最后，运行Flask应用，启动服务器。
接下来，我们还需要准备一个qa_data.json文件。内容如下：
[
{
"question": "图书馆几点开门？",
"answer": "图书馆早上8点开门，晚上10点关门。"
},
{
"question": "食堂在哪里？",
"answer": "食堂位于教学楼的东侧，靠近操场。"
},
{
"question": "课程表怎么查？",
"answer": "你可以登录教务系统查看课程表。"
}
]
这样，我们就有了一个基本的问答系统。现在，我们可以测试一下它的效果。
打开浏览器，访问http://localhost:5000/ask，然后发送一个POST请求，比如：
{
"question": "图书馆几点开门？"
}
你应该会看到返回的答案是：“图书馆早上8点开门，晚上10点关门。”
那如果用户问的是“图书馆什么时候开门？”会不会也得到同样的答案呢？我们可以试试看。
当然，现在这个系统还有很多不足的地方。比如，它只能匹配完全一样的问题，不能处理变体问法。这时候，我们可以引入更复杂的NLP技术，比如使用Word2Vec或者BERT模型来计算语义相似度。
不过，对于演示来说，这个版本已经足够了。接下来，我们可以把这个系统部署到一个Web页面上，让用户更方便地使用。
比如，我们可以用HTML和JavaScript写一个简单的前端页面，让用户输入问题，然后调用后端API获取答案。
下面是一个简单的HTML示例：
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>校园智能问答系统</title>
</head>
<body>
<h1>欢迎使用校园智能问答系统</h1>
<input type="text" id="question" placeholder="请输入你的问题">
<button onclick="askQuestion()">提问
<p id="answer"></p>
<script>
function askQuestion() {
const question = document.getElementById("question").value;
fetch("http://localhost:5000/ask", {
method: "POST",
headers: {
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({ "question": question })
}).then(response => response.json())
.then(data => {
document.getElementById("answer").innerText = "回答：" + data.answer;
});
}
</script>
</body>
</html>
这样，用户就可以在网页上输入问题，点击按钮，系统就会返回答案。
不过，这只是个简单的演示。如果你想让它更实用，还可以加入更多功能，比如语音识别、多语言支持、历史记录等。
说到宁波，其实这个系统还可以进一步优化，比如根据学校的不同，动态加载不同的问答数据。比如，宁波大学的学生问“食堂在哪？”和浙江万里学院的学生问“食堂在哪？”可能会有不同的答案。
所以，我们可以考虑将问答数据按学校分类存储，然后在系统中根据用户所在学校来加载对应的数据。
另外，也可以接入一些外部API，比如天气查询、交通路线等，让系统更加智能化。
总的来说，这个校园智能问答系统虽然还很基础，但已经具备了一定的功能。通过不断的优化和扩展，它可以在实际场景中发挥更大的作用。
最后，我想说，如果你对Python和NLP感兴趣，不妨尝试自己动手做一个类似的项目。你会发现，编程真的很有意思，而且能解决很多实际问题。
希望这篇文章对你有帮助，也欢迎大家留言交流，一起学习进步！
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