基于自然语言处理的智能问答系统设计

基于自然语言处理的智能问答系统设计

智能问答系统是人工智能技术中一个非常重要的应用领域，它

能有效地辅助用户在获取信息时进行语音或文本交互，提供更加

智能化、便捷化、高效化的信息检索和查询服务。而基于自然语

言处理的技术更是使得智能问答系统的应用更加高效和全面。下

面将结合实例，探讨基于自然语言处理的智能问答系统的设计与

实现。

一、智能问答系统介绍

智能问答系统是一种自动问答与检索系统，它通过自然语言的

输入和输出接口，对用户提出的问题进行语义分析、信息检索、

结果解析和回答生成等一系列处理，最终给出用户满意的回答。

智能问答系统的应用范围极广，包括语音交互、在线客服、智能

导航、电商推荐和医疗智能等多个领域，其主要目的是为了便捷

用户，提供更好的服务。

二、基于自然语言处理的智能问答系统的设计原理

基于自然语言处理的智能问答系统设计原理，主要包括数据采集、预处理、知识构建、问题匹配和回答生成等五个步骤，下面

就分别进行探讨：

1. 数据采集：智能问答系统需要从用户的问题和网站的内容中

进行数据采集。采集数据可以从公开的知识库中获取，比如Wiki、

百度百科等，或者从企业的文档、FAQ库等内部数据中抽取。数

据的质量和时效性是维持系统准确性的关键因素。

2. 预处理：将采集的数据进行预处理，包括分词、停用词处理、词性标注、实体识别等一系列处理，便于后续的语义分析和问题

匹配。

3. 知识构建：根据采集的数据，把问题的模板进行抽象化，将

类似的问题进行归类并构建知识库。比如将“小明多大”和“小莉几岁”两个问题放在同一类别下，即“年龄问题”下面，以便于后面的

相匹配。

4. 问题匹配：根据用户输入的问题和构建的知识库进行语义分析，将问题归类后和知识库的内容进行相匹配，找出最佳的答案。这一步是智能问答机制中最关键的一环。

5. 回答生成：生成匹配的答案，可以是已知的一些简单答案，

也可以从网络上搜索相关信息形成复杂答案，即信息提取合成，

最终输出在页面或者语音回答中。

三、基于自然语言处理的智能问答系统实现

为了更好地理解和实现基于自然语言处理的智能问答系统，可

以考虑TensorFlow等机器学习实现工具包进行模型训练和优化。

另外，还可以通过编写一些脚本和API接口来实现。

一个实现的例子是，我们可以基于Python编写代码进行自然语言处理和问题匹配，同时将匹配结果返回给问题的输入者。

示例代码如下：

```python

#!/usr/bin/env python

#-*- coding:utf-8 -*-

import jieba

import jieba.analyse

import os

def getKeyWords(head,content,supportCount=1):

print '[INFO] Head:',head

print '[INFO] Content:',content

keywords=jieba.analyse.extract_tags(content,len(content)/10)

print '[INFO]Keywords:',keywords

query='|'.join(keywords)

cmd='cd ../ictclas/linux/ && ./run.sh '+query

result=os.popen(cmd).readlines()[0].strip()

print '[INFO] Query:',result

return result

```

通过以上示例代码，我们可以首先利用jieba分词工具进行内

容预处理，然后将分词结果放到分词语料库中，进行向量化、分

布式处理等一系列机器学习过程，最后将处理结果还原成自然语言。如此一来，我们便可以使用自己编写的工具来构建基于自然

语言处理的智能问答系统。

四、基于自然语言处理的智能问答系统应用价值

基于自然语言处理的智能问答系统在各个领域应用非常广泛，

包括智能语音助手、智能导航、电商推荐和医疗智能等多个领域。比如，相信很多人都会用Siri等智能语音助手，通过自然语言的

输入和输出接口，进行智能化的交互、语音控制、查询信息等一

系列操作，实现智能化的服务。此外，基于自然语言处理的问答

系统在医疗领域应用，可以有效提高医生患者通信效率，方便用

户获得疾病相关信息。

通过本文的介绍，相信大家对基于自然语言处理的智能问答系

统的设计、实现和应用等方面有了一定的了解，它对提高智能化、便捷化、高效化的信息检索和查询服务有着非常重要的作用，未

来的发展也许会更加广泛。