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python简单的问答系统_python问答系统界面窗口

python问答系统界面窗口

目录

一,项目背景

二,目的

三,框架使用

四,完整代码解析

1.1 读取学习数据

1.2 根据问题生成答案

1.3 完整代码

五,HTML

六,学习总结


本文文章链接:python简单的问答系统-CSDN博客

一,项目背景

主要源于人们对快速、准确地从海量信息中获取信息的需求。随着互联网的飞速发展,网络上的信息呈现爆炸式增长,用户在面对如此庞大的信息海洋时,往往难以迅速找到所需信息。传统的搜索引擎虽然能够返回与关键词相关的网页,但用户仍需花费大量时间浏览不相关的内容,导致信息检索效率低下。

在这种背景下,问答系统应运而生。问答系统是一种信息检索系统的高级形式,它能够通过自然语言与用户进行交互,直接回答用户用自然语言提出的问题。问答系统的出现,不仅提高了信息检索的效率,还使得信息的获取更加便捷和智能化。

二,目的

其主要目的是通过自然语言与用户进行交互,快速、准确地回答用户提出的问题。问答系统可以根据用户输入的问题,自动输出答案,无需人工干预,部分问答系统支持语音输入,用户可以通过语音与系统进行交互,这进一步提高了系统的便捷性,实现人机交互的基础。

三,框架使用

环境准备:首先,确保你已经安装了Flask。如果没有,可以通过pip来安装:

pip install flask

导入必要的模块

from flask import Flask, request, jsonify, render_template

首先,我们导入了Flask框架,并创建了一个名为app的Flask应用实例。这里,我们指定了模板文件夹的路径为当前目录(.),意味着Flask将在当前目录下查找HTML模板文件。Flask应用通过路由函数来处理用户请求。

app = Flask(__name__, template_folder='.')

在这个示例中,我们定义了两个路由函数:indexget_response

1.index路由

  1. @app.route('/')
  2. def index():
  3. return render_template('index.html')

当用户访问应用的根URL(/)时,index函数会被调用。这个函数使用render_template函数来渲染一个名为index.html的HTML模板,并将其返回给用户。这个模板可能包含一个表单,允许用户输入问题并提交给服务器。

2.get_response路由

当用户通过GET请求访问/get_response URL时,get_response函数会被调用。这个函数首先从请求中获取名为question的查询参数(默认为空字符串),然后调用respond_to_question函数来生成对应的答案。最后,它使用jsonify函数将答案包装为一个JSON对象,并返回给客户端。

  1. @app.route('/get_response', methods=['GET'])
  2. def get_response():
  3. question = request.args.get('question', '')
  4. answer = respond_to_question(question)
  5. return jsonify({'answer': answer})

四,完整代码解析

我们来一起探讨如何使用Flask框架快速搭建一个简单的问答系统。这个系统基于一个文本文件来存储问题和答案的配对数据,并通过Web界面与用户进行交互。

1.1 读取学习数据

我们定义了一个名为learning_data_file的变量,它指向一个名为learning_data.txt的文本文件。这个文件包含了问题和答案的配对数据,每行一个配对,格式为“问题|答案”。

  1. learning_data_file = 'learning_data.txt'
  2. def load_learning_data(file_path):
  3. with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
  4. lines = file.readlines()
  5. learning_data = [line.strip() for line in lines]
  6. return learning_data
  7. learning_data = load_learning_data(learning_data_file)

我们编写了一个名为load_learning_data的函数,用于读取这个文件并将其内容加载到一个列表中。这个函数使用with语句打开文件,并逐行读取内容,然后去除每行末尾的换行符或其他空白字符,最后返回处理后的列表。

1.2 根据问题生成答案

respond_to_question函数负责根据用户的问题生成对应的答案。它遍历learning_data列表中的每个条目,并检查用户的问题是否包含在条目中。如果找到匹配的问题,就使用split('|')[1]将条目分割成两部分(问题和答案),并返回答案部分。如果在整个列表中都没有找到匹配的问题,函数会返回一个默认的消息:“对不起,我还不能理解这个问题。”

  1. def respond_to_question(question):
  2. for data in learning_data:
  3. if question in data:
  4. return data.split('|')[1] # 假设数据格式为问题|答案
  5. return "对不起,我还不能理解这个问题。"

1.3 完整代码
  1. from flask import Flask, request, jsonify, render_template
  2. app = Flask(__name__, template_folder='.')
  3. # 读取学习数据
  4. learning_data_file = 'learning_data.txt'
  5. def load_learning_data(file_path):
  6. with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
  7. lines = file.readlines()
  8. learning_data = [line.strip() for line in lines]
  9. return learning_data
  10. learning_data = load_learning_data(learning_data_file)
  11. # 处理用户请求
  12. @app.route('/')
  13. def index():
  14. return render_template('index.html')
  15. @app.route('/get_response', methods=['GET'])
  16. def get_response():
  17. question = request.args.get('question', '')
  18. answer = respond_to_question(question)
  19. return jsonify({'answer': answer})
  20. # 根据问题生成回答
  21. def respond_to_question(question):
  22. for data in learning_data:
  23. if question in data:
  24. return data.split('|')[1] # 假设数据格式为问题|答案
  25. return "对不起,我还不能理解这个问题。"
  26. if __name__ == '__main__':
  27. app.run(debug=True)

总结:这个简单的问答系统展示了如何使用Flask框架来创建一个基本的Web应用。它读取一个文本文件中的数据,并根据用户通过HTTP GET请求发送的问题来返回相应的答案。虽然这个系统非常简单,但它为更复杂的Web应用提供了一个很好的起点。你可以根据自己的需求来扩展它,比如添加更多的路由和视图函数、使用数据库来存储数据、添加用户认证等等。

五,HTML

这是一个简单的HTML页面的代码,用于模拟一个问答系统的前端界面。这个HTML页面提供了一个简单的问答系统界面,用户可以在输入框中输入问题,并通过点击按钮发送问题。然而,这个界面仅包含了前端部分,实际的问答逻辑和与后端服务器的通信需要在JavaScript中实现。

  1. <!DOCTYPE html>
  2. <html lang="zh-CN">
  3. <head>
  4. <meta charset="UTF-8">
  5. <title>问答系统</title>
  6. <style>
  7. body {
  8. font-family: Arial, sans-serif;
  9. background-color: #f2f2f2;
  10. padding: 20px;
  11. max-width: 600px;
  12. margin: 0 auto;
  13. }
  14. h1 {
  15. text-align: center;
  16. color: #333;
  17. }
  18. p {
  19. margin-bottom: 10px;
  20. }
  21. input[type="text"] {
  22. width: calc(100% - 90px);
  23. padding: 10px;
  24. font-size: 16px;
  25. border: 1px solid #ccc;
  26. border-radius: 4px;
  27. margin-right: 10px;
  28. }
  29. button {
  30. padding: 10px 20px;
  31. font-size: 16px;
  32. background-color: #007bff;
  33. color: white;
  34. border: none;
  35. border-radius: 4px;
  36. cursor: pointer;
  37. }
  38. button:hover {
  39. background-color: #0056b3;
  40. }
  41. #chat-container {
  42. background-color: #fff;
  43. border: 1px solid #ccc;
  44. border-radius: 4px;
  45. padding: 10px;
  46. margin-top: 20px;
  47. max-height: 300px;
  48. overflow-y: auto;
  49. }
  50. #chat-log p {
  51. margin: 5px 0;
  52. padding: 5px 10px;
  53. border-radius: 4px;
  54. }
  55. #chat-log p:nth-child(even) {
  56. background-color: #f2f2f2;
  57. }
  58. #chat-log p:nth-child(odd) {
  59. background-color: #e2e2e2;
  60. }
  61. </style>
  62. </head>
  63. <body>
  64. <h1>问答系统</h1>
  65. <p>请在下方输入您的问题:</p>
  66. <div>
  67. <input type="text" id="user_input" placeholder="请输入问题...">
  68. <button onclick="askQuestion()">发送</button>
  69. </div>
  70. <div id="chat-container">
  71. <div id="chat-log"></div>
  72. </div>
  73. <script>
  74. async function askQuestion() {
  75. const userQuestion = document.getElementById('user_input').value.trim();
  76. if (userQuestion === '') return;
  77. addToChatLog('你', userQuestion);
  78. try {
  79. const response = await fetch(`/get_response?question=${encodeURIComponent(userQuestion)}`);
  80. if (!response.ok) throw new Error('网络请求失败');
  81. const data = await response.json();
  82. addToChatLog('机器人', data.answer);
  83. } catch (error) {
  84. console.error('获取回复失败:', error.message);
  85. addToChatLog('机器人', '抱歉,发生了错误。请稍后再试。');
  86. }
  87. document.getElementById('user_input').value = '';
  88. }
  89. function addToChatLog(sender, message) {
  90. const chatLog = document.getElementById('chat-log');
  91. const chatEntry = document.createElement('p');
  92. chatEntry.innerHTML = `<strong>${sender}:</strong> ${message}`;
  93. chatLog.appendChild(chatEntry);
  94. chatLog.scrollTop = chatLog.scrollHeight;
  95. }
  96. </script>
  97. </body>
  98. </html>

六,学习总结

  1. 理论与实践相结合:在学习问答系统的过程中,我深刻体会到理论与实践相结合的重要性。只有将理论知识应用到实践中,才能更好地理解和掌握问答系统的实现方法。学习了如何收集和整理问答系统的数据,包括问题-答案对、领域知识等。
  2. 深入学习:在未来的学习中,我将继续深入学习问答系统的相关知识和技术,包括深度学习在问答系统中的应用、多模态问答系统等。
  3. 实践应用:我将尝试将所学的问答系统技术应用到实际项目中,如智能客服、在线教育等领域,以提高项目的智能化水平。
  4. 持续关注新技术:我将持续关注人工智能领域的新技术和发展趋势,了解新技术在问答系统中的应用,以不断提升自己的技术水平和竞争力。
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