定义问答

在程序开发中，常常需要实现问答功能，例如聊天机器人、智能客服等。定义一个问答系统，可以让用户输入问题，然后系统给出答案，提高用户体验。

实现方式

问答系统的实现方式可以分为两类：基于规则的问答、基于机器学习的问答。基于规则的问答通常使用 if-else 或者 switch-case 等条件语句，对不同的问题进行分类与处理。而基于机器学习的问答则可以使用自然语言处理、语义分析等技术，实现更加智能的问答功能。

基于规则的问答

设计思路

基于规则的问答系统需要先对问题进行分类，并制定一些规则来对每种问题进行回答。通常可以设计一个问答库，将常见的问题以及对应的答案进行存储，然后在用户输入问题时，通过匹配问题与问答库中的规则进行回答。

代码示例

question = input('请输入您的问题：')
answer = ''
if '你好' in question:
    answer = '你好呀！'
elif '今天天气怎么样' in question:
    answer = '今天天气不错，您可以考虑出去走走。'
elif '红烧肉怎么做' in question:
    answer = '您可以先将肉洗净切块，用冷水下锅焯水。然后加入调料，慢火炖煮即可。'
else:
    answer = '抱歉，我暂时无法回答这个问题。'
print(answer)

在上述代码中，输入问题后，通过 if-else 条件语句对问题进行分类，然后给出相应的答案。对于无法回答的问题，可以返回默认回答。

基于机器学习的问答

设计思路

基于机器学习的问答系统需要先构建一个大规模的语料库，将问题和答案进行匹配，并进行训练。然后通过自然语言处理技术，对用户输入的问题进行分词、词性标注等处理，再将其与训练好的模型进行匹配，得到最终答案。

代码示例

import jieba
import jieba.posseg as pseg
import gensim

model = gensim.models.Word2Vec.load('word2vec.model')
question = input('请输入您的问题：')
words = pseg.cut(question)
vec = []
for w in words:
    if w.word in model.wv.vocab:
        vec.append(model[w.word])
vec_mean = np.mean(vec, axis=0)
similar_questions = model.similar_by_vector(vec_mean, topn=5)
for q in similar_questions:
    print(q[0])

在上述代码中，首先加载已训练好的 word2vec 模型，然后对用户输入的问题进行分词和词性标注，得到问题的向量表示。通过计算问题向量的平均值，得到问题的中心向量，并使用 word2vec 模型查找与其最相似的5个问题。最终将这些问题返回给用户作为参考答案。