构建您的专属个人中文知识库

简介：

在信息爆炸的时代，快速准确地找到所需信息变得至关重要。今天，我们将向您介绍一个基于Python的模糊匹配问答系统——中文知识库。这个系统利用文本处理和模糊匹配技术，能够迅速响应您的查询，提供最相关的答案。无论是用于速查表还是个人知识管理，中文知识库都能显著提升您的效率。

介绍功能：

中文知识库的核心是一个模糊自动问答系统。您只需输入您的问题，系统便会自动分析并从预先定义的知识库中找到最匹配的答案。这个系统不仅仅依赖于精确的文本匹配，还采用了模糊匹配技术。

自定义知识库是本系统的另一个亮点。您可以根据需要添加、编辑或删除知识库中的条目，以适应不同的应用场景和问题领域。这种灵活性使得中文知识库成为一个多用途的工具，适用于各种场合。

为了方便使用，我们提供了一个简单的Python脚本，它包含了加载知识库、分词、模糊匹配和回答问题。您只需要准备一个包含问题和答案对的JSON文件作为知识库，然后运行脚本，即可开始提问。

代码逐步介绍：

当然，让我们逐步介绍并解释这段Python代码，以便您更好地理解它是如何工作的。

1. 导入必要的库

安装必要的库

pip3 install jieba    # 中文分词库
pip3 install fuzzywuzzy    # 模糊字符串匹配库

import json
import jieba
from fuzzywuzzy import fuzz

• json：用于处理JSON数据格式。
• jieba：一个中文分词工具，用于将中文文本分割成单独的词汇。
• fuzzywuzzy：一个模糊字符串匹配库，用于计算字符串之间的相似度。

2. 加载JSON文件

def load_knowledge_base_from_json(file_path):
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
        knowledge_base = json.load(file)
    return knowledge_base

这个函数用于从指定的JSON文件中加载知识库。知识库是一个包含问题和答案对的字典列表。with语句确保文件在使用后正确关闭。

3. 使用jieba进行分词

def get_segmented_question(question):
    return " ".join(jieba.cut(question))

这个函数使用jieba库来对输入的问题进行分词，返回一个由空格分隔的词汇列表。

4. 获取匹配率最高的答案

def get_highest_ratio_answer(question, knowledge_base):
    segmented_question = get_segmented_question(question)
    best_match = None
    max_ratio = 0
    for item in knowledge_base:
        key = item['title']
        segmented_key = get_segmented_question(key)
        ratio = fuzz.ratio(segmented_question, segmented_key)
        if ratio > max_ratio:
            max_ratio = ratio
            best_match = (item['answer'])
    return best_match

这个函数遍历知识库中的每个问题，使用fuzz.ratio来计算分词后的问题与知识库中问题的匹配度。它返回匹配度最高的答案及其相关数据。

5. 主程序

在这里我使用医疗中文对话大数据(儿科版)集进行演示。

if __name__ == '__main__':
    file_path = 'model.json'  # 替换为您的JSON文件路径
    knowledge_base = load_knowledge_base_from_json(file_path)
    while True:
        example_question = input('我: ')
        if example_question in ['exit','再见','拜拜','退出']:
            print("知识库: 一路顺风!")
            break
        highest_ratio_answer = get_highest_ratio_answer(example_question, knowledge_base)
        print("知识库: ",highest_ratio_answer)

这段代码是程序的入口点。它首先加载知识库，然后进入一个无限循环，等待用户输入问题。如果用户输入的问题与退出命令匹配，程序将终止。否则，它将调用get_highest_ratio_answer函数来找到最佳匹配的答案，并将其打印出来。

6. 知识库格式

下面是一个JSON格式的示例，您可以将其用作知识库的基础。在这个示例中，我们定义了几个问题和它们对应的答案。

[
    {
        "title": "什么是Python？",
        "answer": "Python是一种广泛使用的高级编程语言，它以其可读性和简洁的语法而闻名。"
    },
    {
        "title": "如何安装Python？",
        "answer": "您可以从Python的官方网站下载安装程序，并按照提示进行安装。"
    },
    {
        "title": "Python有哪些流行的框架？",
        "answer": "Python有许多流行的框架，如Django、Flask和FastAPI，它们用于开发Web应用程序。"
    },
    {
        "title": "如何打印Hello World？",
        "answer": "在Python中，您可以使用print函数打印Hello World，如：print('Hello World')。"
    }
]