《旅游領域問答系統(tǒng)設計12000字（論文）》

②相似度度量模型這里用到的是余弦相似度，別稱也可以說是余弦相似性，用到的核心公式為所用的方式方法是，算出兩向量之間的角度的余弦值，來對于兩個向量的相似性進行一個大致評估。對于兩個矢量，方法是這樣的，從原點（[0,0,...]）出發(fā)，想象朝向不同方向的空間的兩個線段。這時候會有一個角度形成在兩個線段之間：如果所含角度顯示為0度，則意味著方向相同，且線段是一致的；如果是90度的話，那就是形成直角，方向完全不同的意思；如果包含的角度是180度的話，那就是顯示出方向是相反的。因此，可以根據(jù)角度區(qū)分，來確定向量的相似性。角度越小，相似度越高亦即越像。而用此法進行文本相似度計算，流程大致如下，圖3.3為分詞流程圖：圖3.3分詞流程圖可以進行如下情況的一個實例演算分析：圖3.4實例圖將其進行向量化：=(1,1,1,2,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0)=(1,1,0,2,2,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,0,0,1)=(1,1,0,2,2,0,1,1,2,2,2,1,1,1,2,1,1,1)計算余弦：=0.8058229640253802=0.0=0.06299407883487121的夾角的余弦更趨近于1，所以相似度更高。3.樸素貝葉斯算法分類該部分主要是進行模型訓練以及模型預測，這里用到的一個算法是樸素貝葉斯算法模型，以此進行分類的操作；該算法的主要思想是如下這樣的：給出一個待分類的項目，需要知道的是該項出現(xiàn)的條件下某個類別出現(xiàn)的概率，出現(xiàn)概率最高的類別，即為該項目所屬于的類別；接下來對于整體算法流程進行大概了解，圖3.5為樸素貝葉斯分類流程圖：圖3.5樸素貝葉斯分類流程對于樸素貝葉斯分類，首先要知道的是，此項利用到的核心算法是：，可以對此做一個轉換，更易于被理解：然后根據(jù)上述流程圖可以進行大致分析：

階段步驟一——前期準備，主要工作可以進行如下表述，根據(jù)不同的具體情況，可以對于特征屬性有一個確定，適當?shù)貏澐置總€特征屬性，并對于其中進行手動分類，得到一個訓練樣本集。該階段的輸入是仍需分類的數(shù)據(jù)，特征屬性和訓練樣本作為得到的輸出結果項目。

階段步驟二——分類器的訓練操作，這一階段的主要任務是創(chuàng)建分類，主要任務是在訓練樣本中，對于每個類別在此其中出現(xiàn)的頻率，以及針對每個特征屬性劃分來說，其對每個類別的條件進行概率估計，并記錄得到相應的結果。

階段步驟三——實際應用情況。此階段的任務是通過分類，對要分類的項目進行分類。輸入是分類和要分類的條目，輸出是這些條目和類別之間的映射鏈接。4.答案匹配基于前面的語料庫以及對于庫中內容的預處理，將對用戶輸入的問句進行配置答案，調用的是fuzzywuzzy庫，可稱之為模糊匹配庫，可以通過LevenshteinDistance算法，計算得出兩個序列間的不同之處。依據(jù)的該算法，又可以又稱為EditDistance算法，意思可以這樣去理解，對于兩個有差異情況的字符串來說，要是想要將其從一個轉換成為另一個的話，需要進行編輯的最低操作次數(shù)。這些操作主要涵蓋了以下幾種，插入或者刪除一個字符，將一個字符用另一個字符替代之類的操作。不難理解，編輯操作的次數(shù)越少，二者的相似度便越高。此項將會對于相似度閾值有一個具體的設定，相似度大于該閾值則說明匹配成功，比對后若匹配成功，則同等情況下將按照相似度的高低順序反饋給用戶問句答案，得到最終的結果映射。四系統(tǒng)實現(xiàn)基于前面內容已經(jīng)闡述的設計分析，可以對系統(tǒng)基本功能進行實現(xiàn)，可視化界面如下所示，將會對與每個分類下的問答功能進行展示；旅游準備類首先，對于“你好”“再見”諸如此類的寒暄客套話，此前已經(jīng)進行了該種問候語的集合，做成了一個小詞庫，會相應給予答復；出游之前需要對該地方氣候、需要穿的衣物有一定的了解，輸入相應問句可以對于該問題的類屬有一個確定，并將答案進行反饋，可以得到回復如下，圖4.1為可視化界面1：圖4.1可視化界面1旅游景點類對于出游前相關信息進行了大致了解后，就可以對于要去的景點地方進行大致了解，如下可以進行具體展示，圖4.2為可視化界面2；圖4.2可視化界面2美食推薦類可以通過了解北京特色小吃，進行美食搜尋，游玩之余也可以滿足自己的果腹之欲；圖4.3為可視化界面3；圖4.3可視化界面3住宿安排類出游過程中還需要對住宿的方面的安排有一個大致的規(guī)劃，了解北京適合居住的地方是必要的；圖4.4為可視化界面4；圖4.4可視化界面4出游推薦類若是陪同老人小孩出游，還需要了解北京的一些公園，適合全家游玩；圖4.5為可視化界面5；圖4.5可視化界面5購物推薦類除了食宿問題，需要進行娛樂活動，故此可以對一些商場進行大致了解如下所示；圖4.6為可視化界面6；圖4.6可視化界面6五總結反思通過對于近幾年問答系統(tǒng)分析設計等資料的搜查與了解，對相關問答知識領域的知識，了解程度上變得更加全面豐富，故此可以對問答系統(tǒng)做一些具體的解析。對于一個問答系統(tǒng)的以下若干方面：首先，分析提出的問題。使用者將需要的關鍵字或者句子進行輸入，將相關內容進行提交系統(tǒng)，此時，根據(jù)系統(tǒng)內部的信息資料庫，將會采用對用戶提交的關鍵字進行分析的步驟，進行某些水平上的理解解析；其次，檢索內部文字信息。對于關鍵字進行一定加工，通過加工，關鍵字導入后可以進行數(shù)據(jù)庫的一個系統(tǒng)查詢，呈現(xiàn)與關鍵字相關性較高的內容；然后，問題答案的提取與呈現(xiàn)。數(shù)據(jù)庫查詢之后，將返回的結果，依據(jù)特定的序列規(guī)則進行整合與排列，并突出關鍵字（用戶輸入的內容），之后會加以相關鏈接，反饋給用戶。本次設計開發(fā)的系統(tǒng)的多數(shù)模塊固然已經(jīng)得到了實現(xiàn)，同時也符合以上幾個所需要的特性。然而，一個可以正式使用運行的系統(tǒng)如果只憑借短時間的分析、設計來開發(fā)，還是未能達到理想狀態(tài)的，因此著實應該花上更長的精力投入來測試并完善此設計系統(tǒng)。在此次研究實踐的過程之中，現(xiàn)實情況下會出現(xiàn)某些問題，譬如，我們僅對某個分類的問答進行了研究開發(fā)，所以能回答的范疇是有限的，提問問題的答復只能回復我們事先設定的某一類問題，是屬于事先分好的類別，而難以對我們的實際需求給出確切的回應。究其原因，在于我們目前使用的語料庫中，對于其他分類下的信息儲存量較小，因此在有限的范圍之下，在某些程度上，比較難區(qū)找到，與使用者實際情況下，所提出的問題相似度較高的問題，故此會在一定程度上影響結果。整個程序設計過程中亦是存在著不少問題，譬如數(shù)據(jù)庫語料庫等的內容相對局限于某些范疇，若要在現(xiàn)實生活中進行使用還需要大幅度改進調整；開題報告中理想狀態(tài)下的很多功能，依據(jù)本人目前的知識水平和技能能力，在實際程序的設計與調試中無法順利實現(xiàn)，因此在實際操作中進行了一些簡化與修改的操作，我們操作完成的相關程序的基本功能也得以順利實現(xiàn)。綜上所述，這個開發(fā)系統(tǒng)依然具有著部分需要修改的地方以及不夠優(yōu)化的問題。譬如，從開發(fā)系統(tǒng)的整體設計看來，不少細節(jié)之處需要進一步加以顯得更為美觀的效果，可讀性的方面也應該需要加以強化，使得使用者在實際操作中更加便利，而論及系統(tǒng)的自適應性，不得不承認的是，亦存在著不少需要改進完善的地方，著實也應該進一步修改有關程序，我們所設計的系統(tǒng)，開發(fā)需要的部分代碼內容著實應該改變一下，需要讓它更為精細，也或者說需要加強程序的實現(xiàn)功能性。有理由相信，通過未來日子里的研究與學習，將會進一步完善自身本領，進一步深化個人知識層面，但必須承認的是，方方面面的問題應該也會伴隨我左右，整個開發(fā)系統(tǒng)的深入完善以及修改，亟待我未來的學習領悟。參考文獻[1]陳方正.中文旅游領域問答系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)[D].西南交通大學,2015.[2]王文晶,李茹,宋小香.基于漢語框架知識庫的旅游信息問答系統(tǒng)設計[A].中國中文信息學會.第四屆全國學生計算語言學研討會會議論文集[C].中國中文信息學會:中國中文信息學會,2008:9.[3]陳曉偉.基于中文知識圖譜的問答系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D].電子科技大學,2019.[4]任夢婷,王娟,阮佩姍,劉振盼.影響高質量網(wǎng)絡問答系統(tǒng)建設的因素[J].物流科技,2016,39(12):38-41.[5]費建軍.智能問答系統(tǒng)中命名實體識別問題研究[J].數(shù)字技術與應用,2017(07):93-96.[6]張積賓,徐志明,王恒,潘啟樹.面向大規(guī)模網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的社會化問答系統(tǒng)[J].哈爾濱工業(yè)大學學報,2008,40(12):2011-2015.[7]耿志紅.中文問答系統(tǒng)的現(xiàn)代漢語疑問句類型分析研究概述[J].佳木斯職業(yè)學院學報,2016(12):365+367.[8]高勇,荀恩東,宋柔.構造自然語言問答系統(tǒng)平臺[A].中國中文信息學會.第二屆全國學生計算語言學研討會論文集[C].中國中文信息學會:中國中文信息學會,2004:4.[9]張曉孿,王西鋒,李乃乾.中文問答系統(tǒng)中問題理解的研究與實現(xiàn)[J].西華大學學報(自然科學版),2008(02):4-7+1.[10]張曉孿.中文問答系統(tǒng)中問題理解與信息檢索的研究與實現(xiàn)[D].西北大學,2007.[11]李茹,王文晶,梁吉業(yè),宋小香,劉海靜,由麗萍.基于漢語框架網(wǎng)的旅游信息問答系統(tǒng)設計[A].中國中文信息學會信息檢索與內容安全專業(yè)委員會.第四屆全國信息檢索與內容安全學術會議論文集（上）[C].中國中文信息學會信息檢索與內容安全專業(yè)委員會:中國中文信息學會,2008:9.[12]楊鳳.基于人工智能的課程答疑系統(tǒng)的研究[D].大連海事大學,2020.[13]張亮.面向開放域的中文問答系統(tǒng)問句處理相關技術研究[D].南京理工大學,2006.[14]JiangChuan,SuQianmin,ZhangLele,HuangBo.AutomaticQuestionAnsweringSystemBasedonConvolutionalNeuralNetworkandItsApplicationtoWasteCollectionSystem[J].JournalofCircuits,SystemsandComputers,2021,30(01).[15]ShiyaoZhao,ZhezhiJin.ResearchProgressofAutomaticQuestionAnsweringSystemBasedonDeepLearning[J].OpenAccessLibraryJournal,2020,07(06).[16]XiaohuiPan,TaoZhang.ResearchonE-CommerceAutomaticQuestionAnsweringSystemModelBasedonDataMining[J].JournalofPhysics:ConferenceSeries,2018,1069(1).[17]TrivediHari,MesterhazyJoseph,LagunaBenjamin,VuThienkhai,SohnJaeHo.AutomaticDeterminationoftheNeedforIntravenousContrastinMusculoskeletalMRIExaminationsUsingIBMWatson'sNaturalLanguageProcessingAlgorithm.[J].Journalofdigitalimaging,2018,31(2).[18]WidedBakari,PatriceBellot,MahmoudNeji.AlogicalrepresentationofArabicquestionstowardautomaticpassageextractionfromtheWeb[J].InternationalJournalofSpeechTechnology,2017,20(2).[19]JawadSadek,FaridMeziane.ADiscourse-BasedApproachforArabicQuestionAnswering[J].