题记：看过我的头条的都知道，我写文章，相比其他人而言，在格式和语言上，比较规范化，因为我认为，写头条文章不仅仅是为了个人，它更多是传播知识，因此也希望更多朋友给与我鼓励和支持，关注+转发自己有用的知识，当然如果我文章有问题，也希望你能指出了，谢谢！

声明：目前该项目的开发语言是采用Python，web框架是Flask,开发工具是Pycharm，个人是Java开发，如果看了我之前的文章的朋友，应该知道我是什么样的人。

需要了解的知识点

1、准备语料库

相似度：1、正则/规则：适用没有数据

　　　　 2、字符串相似

2、文本转为向量 :

1、one-hot编码

　　　　　　　　 2、counter vector

　　　　　　　　 3、Tf-idf

　　　　　　　　 4、Word2vec

　　　　　　　　 5、Seq2seq

3、相似度计算：1、欧式距离

　　　　　　 2、余弦公式

1、首先创建一个问答系统类

import numpy as np  # 用于 数组转换
import jieba  # 用于中文分词
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity   # 机器学习库，这里用于余弦相似度计算
from flask import Flask  # Web 应用框架

class askSystem():
    def __init__(self, corpus):
        self.corpus = corpus

    # 建立词典
    def creat_dic(self):
        all_question = ""
        for question in self.corpus:
            all_question += question
        word_from_question = list(jieba.cut(all_question))
        dictionaries = word_from_question
        print(dictionaries)
        return dictionaries

    # 问题转换为向量
    def transform_vector(self,date,dictionaries):
        vector_list = []
        for wd in dictionaries:
            if wd in list(jieba.cut(date)):
                vector_list.append(1)
            else:
                vector_list.append(0)
        return np.array(vector_list).reshape(1, -1)

    # 余弦相似度计算
    def cosine_simi(self,date1,date2,dictionaries):
        similar_list = cosine_similarity(self.transform_vector(date1,dictionaries), self.transform_vector(date2,dictionaries))
        similar_num = similar_list[0][0]  #相似度
        return similar_num

    def question_for_web(self, user_question,dictionaries):
        question_dict = {}
        similar_list = []
        for key in self.corpus:
            similar_num = self.cosine_simi(user_question,key,dictionaries)
            similar_list.append(similar_num)
            question_dict[similar_num] = self.corpus[key]  # 相似度若相等，因为字典key值不能重复，会导致匹配答案不准确
        if max(similar_list) == 0:
            answer = "这就问题我再想想!"
        else:
            answer = question_dict[max(similar_list)]
        return answer

2、Web框架启动类

from flask import Flask
from flask_cors import CORS
import askSystem
app = Flask(__name__)
CORS(app)  # 解决跨域问题


@app.route('/')
def hello_world():
    return 'Hello World!'


@app.route("/question/<user_question>")
def question_for_web(user_question):
    corpus = {
        "课程是线上课程还是线下课程？": "线上课程为主",
        "课程有助教吗？": "为提高服务效率和质量，课程都配备专业的全职助教。",
        "我没有基础应该从哪个课开始学？": "大周老师的Python基础集训营非常适合你哦，"
                           "可以在这里学习：http://aijiaoai.greedyai.com/info/5",
        "学习周期是多久？": "如果你没有基础的话两个月可以搞定",
        "课程的学习方式是什么呢？": "无需安装环境，在线直接写代码、看视频、看漫画，趣味性学习",
        "课程的优势是什么呢？": "全网覆盖最全的Python基础知识体系练与学的深度结合，"
                            "每一个知识点都配有练习项目,生动有趣、授课方式多样，视频、文字、图片、在线代码编辑，"
                            "在聊天与娱乐中学习",
        "课程的有效期是多久呢？": "我们把有效期确定为1年，1年内可无限次学习",
        "课程有优惠吗？": "我们定价为开课后是599，现在是针对老学员预售199，开课后恢复原价"
    }
    askSys = askSystem.askSystem(corpus)
    answer = askSys.question_for_web(user_question,askSys.creat_dic())
    return answer


if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0' ,port=5000)

3、测试结果

测试结果1

测试结果2

对智能问答系统不熟悉，或者想了解的，请关注+转发，并私信询问，有问必答。