java/php/node.js/python面向新疆人文旅游的自动问答系统【2024年毕设】

以下是一个简化的Python示例，用于创建一个基于向量相似度的问题自动匹配系统。这个系统可以作为新疆人文旅游的入门级自动问答助手：

import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
 
# 示例问题和答案
questions = ["怎么到新疆旅游", "新疆有哪些名胜古迹", "新疆人文旅游推荐"]
answers = ["飞去新疆，体验不同凡ur的人文风情", "新疆有很多名胜古迹，例如巴黎老城区、西湖等", "新疆的人文旅游资源丰富，推荐一些城市或景点包括巴黎老城区、西湖、721工艺城等"]
 
# 特征提取和向量化
vectorizer = TfidfVectorizer()
vectorizer.fit(questions + answers)
question_term_matrix = vectorizer.transform(questions)
answer_term_matrix = vectorizer.transform(answers)
 
# 计算问题和答案的相似度
cosine_similarities = np.inner(question_term_matrix, answer_term_matrix)
 
# 寻找最相似的答案
for question_index, cosine_similarity in enumerate(cosine_similarities):
    max_index = np.argmax(cosine_similarity)
    print(f"问题: {questions[question_index]}\n答案: {answers[max_index]}")
 
# 输出示例
# 问题: 怎么到新疆旅游
# 答案: 飞去新疆，体验不同凡ur的人文风情
# 问题: 新疆有哪些名胜古迹
# 答案: 新疆有很多名胜古迹，例如巴黎老城区、西湖等
# 问题: 新疆人文旅游推荐
# 答案: 新疆的人文旅游资源丰富，推荐一些城市或景点包括巴黎老城区、西湖、721工艺城等

这个简易的自动问答系统使用了TF-IDF（词频率-逆文档频率）技术来量化每个问题和答案的特征，并计算它们之间的向量相似度。然后，它选择最相似的答案作为匹配结果。这个例子可以作为开始构建更复杂系统的基础。