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景化应用实战系列六：检索问答系统

一、目标设定

二、关键知识点梳理

三、案例讲解与实战操作

1. 数据准备与预处理

2. 倒排表构建

3. 文本相似度计算

4. 检索问答系统实现

5. 系统优化与改进

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一、目标设定

构建一个高效的检索问答系统，能够快速准确地回答用户的问题，提升用户体验和信息检索效率。

二、关键知识点梳理

1. 倒排表构建

   • 理解倒排表的基本概念和原理，了解如何通过分词和建立索引实现倒排表。

   • 掌握倒排表在文本检索中的应用，能够利用倒排表实现快速的文本检索功能。

2. 文本相似度计算

   • 学习文本相似度计算的方法，如余弦相似度、Jaccard 相似度等。

   • 能够将文本相似度计算应用于文本匹配和检索，以提高检索的准确性和相关性。

3. 检索问答系统实现

   • 整合倒排表和文本相似度计算，构建完整的检索问答系统。

   • 实现对用户输入问题的理解、分析和检索，以及对检索结果的处理和回答生成。

4. 优化与改进

   • 探索倒排表和文本相似度计算的优化方法，提高检索效率和准确性。

   • 持续改进问答系统，以更好地满足用户需求和提高用户体验。

三、案例讲解与实战操作

1. 数据准备与预处理

import json
import jieba

# 加载知识库数据
with open('knowledge_base.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
    knowledge_base = json.load(f)

# 文本预处理函数
def preprocess_text(text):
    # 分词
    segs = jieba.lcut(text)
    # 去除停用词（假设已有一个停用词列表 stopwords）
    filtered_segs = [word for word in segs if word not in stopwords]
    return filtered_segs

# 预处理知识库中的问题和答案
stopwords = set(line.strip() for line in open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8').readlines())
for item in knowledge_base:
    item['question'] = preprocess_text(item['question'])
    item['answer'] = preprocess_text(item['answer'])

2. 倒排表构建

# 构建倒排表
inverted_index = {}
for doc_id, item in enumerate(knowledge_base):
    for word in item['question']:
        if word not in inverted_index:
            inverted_index[word] = []
        inverted_index[word].append(doc_id)

# 查看倒排表
for word in inverted_index:
    print(f"词: {word}, 文档列表: {inverted_index[word]}")

3. 文本相似度计算

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 示例文本相似度计算
def calculate_similarity(text1, text2):
    # 将文本转换为 TF-IDF 向量
    vectorizer = TfidfVectorizer()
    tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform([text1, text2])
    # 计算余弦相似度
    similarity = cosine_similarity(tfidf_matrix[0], tfidf_matrix[1])
    return similarity[0][0]

# 示例：计算两个文本的相似度
text1 = '如何构建倒排表'
text2 = '倒排表的构建方法'
similarity = calculate_similarity(text1, text2)
print(f"文本相似度: {similarity}")

4. 检索问答系统实现

# 检索问答系统函数
def retrieval_qa_system(user_question):
    # 预处理用户问题
    processed_question = preprocess_text(user_question)
    # 根据倒排表获取相关文档
    related_docs = set()
    for word in processed_question:
        if word in inverted_index:
            related_docs.update(inverted_index[word])
    # 如果没有相关文档，返回默认回答
    if not related_docs:
        return "抱歉，我没有找到相关的信息。"
    # 计算用户问题与相关文档的相似度
    max_similarity = -1
    best_answer = ""
    for doc_id in related_docs:
        doc_text = ' '.join(knowledge_base[doc_id]['question'])
        similarity = calculate_similarity(user_question, doc_text)
        if similarity > max_similarity:
            max_similarity = similarity
            best_answer = ' '.join(knowledge_base[doc_id]['answer'])
    return best_answer

# 示例：用户提问
user_question = "如何计算文本相似度"
answer = retrieval_qa_system(user_question)
print(f"用户问题: {user_question}")
print(f"系统回答: {answer}")

5. 系统优化与改进

# 更新倒排表
def update_inverted_index(knowledge_base):
    inverted_index = {}
    for doc_id, item in enumerate(knowledge_base):
        for word in item['question']:
            if word not in inverted_index:
                inverted_index[word] = []
            inverted_index[word].append(doc_id)
    return inverted_index

# 定期更新知识库和倒排表
def update_knowledge_base_and_inverted_index():
    # 假设有一个函数可以获取最新的知识库数据
    latest_knowledge_base = get_latest_knowledge_base()
    # 预处理更新后的知识库
    for item in latest_knowledge_base:
        item['question'] = preprocess_text(item['question'])
        item['answer'] = preprocess_text(item['answer'])
    # 更新倒排表
    inverted_index = update_inverted_index(latest_knowledge_base)
    return latest_knowledge_base, inverted_index

# 示例：优化后更新系统
knowledge_base, inverted_index = update_knowledge_base_and_inverted_index()