场景化应用实战系列六：检索问答系统
目录
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
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
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倒排表构建
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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。
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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。
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文本相似度计算
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学习文本相似度计算的方法，如余弦相似度、Jaccard 相似度等。
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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。
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检索问答系统实现
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整合倒排表和文本相似度计算，构建完整的检索问答系统。
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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。
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优化与改进
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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。
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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。
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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 = -1best_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 = similaritybest_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()