基于自然语言处理的结构化数据库问答机器人系统-CSDN博客
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1. 项目简介
知识库就是人们总结出的一些历史知识的集合存储、索引以后可以被方便的检索出来供后人查询/学习。QnA Maker是用于建立知识库的工具使用 QnA Maker可以根据 FAQ常见问题解答文档或者 URL 和产品手册等半结构化内容打造一项问题与解答服务。 可以生成一个问题与解答模型以便灵活地应对用户查询即用户不必输入精确的查询条件而是提供以自然对话方式受训的机器人来响应。
本项目通过网络爬虫采集否地区的二手房房源数据经过数据清洗后存储到关系型数据库中利用自然语言处理NLP技术以自然对话形式将用户查询转换为标准的 SQL 语句并进行执行查询关系数据库获得结果通过对结果进行格式化处理以文本形式返回给用户。
2. 结构化数据库问答系统
基于给定的结构化知识库和自然语言问题给出问题对应的答案其基本流程如下
其核心是 Text-to-SQL 技术
常见的 Text-to-SQL 算法主要基于神经网络等深度学习技术考虑到本科来说难度较大本项目采用基于规则的文本转SQL的方式走通结构化知识库的问答系统的流程。
3. 基于自然语言处理的结构化数据库问答机器人系统
系统通过Flask框架搭建后台服务接受用户的自然语言输入调用 Text-to-SQL 算法转换为可执行的 SQL 语句执行 SQL 从关系数据库中查询数据并组装结果返回给客户端。
基于结构化数据库的问答系统开发与研究
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