需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~

一、问答智能客服简介

QA问答是Question-and-Answer的缩写，根据用户提出的问题检索答案，并用用户可以理解的自然语言回答用户，问答型客服注重一问一答处理，侧重知识的推理。

从应用领域视角，可将问答系统分为限定域问答系统和开放域问答系统。

根据支持问答系统产生答案的文档库、知识库，以及实现的技术分类，可分为自然语言的数据库问答系统、对话式问答系统、阅读理解系统、基于常用问题集的问答系统、基于知识库的问答系统等。

智能问答客服功能架构

典型的问答系统包含问题输入 问题理解 信息检索 信息抽取 答案排序 答案生成和结果输出等，首先由用户提出问题，检索操作通过在知识库中查询得到相关信息，并依据特定规则从提取到的信息中抽取相应的候选答案特征向量，最后筛选候选答案结果输出给用户 

 智能问答客服框架

1： 问题处理 问题处理流程识别问题中包含的信息，判断问题的主题信息和主题范畴归属，比如是属于一般类问题还是属于特定主题类问题，然后提取与主题相关的关键信息，比如人物信息、地点信息和时间信息等。

2 ：问题映射 根据用户咨询的问题，进行问题映射消除歧义。通过字符串相似度匹配和同义词表等解决映射问题，根据需要执行拆分和合并操作。

3 ：查询构建 通过对输入问题进行处理，将问题转化为计算机可以理解的查询语言，然后查询知识图谱或者数据库，通过检索获得相应备选答案。

4 ：知识推理 根据问题属性进行推理，问题基本属性如果属于知识图谱或者数据库中的已知定义信息，则可以从知识图谱或者数据库中查找，直接返回答案。如果问题属性是未定义类问题，则需要通过机器算法推理生成答案。

5： 消岐排序 根据知识图谱中查询返回的一个或者多个备选答案，结合问题属性进行消歧处理和优先级排序，输出最佳答案。

二、智能医疗客服问答实战

定制性智能客服程序一般需要实现选择语料库，去除噪声信息后 根据算法对预料进行训练，最后提供人机接口问答对话，基于互联网获得的医学语料库，并通过余弦相似度基本原理，设计并开发以下问答型智能医疗客服应用程序

项目结构如下 

效果展示 

下面是csv文件中定义的一些病例

预先定义好的欢迎语句 

运行chatrobot文件  弹出以下窗口 输出问题后点击提交咨询即可  

对于语料库中没有的问题会自动推断给出答案（通常不太准确） 

 三、代码

部分代码如下 全部代码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信

# -*- coding:utf-8 -*- from fuzzywuzzy import fuzz import sys import jieba import csv import pickle print(sys.getdefaultencoding())  import logging from fuzzywuzzy import fuzz import math from scipy import sparse from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer from scipy.sparse import lil_matrix from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB import warnings from tkinter import * import time import difflib from collections import Counter import numpy as np   filename = 'label.csv'  def tokenization(filename):       corpus = []     label = []     question = []     answer = []     with open(filename, 'r', encoding="utf-8") as f:         data_corpus = csv.reader(f)         next(data_corpus)         for words in data_corpus:             word = jieba.cut(words[1])             tmp = ''             for x in word:                 tmp += x             corpus.append(tmp)             question.append(words[1])             label.append(words[0])             answer.append(words[2])          with open('corpus.h5','wb') as f:         pickle.dump(corpus,f)     with open('label.h5','wb') as f:         pickle.dump(label,f)     with open('question.h5', 'wb') as f:         pickle.dump(question, f)     with open('answer.h5', 'wb') as f:         pickle.dump(answer, f)      return corpus,label,question,answer    def train_model():      with open('corpus.h5','rb') as f_corpus:         corpus = pickle.load(f_corpus)      with open('label.h5','rb') as f_label:         label = pickle.load(f_label,encoding='bytes')       vectorizer = CountVectorizer(min_df=1)     transformer = TfidfTransformer()     tfidf = transformer.fit_transform(vectorizer.fit_transform(corpus))     words_frequency = vectorizer.fit_transform(corpus)     word = vectorizer.get_feature_names()     saved = tfidf_calculate(vectorizer.vocabulary_,sparse.csc_matrix(words_frequency),len(corpus))     model = MultinomialNB()     model.fit(tfidf,label)       with open('model.h5','wb') as f_model:         pickle.dump(model,f_model)      with open('idf.h5','wb') as f_idf:         pickle.dump(saved,f_idf)      return model,tfidf,label                     class tfidf_calculate(object):     def __init__(self,feature_index,frequency,docs):         self.feature_index = feature_index         self.frequency = frequency         self.docs = docs         self.len = len(feature_index)      def key_count(self,input_words):         keys = jieba.cut(input_words)         count = {}         for key in keys:             num = count.get(key, 0)             count[key] = num + 1         return count      def getTfidf(self,input_words):         count = self.key_count(input_words)         result = lil_matrix((1, self.len))         frequency = sparse.csc_matrix(self.frequency)         for x in count:             word = self.feature_index.get(x)             if word != None and word>=0:                 word_frequency = frequency.getcol(word)                 feature_docs = word_frequency.sum()                 tfidf = count.get(x) * (math.log((self.docs+1) / (feature_docs+1))+1)                 result[0, word] = tfidf         return result      if __name__=="__main__":     tokenization(filename)     train_model() 

创作不易 觉得有帮助请点赞关注收藏~~~