基于简单表格的问答系统

基于简单表格的问答系统为什么要做这个工具？

如果你要做一套基于领域知识库的自然语言问答系统，可以把数据拆分成若干个excel表格，针对每个excel的自然语言查询，易于开发和升级维护。

应用场景：

你有一些简单表格数据：人名职业年龄性别兴趣

张三老师 45岁男看书

李四学生 18岁女画画

王五厨师 30岁男电影

赵六司机 30岁女画画

表格的第一列看作实体列表，第一行，看作属性列表，表中内容是值。

你想让机器能根据表格回答用户的问题：张三兴趣是什么，查表得知--"看书"。

王五的性别是什么?

。。。。。。

在实际应用中，表格的行列字段可能变换，但我们希望程序能够自适应各种字段，支持百万以上条数据，读懂数据内容，解答关于各个表的自然语言问题。

有的问题是查询表中的值，有的问题是已知值查实体，或属性，或者值关联的实体的属性的另一个值......

这样任意update数据，字段，无需再编程。

把用户的自然语言问答需求，转化成对一个excel表格的自然语言查询，你的开发成本会降低很多。

如果你觉得系统支持的问题不够多，可以输入一条简单的问答示例，系统就能从你的例子里学习到你的回答逻辑和知识发现思路，完成触类旁通的字段问答。

安装和启动服务方法：

硬件需求：8G内存 30G磁盘空间 ubuntu linux 16.04+ docker版本Docker version 18.09.7，

在linux系统安装docker后使用命令安装镜像：

docker pull zb1840/kbqa:v1

在你的系统新建一个空的目录 /opt/user 来放入日志和系统生成的各种临时文件。

mkdir /opt/user

用命令启动docker里的服务服务： docker run -it -v /opt/user:/opt/user -p 29999:29999 -p 3004:3004 -d zb1840/kbqa:v1 /bin/bash &

running...... 三分钟后 ,服务加载数据启动完成，并自动生成自测日志 /opt/user/firstrun.log. 然后你可以登陆系统自带的ssh服务管理虚拟环境中的服务， ssh -p 29999 root@127.0.0.1 密码是六个空格，登陆。

现在可以开始使用服务，测试脚本/mnt/sdb/shell2/demo2.sh

使用方法：

1.准备好数据文件，写入"测试.txt" .编码要求utf-8. cd /mnt/sdb/shell2/

cat 测试.txt

人名职业年龄性别兴趣

张三老师 45岁男看书

李四学生 18岁女画画

王五厨师 30岁男电影

赵六司机 30岁女画画

2.运行./demo2.sh 进行数据处理。大约几秒钟后。

3.输入问题：李四的性别是什么

访问3004的端口服务：

运行命令：curl http://127.0.0.1:3004/api/xlsqa/test6/李四的性别是什么

输出：李四性别女,

curl http://127.0.0.1:3004/api/xlsqa/test6/谁的职业是老师

输出：张三, 职业老师

你可以更改测试.txt 里的数据，csv格式，列之间用"\t" tab符号间隔。第一行是属性，第一列是实体，针对实体和属性问答。

默认支持相似语义句型的查询： curl http://127.0.0.1:3004/api/xlsqa/test6/李四的兴趣是什么李四兴趣画画, curl http://127.0.0.1:3004/api/xlsqa/test6/李四的爱好是什么李四兴趣画画

更加智能的理解数据，从而回答更多问题？

你可以调教这个系统，使它学会你的问答解题模式。

基于问答例子的学习：针对测试.txt这个csv文件，的问答对场景的学习的配置文件路径是/mnt/sdb/shell2/testqa22.txt 修改/mnt/sdb/shell2/testqa22.txt 后，运行./demo2.pl使之生效。在testqa22.txt里输入一行：

张三的个人爱好是什么看书

运行./demo2.pl 原本不能回答的问题“ 李四的个人爱好是什么” 现在也能回答了。

当你在/mnt/sdb/shell2/testqa22.txt 增加一条配置：

谁是司机赵六

运行demo2.pl

输入问题：

”谁是老师“

系统就可以回答"张三"了

这个例子里，你在配置文件里用谁是XX 答案是YY 交给了系统如何解决谁是XX这样的问题。

再如：

调教：Q:老师几岁 A:答案45岁

再问系统，Q:厨师几岁， A:30岁。

数值大小比较：

curl http://127.0.0.1:3004/api/xlsqa/test6/张三年龄大还是李四年龄大

输出：张三 .因为张三年龄 45岁,，李四年龄 18岁,

其他更多复杂多跳问题正在开发测试中。

如果希望开启同义词泛化问题支持，需要在/opt/user/loaddic写入1 重启docker镜像服务即可。服务会载入向量词典帮助自动扩充多样化的问法。

Champ	Valeur
Dernière modification de la donnée	11 décembre 2019
Dernière modification de la métadonnée	11 décembre 2019
Créé le	11 décembre 2019
Format	perl,python
Licence	3-Clause-BSD-License
Datastore active	False
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