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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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