本期依旧使用豆包辅助完成代码。
从功能到体验的转变
上个版本已经实现了问答系统的核心功能：基于 TF-IDF 算法的问题匹配和回答。它能够读取训练数据，处理用户输入，并返回最相关的答案。但在用户体验方面还有很大提升空间。
让我们看看改进版做了哪些关键优化：
1. 引导系统
上个版本仅在启动时显示简单的 "Hello! 输入 'exit' 结束对话。" 提示，对于初次使用的用户来说不够友好。
改进版增加了：
- 详细的欢迎信息和功能介绍
- 专门的
showHelp()函数，提供完整的使用指南 showTopics()函数，展示系统能回答的问题类型示例
这些引导信息让用户能快速了解系统功能和使用方法，减少了使用障碍。
2. 命令系统
上个版本仅支持 "exit" 一个命令，功能单一。
改进版扩展为多个命令：
- "exit" 或 "quit"：退出程序（支持多种退出方式）
- "help"：查看帮助信息
- "topics"：了解系统能回答的问题类型
多样化的命令让用户能更好地掌控交互过程，提升了系统的可用性。
3.交互提示
上个版本使用简单的 "You:" 作为输入提示，显得生硬。
改进版对此进行了全面优化：
- 输入提示改为更亲切的 "请输入您的问题:"
- 机器人回复前缀从 "Robot:" 改为 "机器人:"，更符合中文语境
- 增加空输入处理，当用户输入为空时给予明确提示
这些细节变化让整个交互过程更加自然流畅。
4. 智能的错误处理与引导
上个版本在无法回答问题时，仅简单返回 "I don't know how to answer this question."，没有提供进一步指导。
改进版则提供了的建议：
cpp
cout << "机器人: 抱歉，我不太理解这个问题。" << endl;
cout << "您可以尝试:" << endl;
cout << "- 用不同的方式表述问题" << endl;
cout << "- 输入 'topics' 查看我能回答的问题类型" << endl;
cout << "- 输入 'help' 查看帮助信息" << endl;这种处理方式不仅告知用户问题，还提供了解决方案，大大降低了用户的挫败感。
5. 错误提示
对于文件打开失败等错误情况，改进版提供了更具体的指导：
cpp
cout << "无法打开训练文件 training_data.txt" << endl;
cout << "请确保该文件存在于程序运行目录下" << endl;
cout << "程序将退出..." << endl;相比上个版本简单的错误提示，用户能更清楚地了解问题所在及如何解决。
为什么这些改进很重要？
这些看似细微的变化，实际上对用户体验有着显著影响：
- 降低学习成本：良好的引导让新用户能快速上手
- 减少挫败感：当系统无法回答时，提供建设性建议
- 增强掌控感：丰富的命令系统让用户能更好地控制交互过程
- 提升信任度：专业的错误处理和提示让用户更信任系统能力
在 AI 助手和问答系统日益普及的今天，技术实现固然重要，但能否提供自然、友好的交互体验往往是决定产品成败的关键因素。
代码
cpp
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <string>
#include <map>
#include <vector>
#include <cctype>
#include <cmath>
#include <algorithm>
#include <set>
using namespace std;
// 将字符串转换为小写
string toLower(const string& str) {
string result = str;
for (string::size_type i = 0; i < result.length(); ++i) {
result[i] = tolower(result[i]);
}
return result;
}
// 从字符串中提取关键词
vector<string> extractKeywords(const string& text) {
vector<string> keywords;
string word;
for (string::const_iterator it = text.begin(); it != text.end(); ++it) {
if (isalnum(*it)) {
word += *it;
} else if (!word.empty()) {
keywords.push_back(toLower(word));
word.clear();
}
}
if (!word.empty()) {
keywords.push_back(toLower(word));
}
return keywords;
}
// 显示帮助信息
void showHelp() {
cout << "\n===== 使用帮助 =====" << endl;
cout << "1. 直接输入您的问题，我会尽力为您解答" << endl;
cout << "2. 输入 'exit' 或 'quit' 结束对话" << endl;
cout << "3. 输入 'help' 查看帮助信息" << endl;
cout << "4. 输入 'topics' 查看我能回答的问题类型" << endl;
cout << "====================\n" << endl;
}
// 显示可回答的话题类型
void showTopics(const map<string, string>& exactAnswers) {
if (exactAnswers.empty()) {
cout << "暂无可用的话题信息" << endl;
return;
}
cout << "\n===== 我可以回答这些类型的问题 =====" << endl;
// 提取部分问题作为示例（最多显示5个）
int count = 0;
for (map<string, string>::const_iterator it = exactAnswers.begin();
it != exactAnswers.end() && count < 5; ++it, ++count) {
string sample = it->first;
if (sample.length() > 30) {
sample = sample.substr(0, 30) + "...";
}
cout << "- " << sample << endl;
}
if (exactAnswers.size() > 5) {
cout << "... 还有 " << (exactAnswers.size() - 5) << " 个其他话题" << endl;
}
cout << "=================================\n" << endl;
}
// 计算TF-IDF并返回最佳匹配答案
string getBestAnswerByTFIDF(
const vector<string>& userKeywords,
const map<string, vector<string> >& qas,
const map<string, vector<string> >& questionKeywords,
const map<string, double>& idfValues) {
// 计算用户问题的TF-IDF向量
map<string, double> userTFIDF;
for (vector<string>::const_iterator kit = userKeywords.begin(); kit != userKeywords.end(); ++kit) {
const string& keyword = *kit;
// 计算词频(TF)
double tf = 0.0;
for (vector<string>::const_iterator it = userKeywords.begin(); it != userKeywords.end(); ++it) {
if (*it == keyword) tf++;
}
tf /= userKeywords.size();
// 获取IDF值
double idf = 0.0;
map<string, double>::const_iterator idfIt = idfValues.find(keyword);
if (idfIt != idfValues.end()) {
idf = idfIt->second;
}
// 计算TF-IDF
userTFIDF[keyword] = tf * idf;
}
// 计算每个问题的相似度
map<string, double> similarityScores;
for (map<string, vector<string> >::const_iterator pit = questionKeywords.begin();
pit != questionKeywords.end(); ++pit) {
const string& question = pit->first;
const vector<string>& keywords = pit->second;
// 计算问题的TF-IDF向量
map<string, double> questionTFIDF;
for (vector<string>::const_iterator kit = keywords.begin(); kit != keywords.end(); ++kit) {
const string& keyword = *kit;
// 计算词频(TF)
double tf = 0.0;
for (vector<string>::const_iterator it = keywords.begin(); it != keywords.end(); ++it) {
if (*it == keyword) tf++;
}
tf /= keywords.size();
// 获取IDF值
double idf = 0.0;
map<string, double>::const_iterator idfIt = idfValues.find(keyword);
if (idfIt != idfValues.end()) {
idf = idfIt->second;
}
// 计算TF-IDF
questionTFIDF[keyword] = tf * idf;
}
// 计算余弦相似度
double dotProduct = 0.0;
double userNorm = 0.0;
double questionNorm = 0.0;
// 计算点积和范数
for (map<string, double>::const_iterator uit = userTFIDF.begin(); uit != userTFIDF.end(); ++uit) {
const string& keyword = uit->first;
double userWeight = uit->second;
userNorm += userWeight * userWeight;
map<string, double>::const_iterator qit = questionTFIDF.find(keyword);
if (qit != questionTFIDF.end()) {
dotProduct += userWeight * qit->second;
}
}
for (map<string, double>::const_iterator qit = questionTFIDF.begin(); qit != questionTFIDF.end(); ++qit) {
double questionWeight = qit->second;
questionNorm += questionWeight * questionWeight;
}
userNorm = sqrt(userNorm);
questionNorm = sqrt(questionNorm);
// 计算相似度
double similarity = 0.0;
if (userNorm > 0 && questionNorm > 0) {
similarity = dotProduct / (userNorm * questionNorm);
}
similarityScores[question] = similarity;
}
// 找到相似度最高的问题
string bestQuestion;
double maxSimilarity = 0.0;
for (map<string, double>::const_iterator it = similarityScores.begin(); it != similarityScores.end(); ++it) {
if (it->second > maxSimilarity) {
maxSimilarity = it->second;
bestQuestion = it->first;
}
}
// 如果相似度足够高，返回对应的答案
if (maxSimilarity >= 0.2) { // 相似度阈值
map<string, vector<string> >::const_iterator ansIt = qas.find(bestQuestion);
if (ansIt != qas.end() && !ansIt->second.empty()) {
return ansIt->second[0]; // 假设第一个答案是最佳答案
}
}
return ""; // 没有找到匹配
}
int main() {
// 存储训练数据
map<string, string> exactAnswers; // 精确匹配回答
map<string, vector<string> > qas; // 问题-回答映射
map<string, vector<string> > questionKeywords; // 问题-关键词映射
map<string, int> documentFrequency; // 关键词-文档频率映射
// 加载训练数据
ifstream trainingFile("training_data.txt");
if (trainingFile.is_open()) {
string line;
string question = "";
bool readingAnswer = false;
int totalDocuments = 0;
while (getline(trainingFile, line)) {
// 空行表示一个问答对结束
if (line.empty()) {
question = "";
readingAnswer = false;
continue;
}
// 问题行以Q:开头
if (line.substr(0, 2) == "Q:") {
question = line.substr(2);
readingAnswer = false;
totalDocuments++;
}
// 回答行以A:开头
else if (line.substr(0, 2) == "A:") {
if (!question.empty()) {
string answer = line.substr(2);
// 保存精确匹配回答
exactAnswers[question] = answer;
// 保存问题-回答映射
qas[question].push_back(answer);
// 提取关键词并保存
vector<string> keywords = extractKeywords(question);
questionKeywords[question] = keywords;
// 更新文档频率
set<string> uniqueKeywords;
for (vector<string>::const_iterator it = keywords.begin(); it != keywords.end(); ++it) {
uniqueKeywords.insert(*it);
}
for (set<string>::const_iterator it = uniqueKeywords.begin(); it != uniqueKeywords.end(); ++it) {
documentFrequency[*it]++;
}
}
readingAnswer = true;
}
// 多行回答的后续行
else if (readingAnswer && !question.empty()) {
exactAnswers[question] += "\n" + line;
qas[question].back() += "\n" + line;
}
}
trainingFile.close();
cout << "已加载 " << exactAnswers.size() << " 条训练数据" << endl;
// 计算IDF值
map<string, double> idfValues;
for (map<string, int>::const_iterator it = documentFrequency.begin(); it != documentFrequency.end(); ++it) {
const string& keyword = it->first;
int df = it->second;
// IDF公式: log(总文档数 / (包含该词的文档数 + 1)) + 1
double idf = log((double)totalDocuments / (df + 1)) + 1;
idfValues[keyword] = idf;
}
// 欢迎信息和初始引导
cout << "\n=================================" << endl;
cout << "欢迎使用问答系统！我可以回答您的问题" << endl;
cout << "输入 'help' 查看可用命令，'exit' 退出程序" << endl;
cout << "=================================\n" << endl;
// 聊天界面
string input;
while (true) {
cout << "请输入您的问题: ";
getline(cin, input);
// 处理命令
if (input == "exit" || input == "quit") {
cout << "机器人: 再见！感谢使用！" << endl;
break;
}
else if (input == "help") {
showHelp();
continue;
}
else if (input == "topics") {
showTopics(exactAnswers);
continue;
}
else if (input.empty()) {
cout << "机器人: 您的输入为空，请重新输入或输入 'help' 查看帮助" << endl;
continue;
}
// 精确匹配
map<string, string>::const_iterator exactIt = exactAnswers.find(input);
if (exactIt != exactAnswers.end()) {
cout << "机器人: " << exactIt->second << endl;
continue;
}
// 关键词匹配 (TF-IDF)
vector<string> userKeywords = extractKeywords(input);
string bestAnswer = getBestAnswerByTFIDF(
userKeywords, qas, questionKeywords, idfValues);
if (!bestAnswer.empty()) {
cout << "机器人: " << bestAnswer << endl;
continue;
}
// 没有找到匹配，提供引导
cout << "机器人: 抱歉，我不太理解这个问题。" << endl;
cout << "您可以尝试:" << endl;
cout << "- 用不同的方式表述问题" << endl;
cout << "- 输入 'topics' 查看我能回答的问题类型" << endl;
cout << "- 输入 'help' 查看帮助信息" << endl;
}
} else {
cout << "无法打开训练文件 training_data.txt" << endl;
cout << "请确保该文件存在于程序运行目录下" << endl;
cout << "程序将退出..." << endl;
}
return 0;
}总结
这个案例展示了如何通过关注用户体验细节，将一个功能性的程序转变为一个易用、友好的工具。这些改进不需要复杂的技术实现，却能显著提升用户满意度。
在实际开发中，我们应该始终记住：代码是写给机器执行的，但最终是给人使用的。良好的用户体验设计，应该贯穿于软件开发的每一个环节。