本文介绍了一种基于自然语言处理的智能问答系统设计方案。系统采用BERT-BiLSTM-CRF模型实现命名实体识别(F1值95.42%)，结合MAF-CNN属性选择模型和知识图谱技术，构建了包含前端展示层、业务逻辑层、核心算法层和数据存储层的完整架构。相较传统搜索，该系统支持自然语言交互，可直接返回精准答案，平均F1值达83.68%，有效解决了信息过载、理解障碍等问题。核心技术包括实体识别、属性选择、实体链接和语义匹配等模块。

本文介绍了一个基于PHP技术的宠物领养系统开发项目。系统采用B/S三层架构，包含用户管理、宠物信息管理和领养流程控制等核心模块。PHP技术以其开发效率高、成本低廉等优势支持系统快速实现。系统解决了传统宠物领养中存在的信息不对称、渠道有限等问题，通过用户注册验证、宠物信息发布和领养流程管理等功能，为用户提供规范化的宠物领养服务。技术实现上使用PHP 7.0+、MySQL 5.7+等技术栈，包含数据校验、安全验证等关键代码，确保系统稳定性和安全性。