如何利用jieba分词加知识图谱的方式来做问答系统

解决思路：

1. 首先利用结巴分词对用户的输入做名词实体挖掘处理，目的是为了挖掘出客户想要寻找的那个对象。

在试验的过程中你可能会发现jieba并不能很好的分辨出你想要的对象，这时你需要定义自己的名词实体。

如上图所示，第一列是你想新增的实体名词，第是词频，第3列是词性，n表示名词

jieba.load_userdict("add_dict.txt")

print(jieba.analyse.extract_tags(sentence1, topK=1, withWeight=True, allowPOS=('n')))

import jieba
jieba.load_userdict("add_dict.txt")
sentence1 = 'e生宝的购买流程是什么样的。'
print(jieba.analyse.extract_tags(sentence1, topK=1, withWeight=True, allowPOS=('n')))

通过上面的方式就可以识别出你关注的实体名词了。

但是上面的方式有个问题，如果句子出现其他名词，它的评分要高于你想要的名词，这种情况可能会出现误选。

还有种方式是，利用jieba的分词功能，将句子做分词处理，得到词数组。提前准备要自己的名词实体库，存放在字典A中。

遍历词数组中的词，若存在字典A中就是目标词。

 

2. 将剩余句子中的词和实体的属性做相识度匹配，匹配到的属性就是返回给用户的答案了。

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