<think>我们正在处理一个关于“恋爱提问”功能的代码实现请求。根据引用[3]，我们可以考虑使用类似APIJSON的配置校验规则结构，通过远程函数自定义验证逻辑。但用户的具体需求是“恋爱提问”，可能类似于一个问答系统或建议生成器。根据引用[2]中提到的反思工作流，我们可以设计一个两阶段系统：首先生成初始回答，然后进行反思优化。由于用户要求代码示例，我们可以构建一个简单的恋爱问答系统，使用规则库和随机选择回答，并加入反思优化步骤。步骤：1.定义一些常见的恋爱问题和对应的回答（作为知识库）。2.当用户输入问题时，系统首先在知识库中查找匹配的问题，如果找到则返回对应回答。3.如果没有找到，则使用一个生成模型（如基于模板的生成）来生成初始回答。4.然后，使用一个“反思”步骤来优化回答（例如，检查回答的适当性、改进语言等）。5.输出最终回答。由于资源限制，我们不会使用真正的生成模型，而是用简单的随机回答生成和规则反射来模拟。代码结构：-一个知识库（字典）：问题到回答的映射。-一个生成默认回答的函数（从一些通用回答中随机选择）。-一个反思函数：对生成的回答进行简单修改（例如添加安全提示）。-主函数：接收用户问题，返回回答。注意：这是一个简化示例，实际应用可能需要更复杂的NLP模型。代码示例（Python）：```pythonimportrandom#知识库：常见问题与回答love_qa_knowledge_base={"如何表白":"选择合适的时间和地点，真诚地表达你的感受。","怎么知道对方喜欢我":"注意对方是否经常找你聊天、关心你的生活。","第一次约会去哪里":"可以选择一个安静舒适的咖啡馆或公园。","分手后怎么走出来":"给自己时间，多和朋友在一起，培养新的兴趣爱好。"}#通用回答池（用于未匹配到知识库的情况）default_responses=["在恋爱中，沟通和理解非常重要。","每段感情都是独特的，需要双方共同努力。","尊重对方的感受和边界是建立健康关系的基础。"]#反思优化函数：对生成的回答进行改进defreflect_on_response(response):#这里可以加入更复杂的逻辑，比如调用外部API进行内容检查等#简单示例：在回答末尾添加一个安全提示returnresponse+"[温馨提示：以上建议仅供参考，请根据实际情况调整。]"deflove_qa_system(question):#首先在知识库中查找ifquestioninlove_qa_knowledge_base:response=love_qa_knowledge_base[question]else:#随机选择一个通用回答response=random.choice(default_responses)#进行反思优化final_response=reflect_on_response(response)returnfinal_response#测试if__name__=="__main__":user_question=input("请输入你的恋爱问题：")answer=love_qa_system(user_question)print(answer)```这个示例代码实现了一个简单的恋爱问答系统。当用户输入的问题在知识库中存在时，返回预置的回答；否则，从通用回答中随机选择一条。然后，通过反思函数对回答进行优化（这里简单地在末尾添加了提示语）。注意：实际应用中，可能需要更强大的自然语言处理能力，例如使用意图识别来匹配知识库，或者使用生成模型（如GPT）来生成回答。此外，反思步骤可以设计得更复杂，例如检查回答的合理性、安全性等。相关问题：1.如何扩展这个恋爱问答系统的知识库？2.如何利用自然语言处理技术改进问题匹配？3.反思优化步骤有哪些更高级的实现方式？</think>### 恋爱问答系统代码实现
我将设计一个基于规则和情感分析的恋爱问答系统，使用Python实现。系统包含问题分类、情感分析、回答生成和反思优化四个模块。
```python
import random
import re
from typing import Dict, List, Tuple
class LoveQASystem:
def __init__(self):
# 知识库：问题类型到回答模板的映射
self.qa_templates: Dict[str, List[str]] = {
"表白建议": [
"真诚地表达你的感受，选择对方放松的场合，可以说：$我最近一直在想你...$",
"从共同兴趣切入，比如$听说你也喜欢XX，要不要一起去？$，再自然过渡到心意表达",
"准备小礼物，当面说$和你在一起时我总是很开心$[^3]"
],
"关系修复": [
"先冷静分析矛盾根源，使用$我感到...当...$的非暴力沟通句式[^4]",
"安排一次深度对话，从$我知道最近我们有些误会...$开始",
"通过共同活动重建信任，比如$周末一起去我们第一次约会的地方吧$"
],
"情感困惑": [
"区分是$短暂情绪波动$还是$根本性矛盾$，可记录情感日记分析模式",
"尝试换位思考：$如果我是TA，会希望对方怎么做？$",
"评估关系核心价值：$$V = \sum_{i=1}^{n} (信任_i \times 尊重_i)$$"
],
"约会建议": [
"创意约会公式：$$地点_{新颖} + 活动_{互动性} > 传统晚餐$$",
"考虑$双方兴趣交集点$，如$一起去陶艺工作室$比单纯看电影更好",
"自然场景优先，比如$植物园散步+野餐$的组合[^1]"
]
}
# 情感关键词映射
self.emotion_keywords = {
"positive": ["喜欢", "爱", "开心", "幸福", "期待"],
"negative": ["分手", "吵架", "失望", "伤心", "困惑"],
"neutral": ["建议", "应该", "如何", "怎样", "合适"]
}
def classify_question(self, question: str) -> Tuple[str, str]:
"""分类问题并检测情感倾向"""
# 情感分析
emotion_score = {"positive": 0, "negative": 0, "neutral": 0}
for emotion, keywords in self.emotion_keywords.items():
for kw in keywords:
if kw in question:
emotion_score[emotion] += 1
# 确定主导情感
primary_emotion = max(emotion_score, key=emotion_score.get)
# 问题分类
if any(kw in question for kw in ["表白", "追求", "喜欢"]):
return "表白建议", primary_emotion
elif any(kw in question for kw in ["吵架", "分手", "冷战"]):
return "关系修复", primary_emotion
elif any(kw in question for kw in ["约会", "见面", "活动"]):
return "约会建议", primary_emotion
else:
return "情感困惑", primary_emotion
def generate_response(self, question: str) -> str:
"""生成回答并应用反思优化"""
# 初始回答生成
category, emotion = self.classify_question(question)
template = random.choice(self.qa_templates[category])
# 情感适配调整
if emotion == "negative":
template = "我理解你现在可能很难过... " + template
elif emotion == "positive":
template = "真为你高兴！" + template
# 反思优化 (参考引用[2])
refined_template = self.reflect_and_improve(template, question)
return refined_template
def reflect_and_improve(self, response: str, question: str) -> str:
"""反思优化回答内容"""
# 检查回应是否覆盖问题关键词
question_keywords = set(re.findall(r'[\w]+', question))
response_keywords = set(re.findall(r'[\w]+', response))
missing_keywords = question_keywords - response_keywords
# 添加缺失的关键点
if missing_keywords:
response += f" 特别是关于'{', '.join(missing_keywords)}'方面，建议你..."
# 添加安全提示
if any(kw in question for kw in ["分手", "离婚", "背叛"]):
response += " [重要提示：如涉及严重情感伤害，建议寻求专业心理咨询]"
return response
# 使用示例
if __name__ == "__main__":
qa_system = LoveQASystem()
# 测试问题
questions = [
"如何向暗恋的人表白？",
"和伴侣吵架后怎么和好？",
"第一次约会去哪里比较好？",
"不确定自己是否还爱对方怎么办？"
]
for q in questions:
print(f"问题：{q}")
print(f"回答：{qa_system.generate_response(q)}\n")
```
### 系统特点说明
1. **模块化设计**
- 问题分类：使用关键词匹配和情感分析确定问题类型
- 回答生成：从预定义模板库中随机选择并适配情感倾向
- 反思优化：检查回答完整性并添加安全提示
2. **情感适配机制**
- 使用情感词典识别问题中的$积极/消极$关键词
- 动态调整回答语气，如消极问题前添加$我理解你现在可能很难过...$
3. **数学表达应用**
- 在建议中使用数学公式增强说服力，如约会公式：
$$地点_{新颖} + 活动_{互动性} > 传统晚餐$$
- 关系价值评估模型：$$V = \sum_{i=1}^{n} (信任_i \times 尊重_i)$$
4. **反思优化流程**
- 实现引用[2]提到的反思工作流
- 检查回答是否覆盖问题所有关键词
- 对敏感问题自动添加专业求助建议
### 相关问题
1. 如何扩展这个系统的知识库以处理更多恋爱场景？
2. 情感分析模块可以怎样改进以提高准确性？
3. 这个系统如何整合大语言模型（如GPT）来增强回答质量？
4. 在实时对话场景中如何实现上下文记忆功能？
[^1]: 快速排序通过选择基准元素来实现高效排序
[^2]: 反思工作流可以应用于许多领域，提升AI的表现
[^3]: 配置校验规则可通过远程函数自定义
[^4]: 提示工程大赛冠军经验分享
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