allron / questionansweringsystem Goto Github PK

1、判断问题类型（答案类型），当前使用模式匹配的方法，将来支持更多的方法，如朴素贝叶斯分类器。
2、提取问题关键词。
3、利用问题关键词搜索多种数据源，当前的数据源主要是人工标注的语料库、谷歌、百度。
4、从搜索结果中根据问题类型（答案类型）提取候选答案。
5、结合问题以及搜索结果对候选答案进行打分。
6、返回得分最高的TopN项候选答案。

1、人名 
	如：
	APDPlat的作者是谁？
	APDPlat的发起人是谁？
	谁死后布了七十二疑冢？
	***最爱的女人是谁？
2、地名
	如：
	“海的女儿”是哪个城市的城徽？
	世界上流经国家最多的河流是哪一条？
	世界上最长的河流是什么？
	汉城是哪个国家的首都？
3、机构团体名
	如：
	BMW是哪个汽车公司制造的？
	长城信用卡是哪家银行发行的？
	美国历史上第一所高等学府是哪个学校？
	前身是红色中华通讯社的是什么？
4、数字
	如：
	全球表面积有多少平方公里？
	撒哈拉有多少平方公里？
	北京大学占地多少平方米？
	撒哈拉有多少平方公里？
5、时间
	如：
	哪一年第一次提出“大跃进”的口号？
	大庆油田是哪一年发现的？
	澳门是在哪一年回归祖国怀抱的？
	***在什么时候进行南巡讲话？

调用地址：
	http://127.0.0.1/api/ask?n=1&q=APDPlat的作者是谁？
参数：
	n表示需要返回的答案的个数
	q表示问题
编码：
	服务端和客户端均使用UTF-8编码
	服务端需要修改tomcat配置文件conf/server.xml，在相应的Connector中加入配置URIEncoding="UTF-8"
返回json:
	[
		{
			"answer": "杨尚川",
			"score": 1
		}
	]

在MySQL命令行中执行QuestionAnsweringSystem\deep-qa\src\main\resources\mysql\questionanswer.sql文件中的脚本   
MySQL编码：UTF-8，
主机：127.0.0.1
端口：3306
数据库：questionanswer
用户名：root
密码：root

cd QuestionAnsweringSystem   
mvn install   
cd deep-qa-web\target
cp deep-qa-web-1.1.war apache-tomcat-7.0.37/webapps/QuestionAnsweringSystem.war   
启动tomcat

http://localhost:8080/QuestionAnsweringSystem/

QuestionAnsweringSystem由2个子项目构成，deep-qa和deep-qa-web。
deep-qa是核心部分，deep-qa-web提供web界面来和用户交互，同时也提供了Json Over HTTP的访问接口，便于异构系统的集成。
deep-qa是一个jar包，可通过maven引用：

<dependency>
    <groupId>org.apdplat</groupId>
    <artifactId>deep-qa</artifactId>
    <version>1.1</version>
</dependency>

示例代码如下：

String questionStr = "APDPlat的作者是谁？";
Question question = SharedQuestionAnsweringSystem.getInstance().answerQuestion(questionStr);
if (question != null) {
    List<CandidateAnswer> candidateAnswers = question.getAllCandidateAnswer();
    int i=1;
    for(CandidateAnswer candidateAnswer : candidateAnswers){
        System.out.println((i++)+"、"+candidateAnswer.getAnswer()+":"+candidateAnswer.getScore());
    }
}

运行程序后会在当前目录下生成目录deep-qa，目录里面又有两个目录dic和questionTypePatterns。
dic是中文分词组件依赖的词库，questionTypePatterns是问题类别分析依赖的模式定义，可根据自己的需要修改。