将FAQ问答基于django实现web界面

Question

请问如何把这个能改成基于django框架，通过web再浏览器上实现智能回答

import os
import time
import logging
from collections import deque

import jieba
import jieba.posseg as pseg

from utils import get_logger, similarity

jieba.dt.tmp_dir = "./"
jieba.default_logger.setLevel(logging.ERROR)
logger = get_logger('faqrobot', logfile="faqrobot.log")

class zhishiku(object):
def init(self, q): # a是答案（必须是1给）, q是问题（1个或多个）
self.q = [q]
self.a = ""
self.sim = 0
self.q_vec = []
self.q_word = []

def __str__(self):
    return 'q=' + str(self.q) + '\na=' + str(self.a) + '\nq_word=' + str(self.q_word) + '\nq_vec=' + str(self.q_vec)
    # return 'a=' + str(self.a) + '\nq=' + str(self.q)

class FAQrobot(object):
def init(self, zhishitxt='test.txt', lastTxtLen=10, usedVec=False):
# usedVec 如果是True 在初始化时会解析词向量，加快计算句子相似度的速度
self.lastTxt = deque([], lastTxtLen)
self.zhishitxt = zhishitxt
self.usedVec = usedVec
self.reload()

def load_qa(self):
    print('问答知识库开始载入')
    self.zhishiku = []
    with open(self.zhishitxt, encoding='utf-8') as f:
        txt = f.readlines()
        abovetxt = 0    # 上一行的种类： 0空白/注释  1答案   2问题
        for t in txt:   # 读取FAQ文本文件
            t = t.strip()
            if not t or t.startswith('#'):
                abovetxt = 0
            elif abovetxt != 2:
                if t.startswith('【问题】'): # 输入第一个问题
                    self.zhishiku.append(zhishiku(t[4:]))
                    abovetxt = 2
                else:       # 输入答案文本（非第一行的）
                    self.zhishiku[-1].a += '\n' + t
                    abovetxt = 1
            else:
                if t.startswith('【问题】'): # 输入问题（非第一行的）
                    self.zhishiku[-1].q.append(t[4:])
                    abovetxt = 2
                else:       # 输入答案文本
                    self.zhishiku[-1].a += t
                    abovetxt = 1

    for t in self.zhishiku:
        for question in t.q:
            t.q_word.append(set(jieba.cut(question)))

def load_embedding(self):
    from gensim.models import Word2Vec
    if not os.path.exists('Word60.model'):
        self.vecModel = None
        return

    # 载入60维的词向量(Word60.model，Word60.model.syn0.npy，Word60.model.syn1neg.npy）
    self.vecModel = Word2Vec.load('Word60.model')
    for t in self.zhishiku:
        t.q_vec = []
        for question in t.q_word:
            t.q_vec.append({t for t in question if t in self.vecModel.index2word})

def reload(self):
    self.load_qa()
    self.load_embedding()

    print('问答知识库载入完毕')

def maxSimTxt(self, intxt, simCondision=0.1, simType='simple'):
    """
    找出知识库里的和输入句子相似度最高的句子
    simType=simple, simple_POS, vec
    """
    self.lastTxt.append(intxt)
    if simType not in ('simple', 'simple_pos', 'vec'):
        return 'error:  maxSimTxt的simType类型不存在: {}'.format(simType)

    # 如果没有加载词向量，那么降级成 simple_pos 方法
    embedding = self.vecModel
    if simType == 'vec' and not embedding:
        simType = 'simple_pos'

    for t in self.zhishiku:
        questions = t.q_vec if simType == 'vec' else t.q_word
        in_vec = jieba.lcut(intxt) if simType == 'simple' else pseg.lcut(intxt)

        t.sim = max(
            similarity(in_vec, question, method=simType, embedding=embedding)
            for question in questions
        )
    maxSim = max(self.zhishiku, key=lambda x: x.sim)
    logger.info('maxSim=' + format(maxSim.sim, '.0%'))

    if maxSim.sim < simCondision:
        return '抱歉，我没有理解您的意思。请您转到人工客服。'

    return maxSim.a

def answer(self, intxt, simType='simple'):
    """simType=simple, simple_POS, vec, all"""
    if not intxt:
        return ''

    if simType == 'all':  # 用于测试不同类型方法的准确度，返回空文本
        for method in ('simple', 'simple_pos', 'vec'):
            outtext = 'method:\t' + self.maxSim(intxt, simType=method)
            print(outtext)

        return ''
    else:
        outtxt = self.maxSimTxt(intxt, simType=simType)
        # 输出回复内容，并计入日志
    return outtxt

if name == 'main':
robot = FAQrobot('test.txt', usedVec=False)
while True:
# simType=simple, simple_pos, vec, all
print('回复：' + robot.answer(input('输入：'), 'simple_pos') + '\n')

Answer 1

django不会，flask稍微会一点，框架先放一边，你这个功能实现其实就是搭一个web server，提供一个问答接口，接受问题参数，返回答案数据，前端弄个网页，两个文本框，一个用来写问题，一个用来显示答案，搞一个提交按钮，提交按钮点击向后端发送一个post请求，把问题数据传递到后端，后端接口接收问题数据，调用FAQrobot的answer函数，把得到的答案数据返回前端显示就行了，如果flask也可以的话我可以给你写个简单的例子