通道開(kāi)啟！河北省工會(huì)系統(tǒng)“學(xué)習(xí)黨的十九屆六中全會(huì)精神”線上答題等你來(lái)挑戰(zhàn)

源：長(zhǎng)城網(wǎng)

長(zhǎng)城網(wǎng)·冀云客戶端訊（記者張藝萌）2021年11月8日至11日，黨的十九屆六中全會(huì)勝利召開(kāi)，這是在“兩個(gè)一百年”奮斗目標(biāo)的歷史交匯點(diǎn)召開(kāi)的一次重要會(huì)議，全面總結(jié)了黨的百年奮斗重大成就和歷史經(jīng)驗(yàn)。

為推動(dòng)全會(huì)精神學(xué)習(xí)走深走實(shí)，河北省總工會(huì)聯(lián)合長(zhǎng)城新媒體集團(tuán)，推出河北省工會(huì)系統(tǒng)“學(xué)習(xí)黨的十九屆六中全會(huì)精神”網(wǎng)絡(luò)答題活動(dòng)，以學(xué)促做，打造人人都可參與的“沉浸式”線上學(xué)習(xí)課堂。

本次網(wǎng)絡(luò)答題涵蓋全會(huì)公報(bào)、相關(guān)決議涉及的核心要點(diǎn)等內(nèi)容。網(wǎng)友可下載“冀云客戶端”，在社會(huì)頻道參與網(wǎng)絡(luò)答題活動(dòng)。活動(dòng)結(jié)束后，全網(wǎng)排名前100名的網(wǎng)友，可獲精美紀(jì)念品。

學(xué)習(xí)黨的十九屆六中全會(huì)精神，你的成效如何？快來(lái)線上挑戰(zhàn)答題活動(dòng)檢驗(yàn)一下吧！

參與網(wǎng)絡(luò)答題步驟如下：

2.下載客戶端后，找到客戶端頂部導(dǎo)航欄“社會(huì)”頻道參與“學(xué)習(xí)黨的十九屆六中全會(huì)精神”。進(jìn)入答題頁(yè)面后，按要求填寫(xiě)姓名和聯(lián)系電話等信息，再行答題。

3.獲獎(jiǎng)名單公示：答題時(shí)間自2021年12月20日9時(shí)開(kāi)始，至2022年1月10日24時(shí)結(jié)束?；顒?dòng)結(jié)束后，獲獎(jiǎng)名單將在冀云客戶端社會(huì)頻道公示。請(qǐng)參與人員務(wù)必完善個(gè)人信息，如聯(lián)系電話失效，視為自動(dòng)放棄。

參與網(wǎng)絡(luò)答題規(guī)則如下：

1、本次答題為單項(xiàng)、多項(xiàng)選擇題，從100道題庫(kù)中隨機(jī)抽取10道題進(jìn)行作答，每題10分，滿分100分。

2、每次答題限時(shí)60秒，超時(shí)按答題錯(cuò)誤計(jì)算，顯示正確答案后進(jìn)入下一題。

3、提交答案后，顯示正確答案，選擇錯(cuò)誤選項(xiàng)顯示為紅色，正確選項(xiàng)顯示為綠色，答題人員可以翻看本次答題記錄。

4、練習(xí)答題階段，每位注冊(cè)用戶可多次進(jìn)行答題練習(xí)，題目從題庫(kù)中隨機(jī)選取。

5、正式答題階段，每位注冊(cè)用戶只有一次答題機(jī)會(huì)，根據(jù)正確率、用時(shí)兩個(gè)維度進(jìn)行排名。

6、參與答題用戶出現(xiàn)分?jǐn)?shù)、答題用時(shí)一樣的情況，按照答題先后順序進(jìn)行排名。

河北省工會(huì)系統(tǒng)“學(xué)習(xí)黨的十九屆六中全會(huì)精神”答題活動(dòng)鏈接：https://jiyun.hebyun.com.cn/pages/2021/12/17/584a9734b9e649a4a447aabd54007dde.html

本文來(lái)自【長(zhǎng)城網(wǎng)】，僅代表作者觀點(diǎn)。全國(guó)黨媒信息公共平臺(tái)提供信息發(fā)布傳播服務(wù)。

ID：jrtt

天自己使用html+servlet做的一個(gè)j在線答題小demo

前端只有jquery ,請(qǐng)求用的ajax，其他都是html+css 后臺(tái)沒(méi)用任何框架，使用的servlet

實(shí)現(xiàn)的功能：

倒計(jì)時(shí)十秒切換下一題，

多選題，在十秒內(nèi)選出正確答案，后臺(tái)存入數(shù)據(jù)庫(kù)，并計(jì)算，

首先html頁(yè)面

css樣式

jquery

后臺(tái)方面

展示效果

者 | 李秋鍵

責(zé)編 | 劉靜

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

今天我們將利用分詞處理以及搜索引擎搭建一個(gè)智能問(wèn)答系統(tǒng)，具體的效果如下所示：

下面簡(jiǎn)單了解下智能問(wèn)答系統(tǒng)和自然語(yǔ)言處理的概念，智能問(wèn)答系統(tǒng)是自然語(yǔ)言處理的一個(gè)重要分支?，F(xiàn)在普遍認(rèn)為智能問(wèn)答能夠獨(dú)立解決很多問(wèn)題，但是必須要承認(rèn)現(xiàn)在技術(shù)所處的初級(jí)階段的性質(zhì)。也就是說(shuō)，智能問(wèn)答系統(tǒng)在現(xiàn)階段最大的價(jià)值在于為客服人員附能，而并非獨(dú)立于人自行解決眾多目前還有巨大錯(cuò)誤率和不確定性的問(wèn)題。一旦具有這樣的思想基礎(chǔ)——通過(guò)智能問(wèn)答系統(tǒng)為客服人員附能，那么將智能問(wèn)答系統(tǒng)做成一個(gè)工具和產(chǎn)品的基礎(chǔ)就有了，只有通過(guò)產(chǎn)品化、工具化的方式，才能夠?qū)崿F(xiàn)這個(gè)預(yù)期。

自然語(yǔ)言處理是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)重要方向。它研究能實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間用自然語(yǔ)言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法。自然語(yǔ)言處理是一門(mén)融語(yǔ)言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)于一體的科學(xué)。因此，這一領(lǐng)域的研究將涉及自然語(yǔ)言，即人們?nèi)粘Ｊ褂玫恼Z(yǔ)言，所以它與語(yǔ)言學(xué)的研究有著密切的聯(lián)系，但又有重要的區(qū)別。自然語(yǔ)言處理并不是一般地研究自然語(yǔ)言，而在于研制能有效地實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言通信的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，特別是其中的軟件系統(tǒng)。因而它是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一部分。

下面開(kāi)始搭建我們的智能問(wèn)答系統(tǒng)，首先我們需要導(dǎo)入的庫(kù)：

import requests
from lxml import etree
import jieba
import re
import sys,time
import os

其中requests庫(kù)用來(lái)向搜索引擎搜索答案，lxml用來(lái)獲取答案，jieba庫(kù)用來(lái)提取問(wèn)題以及做出問(wèn)題分析，re是處理語(yǔ)言的正則匹配庫(kù)，sys以及time庫(kù)用來(lái)調(diào)試輸出效果，os模塊用來(lái)寫(xiě)入文件以搭建模式選擇。

我們知道一個(gè)真正的語(yǔ)言回答應(yīng)該是逐字回答的才符合人的回答習(xí)慣，下面為了達(dá)到語(yǔ)言對(duì)話的效果，我們定義一個(gè)函數(shù)：

def print_one_by_one(text):
sys.stdout.write("\r " + " " * 60 + "\r") # /r 光標(biāo)回到行首
sys.stdout.flush #把緩沖區(qū)全部輸出
for c in text:
sys.stdout.write(c)
sys.stdout.flush
time.sleep(0.1)

就是用來(lái)逐字輸出的效果。

下面是真正搭建的部分，為了對(duì)語(yǔ)言進(jìn)行處理，首先我們要加載停用詞，去除掉語(yǔ)言中無(wú)意義的詞，比如“了”，“啊”等等：

stop = [line.strip() for line in open('stopwords.txt',encoding='utf-8').readlines() ]

開(kāi)始執(zhí)行的判斷輸出一下，以及使用者的輸入：

print("小智：您好，請(qǐng)問(wèn)您需要問(wèn)什么呢(對(duì)話（快，慢），可控制輸出速度)")
input_word=input("我：")

為了控制文字輸出的速度，我們借助文件讀取控制模式：

#默認(rèn)為慢速
#print(input_word)
if input_word == "快":
f = open("1.txt", "w")
f.write("0")
f.close
elif input_word =='慢':
f = open("1.txt", "w")
f.write("1")
f.close

下面用Jieba分詞，去除掉無(wú)用的停用詞：

sd=jieba.cut(input_word,cut_all=False)
final=''
for seg in sd:
#去停用詞
#print(seg)
if seg not in stop :
final +=seg
process=final

此時(shí)process是僅僅最簡(jiǎn)單語(yǔ)言的處理結(jié)果，為了適應(yīng)更多語(yǔ)言習(xí)慣，使用正則表達(dá)式匹配另一種語(yǔ)言習(xí)慣，一個(gè)“問(wèn)”時(shí)的處理：

#匹配問(wèn)后面全部?jī)?nèi)容
pat=re.compile(r'(.*?)問(wèn)(.*)')
#一個(gè)“問(wèn)”時(shí)的處理
try:
rel=pat.findall(final)
process=rel[0][1]
except:
pass

另外再添加語(yǔ)言習(xí)慣，兩個(gè)“問(wèn)”的處理：

#兩個(gè)問(wèn)時(shí)的處理
try:
rel=pat.findall(final)
rel0=rel[0][1]
#print(rel0)
rel1=pat.findall(rel0)
process=rel1[0][1]
except:
pass

這樣輸出的效果就可以適應(yīng)多種語(yǔ)言習(xí)慣，為了區(qū)分問(wèn)答句和模式選擇句加入判斷語(yǔ)句：

print("問(wèn)題："+process)
if process=='':
print("小智：OK")

在else中使用搜索引擎獲取答案，首先使用請(qǐng)求頭，百度百科網(wǎng)址：

header={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36'}
url=requests.get("https://baike.baidu.com/search/word?word="+process,headers=header)

為了防止中文亂碼問(wèn)題，使用編碼如下:

#為了防止中文亂碼，編碼使用原網(wǎng)頁(yè)編碼
url.raise_for_status
url.encoding = url.apparent_encoding

下面使用匹配獲取內(nèi)容：

bject=etree.HTML(url.text)
print(object)
#正則匹配搜索出來(lái)答案的所有網(wǎng)址
#獲取詞條
#head =object.xpath('/html/head//meta[@name="description"]/@content')
#詳細(xì)內(nèi)容
para=object.xpath('/html/body//div[@class="para"]/text')

然后為了判斷提問(wèn)者提出的問(wèn)題是否可行，以及模式匹配的選擇，加入判斷：

result='小智：'
for i in para:
result+=i
if result=='小智：':
print("小智：對(duì)不起，我不知道")
else:
f = open("1.txt", "r")
s=f.read
if s=="1":
print_one_by_one(result)
else:
print(result)

然后循環(huán)執(zhí)行問(wèn)答系統(tǒng)即可：

while(True):
if os.path.exists('1.txt'):
chuli
else:
f = open("1.txt", "w")
f.write("1")
f.close
chuli

如下圖所示，提問(wèn)的語(yǔ)句可以任意，不需要固定格式，這樣才具有智能性不是嗎？

那么讓我們?cè)俳又私庾匀徽Z(yǔ)言處理的發(fā)展歷程吧，最先的語(yǔ)義解讀各個(gè)方面的研究是自然語(yǔ)言。1949年，非裔威弗首先明確提出了自然語(yǔ)言方案。20世紀(jì)60八十年代，外國(guó)對(duì)自然語(yǔ)言曾有大規(guī)模的研究，花費(fèi)了巨額開(kāi)銷(xiāo)，但人們以前似乎是高估了語(yǔ)義的復(fù)雜度，語(yǔ)法處置的學(xué)說(shuō)和新技術(shù)皆不成冷，所以成果并不大。主要的作法是儲(chǔ)存兩種語(yǔ)法的單字、單詞相同譯名的辭典，翻譯成時(shí)雙射，新技術(shù)上只是變更語(yǔ)法的同條次序。但現(xiàn)實(shí)生活中的語(yǔ)法的翻譯成近不是如此非常簡(jiǎn)單，很多時(shí)候還要參照某句話前后的意即。

約90八十年代開(kāi)始，語(yǔ)義處置各個(gè)領(lǐng)域再次發(fā)生了極大的變動(dòng)。這種變動(dòng)的兩個(gè)顯著的特點(diǎn)是:

(1)系統(tǒng)對(duì)輸出，拒絕研發(fā)的語(yǔ)義處置該系統(tǒng)能處置大規(guī)模的現(xiàn)實(shí)文檔，而不是如現(xiàn)在的學(xué)術(shù)性該系統(tǒng)那樣，不能處置極少的詞典和類似于字詞。只有這樣，研發(fā)的該系統(tǒng)才有確實(shí)的實(shí)用性。

(2)系統(tǒng)對(duì)的輸入，鑒于現(xiàn)實(shí)地解讀語(yǔ)義是難于的，系統(tǒng)對(duì)非常拒絕能對(duì)語(yǔ)義文檔展開(kāi)深層的解讀，但要能借此提取簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)。例如，對(duì)語(yǔ)義文檔展開(kāi)系統(tǒng)會(huì)地萃取目錄詞語(yǔ)，過(guò)濾器，索引，系統(tǒng)會(huì)萃取最重要數(shù)據(jù)，展開(kāi)系統(tǒng)會(huì)概要等等。

同時(shí)，由于特別強(qiáng)調(diào)了"大規(guī)模"，特別強(qiáng)調(diào)了"現(xiàn)實(shí)語(yǔ)料"，上面兩各個(gè)方面的開(kāi)拓性管理工作也獲得了推崇和強(qiáng)化。

(1)大規(guī)?，F(xiàn)實(shí)語(yǔ)料的研發(fā)。大規(guī)模的經(jīng)過(guò)有所不同深度加工的現(xiàn)實(shí)文檔的語(yǔ)料，是研究工作語(yǔ)義統(tǒng)計(jì)資料物理性質(zhì)的根基。沒(méi)它們，統(tǒng)計(jì)資料方式不能是無(wú)源之水。

(2)大規(guī)模、數(shù)據(jù)非常豐富的字典的編制工作。數(shù)量為幾萬(wàn)，十幾萬(wàn)，甚至幾十萬(wàn)詞語(yǔ)，所含非常豐富的數(shù)據(jù)(如包括詞語(yǔ)的配上數(shù)據(jù))的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能用字典對(duì)語(yǔ)義處置的必要性是很顯著的

作者簡(jiǎn)介：李秋鍵，CSDN 博客專家，CSDN達(dá)人課作者。

聲明：本文為作者原創(chuàng)投稿，未經(jīng)允許請(qǐng)勿轉(zhuǎn)載。

【END】

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