【源码】基于Python和BERT的文本匹配系统

项目简介

本项目是基于Python和BERT的文本匹配系统，利用语义理解技术提升文本搜索的准确性与匹配度。借助预训练的BERT模型，通过计算文本向量的余弦相似度，能够精确匹配近义词、多义词等复杂情况。此外，系统具备自我学习能力，可依据用户反馈自动更新模型参数，进一步优化匹配效果。

项目的主要特性和功能

1. 精准语义匹配：运用BERT模型将文本转化为向量，计算向量间的余弦相似度，精准匹配复杂文本。
2. 自我学习机制：根据用户在搜索界面反馈的准确结果记录到数据集，待数据量充足时微调BERT模型参数。
3. 中文分词处理：采用jieba库对中文文本分词，提高匹配准确性。
4. 多种匹配算法：提供直接匹配法、分词极大值匹配算法和赋权分词极大值匹配算法，适应不同场景。
5. 前后端交互：前端提供主web界面输入搜索词，后端接收请求计算相似度，返回前k个高准确度问题给前端展示。

安装使用步骤

假设用户已下载本项目的源码文件，按以下步骤操作： 1. 环境配置：确保已安装Python环境，依据environment.yaml文件安装所需库，如sentence-transformers、jieba、pandas等。 2. 数据准备：准备包含问题和关键词的Excel文件，并保存至指定路径。 3. 启动后端服务：运行run.py文件，启动基于Flask的后端服务。 4. 发起查询：通过POST请求向/api/v1/search接口发送查询请求，接收返回结果。 5. 结果呈现：前端根据返回结果进行展示。

实际使用时，可根据具体业务场景和需求对代码进行修改优化。同时，需关注错误处理和异常捕获机制，保障数据安全和系统稳定。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】