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1. 项目简介
知识库，就是人们总结出的一些历史知识的集合，存储、索引以后，可以被方便的检索出来供后人查询/学习。QnA Maker是用于建立知识库的工具，使用 QnA Maker，可以根据 FAQ（常见问题解答）文档或者 URL 和产品手册等半结构化内容打造一项问题与解答服务。 可以生成一个问题与解答模型，以便灵活地应对用户查询，即用户不必输入精确的查询条件，而是提供以自然对话方式受训的机器人来响应。
本项目通过网络爬虫采集否地区的二手房房源数据，经过数据清洗后存储到关系型数据库中，利用自然语言处理（NLP）技术，以自然对话形式，将用户查询转换为标准的 SQL 语句，并进行执行，查询关系数据库获得结果，通过对结果进行格式化处理，以文本形式返回给用户。
2. 结构化数据库问答系统
基于给定的结构化知识库和自然语言问题，给出问题对应的答案，其基本流程如下：
其核心是 Text-to-SQL 技术：
常见的 Text-to-SQL 算法主要基于神经网络等深度学习技术，考虑到本科来说难度较大，本项目采用基于规则的文本转SQL的方式，走通结构化知识库的问答系统的流程。
3. 基于自然语言处理的结构化数据库问答机器人系统
系统通过Flask框架搭建后台服务，接受用户的自然语言输入，调用 Text-to-SQL 算法，转换为可执行的 SQL 语句，执行 SQL 从关系数据库中查询数据，并组装结果返回给客户端。
基于结构化数据库的问答系统开发与研究
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