🍊作者：计算机毕设匠心工作室
🍊简介：毕业后就一直专业从事计算机软件程序开发，至今也有8年工作经验。擅长Java、Python、微信小程序、安卓、大数据、PHP、.NET|C#、Golang等。
擅长：按照需求定制化开发项目、 源码、对代码进行完整讲解、文档撰写、ppt制作。
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基于python的课程智能问答系统-功能介绍
本系统是一个基于Python语言与Django框架开发的课程智能问答系统，旨在为高校学生提供一个高效、便捷的课程问题解答平台。系统整体采用B/S架构，前端利用Vue.js和ElementUI构建了简洁直观的用户界面，后端则通过Django框架处理业务逻辑，并与MySQL数据库进行数据交互。系统的核心功能围绕“智能问答”展开，学生用户可以在前端输入自己遇到的课程相关问题，系统后端将通过自然语言处理技术对问题进行解析，并在预设的课程知识库中匹配最合适的答案进行返回。为了确保知识的准确性和时效性，系统还为管理员提供了知识库管理功能，支持对问答对的增、删、改、查操作，可以随时更新课程资料、考试重点等内容。除此之外，系统还具备用户提问日志记录与分析功能，能够帮助教师或管理员了解学生的知识薄弱点和常见疑问，从而在教学上做出针对性调整。整个系统设计力求操作简便、响应迅速，希望能有效缓解学生在课后学习中求助无门的困境，同时减轻教师重复回答相同基础问题的负担。
基于python的课程智能问答系统-选题背景意义
选题背景 随着高等教育的普及和信息技术的飞速发展，教学模式正经历着从传统课堂向线上线下混合式学习的深刻变革。学生们获取知识的渠道日益多元，但随之而来的是学习过程中产生的疑问也更加碎片化和即时化。在传统的教学互动中，学生往往只能通过有限的课堂时间或邮件、论坛等方式向教师请教，这不仅响应周期长，效率低下，而且教师常常需要花费大量精力去回复许多重复性的基础问题，占用了本该用于备课和科研的宝贵时间。在这样的背景下，利用人工智能技术，特别是自然语言处理（NLP）领域的研究成果，来构建一个能够模拟助教角色、自动解答学生课程疑问的智能问答系统，显得尤为必要和迫切。本项目正是基于这一现实需求，尝试开发一个针对特定课程的智能问答系统，探索AI技术在辅助教学、提升学习体验方面的实际应用潜力。
选题意义 本课题的实际意义体现在多个层面。对于学生而言，该系统提供了一个7x24小时不间断的“在线助教”，无论何时何地遇到学习难题，都能得到快速反馈，这极大地提升了自主学习效率和问题解决的及时性，有助于巩固学习成果、增强学习信心。对于教师和教学管理者来说，系统能够自动处理大量高频重复问题，显著减轻了他们的答疑压力，让他们能更专注于课程设计和深度辅导。同时，系统后台积累的学生提问数据，是一份宝贵的教学反馈资料，通过分析这些数据，教师可以清晰地掌握课程中的难点和学生的普遍困惑点，为后续的教学优化提供数据支持。从技术实践的角度看，本项目虽然是一个毕业设计，但它完整地涵盖了从后端开发、数据库设计到前端实现的全过程，并尝试将NLP技术应用于具体场景，对于开发者而言，是一次宝贵的综合性工程实践训练，为未来从事相关领域的软件开发工作打下了一定的基础。
基于python的课程智能问答系统-技术选型
开发语言：Java+Python（两个版本都支持） 后端框架：Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)+Django（两个版本都支持） 前端：Vue+ElementUI+HTML 数据库：MySQL 系统架构：B/S 开发工具：IDEA（Java的）或者PyCharm（Python的）
基于python的课程智能问答系统-视频展示
基于python的课程智能问答系统-图片展示
基于python的课程智能问答系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.ml.feature import Tokenizer, StopWordsRemover, CountVectorizer, IDF
from pyspark.ml.linalg import Vectors
from pyspark.sql.functions import col, udf
from pyspark.sql.types import FloatType
import pymysql
import jieba
import re
spark = SparkSession.builder.appName("CourseQA").getOrCreate()
# 核心功能1: 智能问答处理
def intelligent_qa_handler(user_question):
cn_stopwords = ["的", "了", "在", "是", "我", "你", "他", "她", "它", "们", "这", "那", "什么", "怎么", "如何", "为什么"]
db_connection = pymysql.connect(host="localhost", user="root", password="123456", database="course_qa", charset='utf8mb4')
knowledge_df = spark.read.format("jdbc").options(url="jdbc:mysql://localhost:3306/course_qa", dbtable="knowledge_base", user="root", password="123456").load()
tokenizer = Tokenizer(inputCol="question", outputCol="words")
words_data = tokenizer.transform(knowledge_df)
remover = StopWordsRemover(inputCol="words", outputCol="filtered_words", stopWords=cn_stopwords)
filtered_data = remover.transform(words_data)
cv = CountVectorizer(inputCol="filtered_words", outputCol="raw_features")
cv_model = cv.fit(filtered_data)
featurized_data = cv_model.transform(filtered_data)
idf = IDF(inputCol="raw_features", outputCol="features")
idf_model = idf.fit(featurized_data)
rescaled_data = idf_model.transform(featurized_data)
user_seg = " ".join(jieba.cut(user_question))
user_df = spark.createDataFrame([(user_seg,)], ["question"])
user_words_data = tokenizer.transform(user_df)
user_filtered_data = remover.transform(user_words_data)
user_featurized_data = cv_model.transform(user_filtered_data)
user_rescaled_data = idf_model.transform(user_featurized_data)
user_features = user_rescaled_data.collect()[0]['features']
def cosine_similarity(vec1, vec2):
return float(vec1.dot(vec2) / (Vectors.norm(vec1) * Vectors.norm(vec2)))
similarity_udf = udf(cosine_similarity, FloatType())
similarities = rescaled_data.withColumn("similarity", similarity_udf(col("features"), user_features))
best_match = similarities.orderBy(col("similarity").desc()).first()
if best_match and best_match['similarity'] > 0.2:
return best_match['answer']
else:
return "抱歉，我暂时无法回答这个问题，您可以尝试换种问法或联系老师。"
# 核心功能2: 课程知识库更新
def update_knowledge_base(new_question, new_answer):
if not new_question or not new_answer:
return {"status": "error", "message": "问题和答案不能为空"}
db_connection = pymysql.connect(host="localhost", user="root", password="123456", database="course_qa", charset='utf8mb4')
try:
with db_connection.cursor() as cursor:
knowledge_df = spark.read.format("jdbc").options(url="jdbc:mysql://localhost:3306/course_qa", dbtable="knowledge_base", user="root", password="123456").load()
existing_questions = [row['question'] for row in knowledge_df.select("question").collect()]
new_seg = set(jieba.cut(new_question))
for q in existing_questions:
existing_seg = set(jieba.cut(q))
similarity = len(new_seg & existing_seg) / len(new_seg | existing_seg)
if similarity > 0.7:
return {"status": "warning", "message": f"存在相似问题: '{q}'，请检查是否重复添加。"}
sql = "INSERT INTO knowledge_base (question, answer) VALUES (%s, %s)"
cursor.execute(sql, (new_question, new_answer))
db_connection.commit()
return {"status": "success", "message": "知识库更新成功"}
except Exception as e:
db_connection.rollback()
return {"status": "error", "message": f"数据库操作失败: {str(e)}"}
finally:
db_connection.close()
# 核心功能3: 用户问题日志分析
def analyze_user_questions():
db_connection = pymysql.connect(host="localhost", user="root", password="123456", database="course_qa", charset='utf8mb4')
try:
logs_df = spark.read.format("jdbc").options(url="jdbc:mysql://localhost:3306/course_qa", dbtable="user_question_logs", user="root", password="123456").load()
top_questions = logs_df.filter(col("system_response") != "抱歉，我暂时无法回答这个问题...").groupBy("question").count().orderBy(col("count").desc()).limit(10).collect()
unanswered_questions = logs_df.filter(col("system_response") == "抱歉，我暂时无法回答这个问题...").select("question").distinct().collect()
def extract_keywords(text):
words = jieba.cut(text)
filtered = [word for word in words if len(word) > 1 and word not in ["的", "是", "我", "什么", "怎么", "如何"]]
return filtered
unanswered_keywords = []
for row in unanswered_questions:
unanswered_keywords.extend(extract_keywords(row['question']))
keyword_df = spark.createDataFrame([(kw,) for kw in unanswered_keywords], ["keyword"])
top_keywords = keyword_df.groupBy("keyword").count().orderBy(col("count").desc()).limit(10).collect()
analysis_result = {
"top_questions": [row['question'] for row in top_questions],
"unanswered_questions": [row['question'] for row in unanswered_questions],
"top_unanswered_keywords": [row['keyword'] for row in top_keywords]
}
return analysis_result
except Exception as e:
return {"status": "error", "message": f"分析失败: {str(e)}"}
finally:
db_connection.close()
基于python的课程智能问答系统-结语
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