越来越多的领域开始应用人工智能技术，为人类生活带来便捷。本文以智能问答系统为例，探讨人工智能在项目实践中的应用，并对相关代码进行解析，以期为读者提供参考。

一、项目背景

基于人工智能的项目方法与代码——以智能问答系统为例 第1张

智能问答系统是一种基于人工智能技术，能够自动回答用户问题的系统。在现代社会，人们需要处理大量信息，而智能问答系统可以帮助人们快速获取所需信息，提高工作效率。随着互联网的普及，智能问答系统在各个领域得到广泛应用，如客服、教育、医疗等。

二、项目设计

1. 系统架构

本项目采用分层架构，分为数据层、业务逻辑层、表现层。数据层负责数据的存储和读取；业务逻辑层负责处理用户问题，实现问答功能；表现层负责展示问答结果。

2. 技术选型

（1）后端框架：Spring Boot

Spring Boot是一款基于Java的微服务框架，具有快速开发、易于部署等特点。

（2）数据库：MySQL

MySQL是一款开源的关系型数据库，性能稳定，易于维护。

（3）自然语言处理：jieba

jieba是一款中文分词工具，能够对中文文本进行分词处理。

（4）机器学习：TensorFlow

TensorFlow是一款开源的机器学习框架，具有强大的模型训练和推理能力。

3. 系统功能

（1）问题接收：用户通过输入问题，提交至系统。

（2）问题分词：jieba对用户输入的问题进行分词处理。

（3）特征提取：根据分词结果，提取问题特征。

（4）模型推理：使用TensorFlow进行模型推理，获取答案。

（5）结果展示：将推理结果展示给用户。

三、代码解析

1. 数据层

数据层主要负责数据的存储和读取。以下是数据层代码示例：

```java

public interface QuestionRepository {

List findAll();

Question findById(Long id);

void save(Question question);

void deleteById(Long id);

}

```

2. 业务逻辑层

业务逻辑层负责处理用户问题，实现问答功能。以下是业务逻辑层代码示例：

```java

@Service

public class QuestionService {

@Autowired

private QuestionRepository questionRepository;

@Autowired

private Jieba jieba;

@Autowired

private TensorFlowModel tensorflowModel;

public String getAnswer(String question) {

// 分词处理

List words = jieba.cut(question);

// 特征提取

List features = extractFeatures(words);

// 模型推理

String answer = tensorflowModel.predict(features);

return answer;

}

private List extractFeatures(List words) {

// 特征提取逻辑

return new ArrayList<>();

}

}

```

3. 表现层

表现层负责展示问答结果。以下是表现层代码示例：

```html

智能问答系统