[PYTHON] (Remarque) Une histoire sur la création d'un système de questions et réponses à l'aide de Spring Boot et de l'apprentissage automatique (SVM).

introduction

Il s'agit de créer un système de questions et réponses à l'aide de Spring Boot et de l'apprentissage automatique (SVM). Je l'ai fait moi-même il y a longtemps (vers la mi-2018) et je l'ai laissé seul. C'est un article organisé pour moi parce que ce n'est pas bon (mémorial). Veuillez noter que c'est un article que j'ai fait pour moi-même, il peut donc être difficile à comprendre, les informations et la technologie peuvent être obsolètes: arc: En outre, j'espère que cela sera utile pour ceux qui souhaitent créer eux-mêmes une sorte d'application Web. Si vous ne connaissez pas le système de questions et réponses, l'article de @ VegaSato est très détaillé. J'espère que vous pourrez lire ceci. $ \ tiny {* Je l'ai utilisé comme référence. Merci} $: bow_tone1: Créez un système de questions et réponses japonais en utilisant pleinement l'API Watson de Bluemix Tout simplement

Un système dans lequel le système recherche et répond à la meilleure réponse lorsque l'utilisateur entre une question.

En regardant l'article relatif au système de questions et réponses sur Qiita, la partie principale utilise une API appropriée telle qu'IBM Watoson, mais Veuillez noter que je suis un SVM (Support Vector Machine) self-made et que l'implémentation est mauvaise ou pas très précise: no_good: La vraie chose est comme le GIF ci-dessous. Lien d'application

Quand j'ai demandé comment être heureux, j'ai réussi à obtenir la réponse ** "Faites de votre mieux dans toutes les situations" **: clap:

But (but?) De ce thème

• Minimum: Décrivez la procédure lors de la création d'une application et la partie obstruée.
• Complet: incorporer une nouvelle technologie dans l'application actuelle pour créer un article.

Ça va être long, donc cette fois, c'est à l'environnement. .. ..

Public cible:

• Les personnes intéressées par l'apprentissage automatique mais souhaitant se référer à ce à quoi il peut s'appliquer
• Les personnes qui ont en quelque sorte créé ou qui connaissent des applications WEB dans une langue
• Les personnes qui peuvent créer un environnement en se référant au net et aux livres, et peuvent lire le code d'une manière ou d'une autre

Aperçu de l'application

L'écran et l'utilisation sont très simples. Si vous entrez une question comme indiqué dans la capture ci-dessous, plusieurs réponses seront affichées en bas de l'écran. $ \ tiny {* Ne vous inquiétez pas de l'exemple de question} $: sob: De plus, si vous cliquez sur le lien de réponse, l'écran passera à la destination du lien dans un autre onglet.

Flux de traitement

Le déroulement de la saisie par l'utilisateur du texte de la question à l'affichage de la réponse sur l'écran du côté système est le suivant. Il en va de même pour les humains, mais classez d'abord quel type de question (quoi, quand, comment) par rapport au contenu interrogé. Effectuez un apprentissage automatique à l'avance pour classer et préparer un modèle entraîné (type de question). $ \ tiny {* J'aimerais écrire un article sur la méthode d'apprentissage automatique plus tard quand j'aurai le temps. .. } $: sweat_smile: Après avoir classé les questions, récupérez les phrases sur le net (grattage). Classez les phrases acquises. Encore une fois, l'apprentissage automatique se fait à l'avance pour classer Préparez un modèle formé (type de réponse). Ensuite, le type de réponse et le texte acquis sont temporairement stockés dans la liste des candidats de réponse. $ \ tiny {* J'ai l'impression qu'il y a un gaspillage dans le traitement. .. } $: sanglot: Parcourez la liste des réponses candidates et, si le type de question correspond au type de réponse, enregistrez-la dans la liste de réponses. Enfin, la liste de réponses s'affiche à l'écran.

Environnement ^{* Je pense que cela fonctionnera même si ce n'est pas la Ver suivante, mais veuillez noter qu'elle est ancienne: no_good_tone2: </ sup>}

• Environnement de développement
  • OS : Ubuntu 18.04.4 LTS
• Langage: Java1.8, HTML, CSS, JavaScript, Python 3.7
• Cadre: Spring Boot 1.5, Bootstrap
• Contrôle du code source: Github
• Outil de construction: Gradle 3.4.1
  • IDE：Spring Tool Suite(STS)
• Environnement serveur
• Déployer: heroku,
• Serveur Ap: Tomcat (inclus)
• Méthode de déploiement: pousser sur Github et déployer automatiquement sur Heroku

le prochain déploiement

Cette fois, j'ai écrit un article sur l'environnement. C'est un article minable, mais je l'ai utilisé pendant presque un jour de congé: sanglot: De plus, quand vous avez le temps, vous pouvez peu à peu brosser, sauces, etc. J'aimerais écrire un article: sanglot: