为什么要做这个工具？
如果你要做一套基于领域知识库的自然语言问答系统，可以把数据拆分成若干个excel表格，针对每个excel的自然语言查询，开发和升级维护容易很多。
应用场景：
人名 职业 年龄 性别 兴趣
张三 老师 45岁 男 看书
李四 学生 18岁 女 画画
王五 厨师 30岁 男 电影
赵六 司机 30岁 女 画画
表格的第一列看作实体列表，第一行，看作属性列表，表中内容是值。
你想让机器能根据表格回答用户的问题： 张三兴趣是什么 ，查表得知--"看书"。
王五的性别是什么?
。。。。。。
在实际应用中，表格的行列字段可能变换，但我们希望程序能够自适应各种字段，支持百万以上条数据，读懂数据内容，解答关于各个表的自然语言问题。
有的问题是查询表中的值，有的问题是已知值查实体，或属性，或者值关联的实体的属性的另一个值......
这样任意update数据，字段，无需再编程。
把用户的自然语言问答需求，转化成对一个excel表格的自然语言查询，你的开发成本会降低很多。
如果你觉得系统支持的问题不够多，可以输入一条简单的问答示例，系统就能从你的例子里学习到你的回答逻辑和知识发现思路，完成触类旁通的字段问答。
安装和启动服务方法：
硬件需求：8G内存 30G磁盘空间 ubuntu linux 16.04+ docker版本Docker version 18.09.7，
在linux系统安装docker后使用命令安装镜像：
docker pull zb1840/kbqa:v1
在你的系统新建一个空的目录 /opt/user 来放入日志和系统生成的各种临时文件。
mkdir /opt/user
用命令启动docker里的服务服务：
docker run -it -v /opt/user:/opt/user -p 29999:29999 -p 3004:3004 -d zb1840/kbqa:v1 /bin/bash &
running...... 三分钟后 ,服务加载数据启动完成，并自动生成自测日志 /opt/user/firstrun.log. 然后你可以登陆系统自带的ssh服务管理虚拟环境中的服务， ssh -p 29999 [email protected] 密码是六个空格，登陆。
现在可以开始使用服务，测试脚本/mnt/sdb/shell2/demo2.sh
注意：每次学习完，需要重启一下主进程
demo2.sh 添加两行killall chat_kgqa9300.pl;nohup ./chat_kgqa9300.pl >/dev/null 2>/dev/null &
使用方法：
1.准备好数据文件，写入"测试.txt" .编码要求utf-8. cd /mnt/sdb/shell2/
cat 测试.txt
人名 职业 年龄 性别 兴趣
张三 老师 45岁 男 看书
李四 学生 18岁 女 画画
王五 厨师 30岁 男 电影
赵六 司机 30岁 女 画画
2.运行./demo2.sh 进行数据处理。大约几秒钟后。
3.输入问题 ：李四的性别是什么
访问3004的端口服务：
运行命令：curl http://127.0.0.1:3004/api/xlsqa/test6/李四的性别是什么
输出： 李四 性别 女,
curl http://127.0.0.1:3004/api/xlsqa/test6/谁的职业是老师
输出：张三, 职业 老师
你可以更改 测试.txt 里的数据，csv格式，列之间用"\t" tab符号间隔。第一行是属性，第一列是实体，针对实体和属性问答。
默认支持相似语义句型的查询： curl http://127.0.0.1:3004/api/xlsqa/test6/李四的兴趣是什么 李四 兴趣 画画, curl http://127.0.0.1:3004/api/xlsqa/test6/李四的爱好是什么 李四 兴趣 画画
更加智能的理解数据，从而回答更多问题？
你可以调教这个系统，使它学会你的问答解题模式。
基于问答例子的学习： 针对测试.txt这个csv文件，的问答对场景的学习的配置文件路径是/mnt/sdb/shell2/testqa22.txt 修改/mnt/sdb/shell2/testqa22.txt 后，运行./demo2.pl使之生效。 在testqa22.txt里输入一行：
张三的个人爱好是什么 看书
运行./demo2.pl 原本不能回答的问题“ 李四的个人爱好是什么” 现在也能回答了。
当你在/mnt/sdb/shell2/testqa22.txt 增加一条配置：
谁是司机 赵六
运行demo2.pl
注意：每次学习完，需要重启一下主进程
demo2.sh 添加两行killall chat_kgqa9300.pl;nohup ./chat_kgqa9300.pl >/dev/null 2>/dev/null &
sleep 5 稍后启动完可以用curl测试了 curl http://127.0.0.1:3004/api/xlsqa/test6/赵六几岁
输入问题：
”谁是老师“
系统就可以回答"张三"了
这个例子里，你在配置文件里用 谁是XX 答案是YY 交给了系统如何解决谁是XX这样的问题。
再如：
调教：Q:老师几岁 A:答案45岁
再问系统，Q:厨师几岁， A:30岁。
数值大小比较：
curl http://127.0.0.1:3004/api/xlsqa/test6/张三年龄大还是李四年龄大
输出：张三 .因为张三年龄 45岁,，李四 年龄 18岁,
其他更多复杂多跳问题正在开发测试中。
如果希望开启同义词泛化问题支持，需要在/opt/user/loaddic写入1 重启docker镜像服务即可。服务会载入向量词典帮助自动扩充多样化的问法。
感谢
本项目中使用北京大学邹磊老师团队开发GSTORE开源数据库。参考链接： https://github.com/pkumod/gStore
语义模糊搜索插件（可选配置）使用NGT向量搜索引擎： https://github.com/yahoojapan/NGT
本项目使用的相关软件归各方所有。 作者深圳狗尾草智能科技有限公司。张博QQ：75926462，微信搜索：zb1840，电话13424269685
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docker pull zb1840/kbqa:v1