JAVA 实现智能 FAQ 匹配系统：文本向量化 + 分类器组合方案 大家好，今天我们来聊聊如何用 JAVA 实现一个智能 FAQ 匹配系统。传统的 FAQ 系统通常依赖于关键词匹配或者规则引擎，但这种方式不够灵活，难以处理用户表达的多样性。我们今天讨论的方案是利用文本向量化技术将用户的问题和 FAQ 库中的问题转化为向量，然后使用分类器来判断用户问题与哪个 FAQ 最匹配。 1. 系统架构概览 我们的智能 FAQ 匹配系统主要包含以下几个核心模块： 数据预处理模块: 负责清洗和标准化用户输入的问题和 FAQ 库中的问题。 文本向量化模块: 将文本数据转换为数值向量，以便于机器学习模型处理。 分类器训练模块: 使用向量化的 FAQ 数据训练分类器模型。 问题匹配模块: 将用户问题向量化后，使用训练好的分类器进行预测，找到最匹配的 FAQ。 整体流程如下： 数据准备: 收集 FAQ 数据，包括问题和对应的答案。 数据预处理: 对问题进行清洗，例如去除停用词、标点符号等。 文本向量化: 将预处理后的问题转换为向量表示。 模型训练: 使用向量化的 FAQ 数据训练分类器。 问题匹配: 接收用 …