使用select_template()函数实现智能模板匹配

select_template()函数用于实现智能模板匹配，它通过给定的输入和一组预定义的模板，选择最匹配的模板。

该函数可以按照以下步骤进行实现：

1. 定义一个输入和模板字典，其中键表示模板的名称，值表示模板内容。

2. 对于给定的输入，对每个模板进行以下操作：

- 将输入和模板进行分词。

- 计算输入和模板之间的相似度得分。

- 将模板名称和相似度得分添加到一个结果列表中。

3. 对结果列表按照相似度得分进行排序。

4. 返回得分最高的模板名称作为 匹配。

下面是一个使用示例：

from nltk.tokenize import word_tokenize
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

def select_template(input_text, templates):
    input_tokens = word_tokenize(input_text)
    
    tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer()
    tfidf_matrix = tfidf_vectorizer.fit_transform(list(templates.values()))
    input_vector = tfidf_vectorizer.transform([" ".join(input_tokens)])
    
    similarity_scores = cosine_similarity(input_vector, tfidf_matrix)[0]
    
    result = []
    for i, template_name in enumerate(templates.keys()):
        result.append((template_name, similarity_scores[i]))
    
    result.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
    
    return result[0][0]

# 定义模板和输入
templates = {
    "greeting": "Hello, how can I assist you today?",
    "order_confirmation": "Your order has been confirmed. Thank you!",
    "product_query": "What would you like to know about our products?",
    "payment_issue": "Please contact our support team to resolve payment issues."
}

input_text = "I have a question about my order."

# 选择最匹配的模板
best_template = select_template(input_text, templates)

print(f"The best matching template for the input is: {best_template}")

在以上示例中，我们定义了四个模板，分别是问候、订单确认、产品查询和支付问题，并给定了一个输入文本。执行select_template()函数后，便得到了 匹配模板的名称。在这个示例中，输入文本最匹配的模板是“产品查询”。