利用select_template()函数生成个性化模板选择系统

select_template()函数是一个用于生成个性化模板选择系统的函数。该系统可以根据用户的个性化需求，从一系列预定义的模板中选择最合适的模板。

下面是一个使用select_template()函数的例子：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

def select_template(user_input, templates):
    # 使用TF-IDF向量化器
    vectorizer = TfidfVectorizer()
    # 将用户输入和每个模板进行向量化
    vectorized_input = vectorizer.fit_transform([user_input] + templates)
    # 计算用户输入和每个模板之间的相似度
    similarities = cosine_similarity(vectorized_input[0], vectorized_input[1:])
    # 找到相似度最高的模板
    highest_similarity_index = similarities.argmax()
    selected_template = templates[highest_similarity_index]
    
    return selected_template

# 预定义的模板
templates = [
    "我需要帮助找到一家好的餐馆。",
    "我想订一张去上海的机票。",
    "请问图书馆的开放时间是什么时候？",
    "我需要预约看医生。",
    "帮我查询一下明天的天气预报。",
]

# 用户输入
user_input = "请问餐馆的预订方式是什么？"

# 选择最合适的模板
selected_template = select_template(user_input, templates)

print("根据用户输入选择的模板是：", selected_template)

在上述例子中，我们首先定义了一些模板，这些模板代表了一些常见的用户需求。然后，我们定义了一个用户输入，并使用select_template()函数选择最合适的模板。最后，我们打印出选择的模板。

在这个例子中，用户输入是"请问餐馆的预订方式是什么？"，根据这个输入，我们的函数将从预定义的模板中选择最合适的一个。在这种情况下，根据相似度计算，函数选择的模板是"我需要帮助找到一家好的餐馆。"。

这个例子展示了如何使用select_template()函数来生成个性化模板选择系统。该系统可以根据用户的输入选择最合适的模板，从而提供更准确和个性化的回答或建议。这个函数可以被用于各种情景，例如自动客服系统、智能助手等。