今天冷得，我在五月份穿了三件衣服，你敢相信。。。这篇主要介绍对用户问题的处理，也就是从获取用户问题到明白用户意图这个过程，主要涉及到命名实体识别（这个任务简单，我就用词性标注来代替了），问题分类，以及填充问题模板这几个部分。介绍的时候，可能会用一些代码来说明，但是下面列出来的代码并不完整，完整的代码请参照github。这些代码只是辅助理解整个过程，这样去看代码的时候才容易理清函数之间的来龙去脉。再
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2023-12-28 07:58:22
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Introduction在自然语言处理（Natural Language Processing）中，任务很多种，大体可以分为以下几种：句子级别分类任务，例如情感分类任务，检测电子邮件是否为垃圾邮件任务等；单词级别的分类任务，例如命名实体识别（Named Entity Recognition, NER），词性标注（Part-of-Speech tagging, POS)；文本生成任务，包括根据提示p
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2023-12-23 22:22:17
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基于LSTM的中文问答系统本项目通过建立双向长短期记忆网络模型，实现了在多个句子中找到给定问题的答案所在的句子这一功能。在使用了互联网第三方资源的前提下，用training.data中的数据训练得到的模型对develop.data进行验证，MRR可达0.75以上如何运行环境依赖程序版本python3.5.2TensorFlow1.2.1jieba0.38CUDA8.0(8.0.61.2)cuDNN
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2024-08-20 20:25:26
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本次智能问答系统设计，分为前台、后台、知识库构建三个主要功能模块，其中前台是为问答操作提供界面，后台实现产品文档录入、知识库管理以及与前台通信、知识库构建根据录入文档实现“QA对”自动化生成。采用前台和后台结合的方式，前台是一个跟用户交互的聊天界面，后台从提供的文档中抽取出尽可能多的QA对，以支持前台app的交互。后台使用从页面查找css结构规则来找问题和采用神经网络训练文档，来更加准确合理的给出
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2024-08-12 19:55:59
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# 1. 定义一个问题列表
# Q_list = []
# 每一个问题包括:问题question/四个(也可能不是四个)选项choice/正确答案answer
# 先写两个题目作为测试数据
Q_list = [{’question’:"第一个问题的正确答案是( )",
’choices’:["aa1","bb1","cc1","dd1"],
"answer":0},
{’question’:"
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2023-06-21 09:20:49
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这是中科院软件所刘焕勇老师在github上的一个开源项目地址：http:// https://github.com/liuhuanyong/QASystemOnMedicalKG本项目构建了以疾病为中心的医疗知识图谱，实体规模4.4万，实体关系规模30万。并基于此，搭建起了一个可以回答18类问题的自动问答小系统。 本项目以neo4j作为存储，并基于传统规则的方式完成了知识问答，并最终以cypher
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2023-09-28 13:35:21
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1.谈谈对 Python 和其他语言的区别2. 简述解释型和编译型编程语言3. Python 的解释器种类以及相关特点？4. Python3 和 Python2 的区别？5. Python3 和 Python2 中 int 和 long 区别？6. xrange 和 range 的区别？7. 什么是 PEP8?8. 了解 Python 之禅么？9
1.有些语句（如if，else，while）的末尾是冒号“ : ”，这样，下面的若干行就要缩进 至少一个 空格。回车自动缩进4个空格。2.Python3不再区分整数和长整数，统一为 int 类型。3.符号“#”后面跟的内容是程序里的备注与注释。（大多数理解仅仅是注释）4.Python语言最适合的应用领域是网站开发与人工智能应用。（Python语言在移动app开发方面尚没有很好的
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2024-05-29 19:10:14
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1.前期设置1.进入菜单 编辑/ 选项 界面,计时器 设置.问答基准 相关参数,如下图红色所示: 2.进入菜单 编辑/ 选项 界面,号码抽取 设置.设置每种题型的起始号码 及自定义名称,如下图红色所示: 3.进入菜单 编辑/ 选项 界面,号码抽取 设置.号码位置调整设置 题目号码位置系数,一般采用默认值。如果打算在号码随机滚动时,号码的左侧显示题型
文章目录项目地址任务描述1. 观察数据2. 提取数据3. 过滤数据4. 人工过滤5. 问答机器人备注参考文献 项目地址本文所有代码及数据集已上传 Retrieval-Bot任务描述基于百度中文问答数据集WebQA构建问答机器人，共 45247 条数据。属于检索式问答系统，采用倒排索引+TFIDF+余弦相似度。语料地址已失效，已附带在本项目中，43.6Mb，若下载速度较慢可使用百度网盘（frph）
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2023-12-18 20:29:39
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本文档仅供自己梳理代码时使用。目录1. 用户输入2. 进入到entity_extractor.py1）加载数据和模型路径，示例：2）加载领域actree3) 调用 build_actree3. 实体抽取函数 1) 进入到模式匹配 2) 意图预测a. 进入到tfidf_feature 提取特征 b. 计算其他特征数据归一化c. tfidf和features 进行特征融合
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2023-08-12 12:36:14
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目录 研究意义QA系统发展历程QA系统分类QA系统的处理框架基于FAQ的问答系统1、候选问题集的建立2、问句匹配度相似度计算3、问题答案集合更新基于大规模文档集的问答系统 1、问题分析模块2、检索模块3、答案抽取模块 研究意义搜索引擎系统：1、检索需求的表达不够准确：用户的检索需求往往是非常复杂而特殊的无法以几个关键字的简单逻辑组合来表达用户的检所需求。2、检索结果
## 基于NLP的问答系统实现指南
### 一、流程概述
为了更好地理解如何实现一个基于自然语言处理（NLP）的问答系统，下面是整个开发流程的一览表。
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------------------------|
| 1 | 数据收集
# 如何实现一个Python知识问答系统
在本篇文章中，将向一位刚入行的小白介绍如何构建一个简单的Python知识问答系统。这个系统将使用Python进行开发，具备基本的查询和回答功能。为确保你能顺利完成项目，以下是整个流程的概述，并包含了具体的代码片段及相关注释。
## 步骤概览
| 步骤编号 | 步骤描述 | 需要使用的技术 |
|--
首先给来看看我们要实现的是什么东西，效果图如下： 完成这个系统主要涉及到以下一些知识点，其实知识点说不上，只需要对这些概念有印象即可，这个系统本来就是做着玩的，还不需要用那些复杂的东西。网络爬虫自然语言处理知识图谱图数据库机器学习看着这些点感觉内容挺多的，其实真正用到的只是一丢丢啦，比如说对于机器学习，其实我们就是用其中的一个分类器就可以了。这几部分我都写成了对应的处理类，代码也上传github了
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2023-11-21 20:06:13
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任务描述知识库问答也叫做知识图谱问答，模型结合知识图谱，对输入的问题进行推理和查询从而得到正确答案的一项综合性任务。知识图谱问答方法可分为两大类：一种是基于信息检索的方式一种是基于语义解析的方式信息检索的方式不需要生成中间结果，直接得到问题答案，十分简洁，但是对复杂问题的处理能力有限。语义解析的方式需要对输入的自然语言问题进行语义解析，再进行推理，具备解决复杂问题的能力。本教程选用信息检索的方式进
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2023-12-14 10:38:29
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【代码】python 代码示例: 基于 LlamaIndex 构建文档问答系统。
基于文本语义的智能问答系统以及数据格式应用NLP: 基于文本语义的智能问答系统应用场景： 智能语音交互，在线客服，知识获取，情感类聊天等常见的分类：生成型，检索型问答系统； 单论问答，多轮问答系统； 面向开放领域，特定领域的问答系统example: 基于检索，面向特定领域的问答系统——智能客服机器人1. 传统客服机器人的搭建流程： 思路一：需要将相关领域知识转化为一系列的规则和知识图谱 弊端=[重
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2024-04-11 11:38:38
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一、问答智能客服简介QA问答是Question-and-Answer的缩写，根据用户提出的问题检索答案，并用用户可以理解的自然语言回答用户，问答型客服注重一问一答处理，侧重知识的推理。从应用领域视角，可将问答系统分为限定域问答系统和开放域问答系统。根据支持问答系统产生答案的文档库、知识库，以及实现的技术分类，可分为自然语言的数据库问答系统、对话式问答系统、阅读理解系统、基于常用问题集的问答系统、基
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2023-10-10 15:31:58
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计算机只认识0，1，所以计算机的世界，
所有的文件数据都应该是0，1组成的。
但是为了方便人类能阅读及理解，
逐步有了ASCII，UTF-8, GBK, GB2312等编码格式。
以上如果测试同学听晕乎，记住以下两种计算机文件的类型即可。纯文本文件人类可以识别的文字文本文件，
其文件以纯文本形式存储数据（数字和字母包括ASCII码和其他各国语言文字）。
纯文本意味着该文件是一个字符序列，不含必须像
