2.1基于规则的开放问答系统基于规则的开放问答系统背后几乎没有经过严格证明的定理与数学公式,也没有复杂的算法,大多采用模版匹配的方式来寻找最合适的答案。它们的相似点在于对话过程中其回答均基于谈话技巧,而不是根据常识回答。其回答算法依赖于包含大量句型、模板的对话语料库,但其中不包含常识性知识。在面对知道答案的问题时,聊天机器人经常能准确给出合适的回答;而对于那些不知道答案的问题,目前基本有三种常用的
1 配置中心1.1 什么是配置中心？ 所谓配置中心就是对微服务项目的配置信息进行统一管理的工具，这样多个模块需要相同配置时(例如：数据库连接配置)，就不需要每个模块都编写同样的配置了，只需要在配置中心编写一次，所有模块引用即可。配置中心减少了配置冗余，提高了配置的维护性。 我们上次课学习的Nacos就拥有配置中心的功能，配置中心支持各种格式的配置文件：properties、yaml、txt、j
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2024-06-17 19:29:55
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介 绍如今，自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）应用已经变得无处不在。我似乎总是不经意间发现一些网站和应用程序，以这样的或那样的形式利用了自然语言处理技术。简而言之，现在就是涉足自然语言处理领域的绝佳时机。自然语言处理应用能够快速增长，很大程度上要归功于通过预训练模型实现迁移学习的概念。在自然语言处理的背景下，迁移学习本质上是在一个数据集上训练模型，然后对
该项目是基于医疗领域知识图谱的问答系统，并基于此知识图谱搭建问答系统实现自动问题解析和回答。相比于lhy的项目 (https://github.com/zhihao-chen/QASystemOnMedicalKG) ， 本项目对实体提取在原有硬匹配的基础上增加了近似匹配，对于意图识别，则采用朴素贝叶斯
/* * 题目描述： * 知识图谱是一种结构化的语义网络，用于描述物理世界中的概念及其实例的相关关系。 可以把知识图谱看成是一种有向图，图中的点是概念或实例，图中的边是概念及其实例的相关关系。 现定义一种简单的知识图
一些思考写在前面训练任务有ITC（图像文本对比学习），ITM（图像文本匹配），MLM（Maked Language Modeling，有时会扩展到MIM），LM（Language Modeling，大部分可以看作是captioning）。然后选其中1到3个作为训练Loss，最后感觉选什么loss无太大所谓，比的还是谁的数据大，模型大...,谁大谁牛逼。不过当然了，能扩大规模最好还是精简一些loss
2022年8月16日，在“2022可信AI峰会”上，中国信息通信研究院云计算与大数据研究所所长何宝宏正式发布并解读了“2022 人工智能十大关键词”。关键词一：大模型大模型技术创新和工程落地齐头并进，掀起行业大模型落地热潮。大模型的更新迭代速度不断加快，开始从“可用”的基础大模型转向为“好用”的行业大模型。在技术创新方面，大模型的网络构建、模型训练、算法调优等技术趋于成熟，持续提升其通用性和泛化性
2016/07/13更新 整个实习已经告一段落了，其实整个问卷模块的数据库设计，在6月初基本上已经最终敲定并实现出来了。 本次的总结分为两个部分。 一、对之前提出的几个遗留问题，解决了的做一个说明 二、最终总结一下，问卷模块的核心：问卷、试题、选项几个实体之间的关系如何表示，如实记录之中的心路历程，以及遇到过的一些坑。 一。之前遗留问题 1.结果试题标签 这个结果标签其实不是难点，到时候只需要记
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2024-06-29 07:53:27
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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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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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“崔万云复旦大学知识工场实验室博士生研究方向为问答系统和知识图谱第一章 绪论第 1 节 问答系统背景介绍2011 年 10 月 14 日，苹果公司在其 iPhone 4S 发布会上隆重推出新一代智能个人助理 Siri。Siri 通过自然语言的交互形式实现问答、结果推荐、手机操作等功能,并集成进 iOS 5 及之后版本。2012 年 7 月 9 日,谷歌发布智能个人助理 Google Now，
基于JAVA的智能问答系统是一种通过自然语言处理（NLP）技术实现的应用，能够自动识别用户提出的问题并提供准确的答案。这类系统能够广泛应用于客服、教育等领域。在开发过程中，我们遇到了一些问题，接下来我将记录下我们解决“基于JAVA的智能问答系统”中遇到的错误及其处理过程。
### 问题背景
在更新了智能问答系统的模型后，我发现系统在处理用户请求时存在显著的延迟。具体现象如下：
- 用户在提交
一部问答系统发展史就是一部人工智能史。伴随着人工智能的兴衰，问答系统也经历了半个多世纪的浮沉，直到今天仍然方兴未艾。笔者近期一直在从事对话式智能助手的研发，因此对问答系统的历史、现状、学术界的研究方向及业界的解决方案均有持续 follow，本文即是对该方向输入的一番整理。希望对从事「类聊天机器人」领域的同仁有所帮助。本文主要以概述方法论为主，不涉及到算法和具体的编程实现。问答系统简介问答系统(Qu
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2024-03-07 12:15:52
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现在的智能问答系统的应用是非常普遍的，比如说客服，前台机器人，讲解机器人等很多场景都可能会用到FAQ问答系统，所谓的FAQ就是 frequently asked questions，也就是说在某个场景下，比较常见的一些问题。 首先我们来看看整体的FAQ流程，我们需要对输入的问题进行预处理，比如去停，分词等；然后需要对预处理之后的语料进行向量化，这里向量化的方法很多，也不拘泥于一种，常见的向量化方法
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2024-01-31 03:42:36
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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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随着互联网与金融科技发展，网络欺诈频发，构建高效反欺诈平台成为迫切需求。本文基于Java、Vue.js、Spring Boot与MySQL技术，设计实现集欺诈识别、宣传教育、用户互动于一体的反欺诈系统，提升公众防范意识，助力企业合规与用户权益保护。
在本篇博文中，我们将深入探讨“NLP大模型问答系统”的构建过程，从背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘到复盘总结，全面展示整个系统的设计和实现过程。
### 背景定位
现代企业在日常操作中需要处理大量的客户咨询与互动。尤其是在电商、金融和客服等行业，构建一个高效的问答系统显得尤为重要。这个“问答系统”需要具备理解自然语言并快速生成准确答复的能力。这种需求催生了“NLP大模型问答系统
RLHF（Reinforcement Learning with Human Feedback，人类反馈强
原创
2024-05-21 15:17:50
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我的NVIDIA开发者之旅——使用NeMo快速构建智能问答系统学习笔记智能问答系统是自然语言处理领域的重要任务之一， 它是对无序语料信息进行有序、科学的整理，建立基于知识的分类模型; 这些模型可以指导新添加的分类语料库和服务信息，节省人力资源，提高信息处理的自动化程度。 它具有广泛的应用如:智能语音交互、在线客服、知识获取、个性化情感聊天等。NeMo是一个用于构建新型最先进的对话AI模型的工具箱，
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2024-05-11 18:40:50
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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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