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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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
“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的智能问答系统设计
在当今信息爆炸的时代，智能问答系统变得愈加重要。它能够帮助用户快速获取他们所需的信息。本篇文章将为你提供一个初步的智能问答系统设计的指南，帮助你了解如何使用Java实现这一功能。以下是我们将遵循的步骤。
## 流程步骤
| 步骤编号 | 步骤 | 说明 |
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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
RLHF（Reinforcement Learning with Human Feedback，人类反馈强
原创
2024-05-21 15:17:50
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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
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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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
/* * 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
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
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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最近一直在看dedecms的二次开发，dedecms总是让人又爱又恨的，有的功能做的很好，有的功能是一笔带过，不过相对而言，dedecms给二次开发留的余地还是很大的，今天来说说怎么调用dedecms问答系统中问题和答案的。
一、先来看看怎么调用dedecms问题的标签：{dede:ask row='6' qtype='new' tid='0' titlelen='24'}
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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项目报告基于java网络考试系统的设计与实现科技在进步，人们生活和工作的方式正发生着改变，不仅体现在人们的衣食住行，也体现在与时俱进的考试形式上。以前的考试需要组织者投入大量的时间和精力，需要对考试的试题进行筛选，对后期的考卷进行批阅，这么多的步骤影响了整个考试执行的效率。因此，本文提出了一种网络考试系统，用于解决上述的一些问题。本文描述的网络考试系统主要是利用浏览器作为界面，利用B/S模式，即用
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2023-11-08 09:22:52
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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、项目介绍FAQ（FAQ，frequently-asked questions）问答系统表示常见问题问答系统，常用于一些特定领域的智能客服，将用户经常问到的高频问答对索引起来，当新的提问命中时可以快速回答，准确而高效。 本文介绍一个简单的FAQ问答系统实现。基于检索和排序的两阶段框架，检索阶段基于Elasticsearch检索引擎、排序阶段基于语义匹配深度学习模型。后端基于SpringBoot系
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2023-09-13 18:24:53
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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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问答系统的概述 我想大家肯定看过很多关于自然语言处理（简称：NLP）技术方面的书籍或者论文，但在这里我不会详细叙述NLP技术方面的知识，而是想通过产品化思路结合NLP相关技术来搭建一个基础版的问答系统。本文通过基于问答对的问答型机器人作为引入，逐步分解其设计流程，用通俗易懂的语言描述问答型机器人的产品设计思路。好了，现在进入正题，让我先介绍一下问答系统对企业来说它能满足企业哪些业务需求，以及产生的
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2023-08-31 13:53:03
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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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