数聚易问（E-Que）是基于数聚股份自研的AI语言模型和自然语言处理（NLP）、数据可视化等技术，整合企业现有的离散数据，深度学习用户语言习惯，理解数据分析诉求，以问答交互方式，精准、直观、快速地为管理决策者呈现所需的指标数据、业务报表，支持多维度组合、拆解、问题归因，无需掌握专业技能，提升用户经营洞察效率，降低IT取数和报表开发压力以及技术门槛，构建数字化驱动的敏捷型企业竞争优势。
背景介绍什么是智能对话系统？随着人工智能技术的发展, 聊天机器人, 语音助手等应用在生活中随处可见, 比如百度的小度, 阿里的小蜜, 微软的小冰等等. 其目的在于通过人工智能技术让机器像人类一样能够进行智能回复, 解决现实中的各种问题.从处理问题的角度来区分, 智能对话系统可分为:任务导向型: 完成具有明确指向性的任务, 比如预定酒店咨询, 在线问诊等等.非任务导向型: 没有明确目的, 比如算算术
1概要何为对智能话系统？既要能够模仿人类的对话交流，又要能够对历史问题以及现在问题做出精确、直接、简洁的回复。这篇文章主要以阅读理解为内容（其他关于QA等问题可以参考文献[1]），将从以下几个方面对对话AI进行阐述：对于对话AI的神经网络方法的理解传统方法与现代NN方法的联系和比较对于目前训练对话系统的最好的一些方法1.1对话是什么样的任务呢？首先看一个例子： 这个例子展示了一个对话系统应该解决以
1.一个".java"源文件中是否可以包括多个类（不是内部类）？有什么限制？2.Java有没有goto?在JAVA中如何跳出当前的多重嵌套循环？3.&和&&的区别？4.switch语句能否作用在byte上，能否作用在long上，能否作用在String上?5.short s1 = 1; s1 = s1 + 1;和 short s1 = 1; s1 += 1;哪个正确
学了很多什么分词，维特比，ui-gram之类的，但是能用起来才算真的学懂 三天的时间做完了这个项目 结果和想象不能说是完全一致 只能说是毫无关系 总结一下项目经验就是： 试试做个子数据集，要不然需要跑很久还不知道哪里错了 一步一步来想清楚步骤，一定是可以做出来的好的我们开始复盘！2.1第一部分： 读取文件，并把内容分别写到两个list里import json
def read_corpus():
摘要：随着人工智能和物联网技术的飞速发展和相互融合，越来越多的设备将会被植入问答AI，未来问答将会成为人机交互的重要入口，AI问答将会无处不在。那么AI是如何回答你所提出的问题的？本文就为你揭秘智能问题系统背后的深度学习网络架构设计以及原理。
演讲嘉宾简介
金华兴(花名：会当)，阿里巴巴算法专家。在人工智能领域拥有十几年的经验，在阿里曾负责搜索排序/机器学习/大数据基础算法/深度学
# AI智能问答流程架构
## 介绍
在现代科技发展的背景下，人工智能（AI）的应用已经越来越广泛。其中，AI智能问答系统是一个非常有用的工具，它可以通过自动化回答用户的问题，帮助人们快速获取所需的信息。本文将介绍如何实现一个简单的AI智能问答流程架构。
## 流程图
我们可以通过以下流程图来展示整个AI智能问答的流程：
```mermaid
graph TD
A[用户提问] --> B(问
1. 智能问答算法架构 预处理：分词、词性标注、实体识别较为成熟，可以用hanlp等工具完成。多意图用分类来做，处理用户在一句话内有多个意图。重点关注纠错、长难句压缩、指代消解。 检索模块：ES+深度语义匹配。如果此时问句有被改写或者纠错，则是多个query并行（注意一下）。 排序模块：LTR rerank，结果归并+LR，对多个指标分别给出得分，过滤掉不合理答案 输出：直接问/推荐问/关
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2023-08-03 15:56:08
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它可以被打造成一名培训师，帮助企业智能化的教育培训员工；它也可以做成一款智能问答的趣味小游戏，提升游戏的趣味性；它还可以对接语音能力成为智能外呼人员，筛选客户、收集客户需求；它甚至可以对接企业内部的内搜，提升搜索效率……它是谁？它就是百度智周知识库。 什么是智周知识库？智周是百度推出的新一代智能知识库平台，基于 NLP、大数据挖掘、大数据处理和深度学习等 AI 技术，可实现多领域的语义理解和多形式
这里写自定义目录标题基于文本语义的智能问答对话系统关键技术相关工具检索式相关技术介绍生成式相关技术介绍任务型相关技术介绍（重要，在实际生活中很多用到）智能问答技术方案传统匹配方法存在的问题深度学习文本匹配问答系统关键技术 基于文本语义的智能问答FAQ，可以迁移，只需该改变导入的数据。 项目核心技术点∶ 通过深度学习模型判断问题与答案的匹配得分 使用BERT模型特征提取并判断问题相似度 使用检索引
随着人工智能技术的不断发展和应用，利用LLM大模型和智能问答BI生成智能报表已成为众多企业和组织的重要工作之一。本文将重点介绍如何利用LLM大模型和智能问答BI生成智能报表，帮助读者更好地理解其中的关键技术和应用实践。一、LLM大模型的应用LLM大模型是指大型语言模型，它代表了人工智能技术中的一种重要类型。LLM大模型在自然语言处理领域具有广泛应用，可以处理各种文本数据，包括新闻、博客、论坛、书籍
基于检索的智能问答。目前使用了简单词汇对比、词性权重、词向量3种相似度计算模式。输入符合格式的QA文本文件即可立刻使用。 程序版本和依赖库使用 python3 运行 jieba 分词使用的库 gensim 词向量使用的库，如果使用词向量vec模式，则需要载入依赖的文件如果使用词向量vec模式，需要下载3个文件：Word60.model，Word60.model.s
背景飞书智能问答应用于员工服务场景，致力于减少客服人力消耗的同时，以卡片的形式高效解决用户知识探索性需求。飞书智能问答整合了服务台、wiki 中的问答对，形成问答知识库，在综合搜索、服务台中以一问一答的方式将知识提供给用户。作为企业级 SaaS 应用，飞书对数据安全和服务稳定性都有极高的要求，这就导致了训练数据存在严重的不足，且极大的依赖于公开数据而无法使用业务数据。在模型迭代过程中，依赖公开数据
1.1 背景介绍学习目标:
了解智能对话系统的相关背景知识.掌握使用Unit对话API.什么是智能对话系统？
随着人工智能技术的发展, 聊天机器人, 语音助手等应用在生活中随处可见, 比如百度的小度, 阿里的小蜜, 微软的小冰等等. 其目的在于通过人工智能技术让机器像人类一样能够进行智能回复, 解决现实中的各种问题.从处理问题的角度来区分, 智能对话系统可分为:
任务导向型: 完
智能问答系统是现代信息技术系统不可或缺的一个部分，然因问答系统的复杂性，智能问答系统一直未能取得很好的作用。本文将尝试从问答系统的四个方向做概要性总结。问答系统目前实现的方式主要包括：1）知识图谱问答：基于语义的方法、基于答案排序的方法2）表格问答：表格检索、答案生成3）文本问答：答案句子选择、答案生成4）社区问答：问题匹配、问题改写、问题自动生成基于语义的知识图谱问答思路是，A.通过对问题的转化
目前落地的对话机器人公司产品技术百度UnitKBQA+FAQgoogleDialogue flow网易七鱼阿里小蜜KBQA1. 百度的Unit智能对话定制与服务平台UNIT（Understanding and Interaction Technology），主页：https://ai.baidu.com/unit/home 一个简单的对话技能从无到有需要以下四个步骤：创建技能配置意图及词槽配置训练
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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问答系统是信息检索的一种高级形式，它能用准确、简洁的自然语言回答用户用自然语言提出的问题。其研究兴起的主要原因是人们对快速、准确地获取信息的需求。其中问答系统是目前人工智能和自然语 言处理领域中倍受关注并具有广泛发展前景的研究方向。不同类型的问答系统对于数据处理的方法存在不同，一般问答系统的处理框架都包括问句理解、信息检索、答案生成三个功能组成部分。 **问句理解：**顾客的意图只是一种抽象形式，
一、什么是智能问答？智能问答系统就是基于大量语料数据，通过数学模型，相关编程语言实现的一个能够和人类进行对话，解决问题的一个软件系统。二、智能问答的分类1、任务型任务型问答就是指在特定场景下，具有比较稳定流程的问答，机器人通过在多轮对话的过程中逐渐完善自己想要获取的信息，通过逐渐完成的信息来给予用户回答。简单讲就是对于一个问句的，你需要知道一些其他答案才能给予准确回复，对于需要的信息设计一个流程，
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2023-08-07 17:05:58
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做的第一个python爬虫类项目，刚开始学，如有错误，指出无妨百度知道自动答题功能访问百度知道，我们会看到有很多新的提问。其实很多提问已经有人做了解释或者网上可以找到现成的答案。因此，一方面，满足那些提问题的人的需要，另一方面，自己使用python练练手。项目的主要功能就是：对于百度知道里面的新问题，程序会在网页上去搜索，寻找最佳答案。如果有，则回答他；如果没有，那就跳过。实现思路在百度知道上获取
