# 如何实现一个NLP问答系统训练模型
在现代人工智能技术中，自然语言处理（NLP）是一个重要的领域，尤其是在问答系统的构建上。本文旨在教导初学者如何从零开始构建一个简单的NLP问答系统，并训练一个基本的模型。我们将通过一系列步骤带你走过这个过程，并提供详细的代码示例。
## 整体流程概述
首先，我们来看看实现NLP问答系统的基本流程。请参考下表：
| 步骤
原创
2024-09-09 06:15:50
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一 序 问答系统：有给定的问题。根据用户的输入，匹配相关的问答。二 处理流程这里通常有两种方式：1种是用正则，2是计算相似度。基于概率的，是需要训练数据的。通用处理流程：先分词，后门的预处理操作：spell correctness(拼写纠错)、找出原形、stopwords(停用词过滤)、word filter(过滤词)、同义词文本--->向量的方法：boolean vector(
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2023-09-03 21:53:12
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翻译自官网教程:LANGUAGE TRANSLATION WITH TORCHTEXT本教程展示了如何使用torchtext中几个方便的类对包含英语和德语句子对的知名数据集进行预处理，并用其训练一个将德语句子翻译成英语的包含注意力机制的序列到序列模型。完成本教程，你可以学到：使用随后的torchtext中方便的类将句子预处理成NLP模型的通用格式。
TranslationDatasetFie
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
NLP复习2020（1）1.判断题1.神经网络预训练时可以将所有参数全部初始化为0。2.从计算角度上，Sigmoid和tanh激活函数均需要计算指数，复杂度高，而ReLU只需要一个阈值即可得到激活值。2.选择题3.填空题4. 分析题重要概念： 1.判断题1.神经网络预训练时可以将所有参数全部初始化为0。答：不能，会造成训练时无法更新梯度，使训练无法收敛。见：https://zhuanlan.zh
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2023-11-06 18:35:11
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目录问答系统文本摘要系统大规模预训练语言模型 ELMo 问答系统问答系统通常要求给定一段文字context，给定一个问题question，从context中寻找一段连续的文字text span作为问题的答案。对于问答系统的实验，有一个来自斯坦福的数据集比较受欢迎，名为The Stanford Question Answering Dataset，即SQuAD：SQuAD官方链接SQuAD现在已经
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2024-05-02 17:11:51
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# NLP问答模型：自然语言处理的重要应用领域
## 引言
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，它致力于研究和开发使计算机能够理解和处理自然语言的方法和技术。在NLP的应用领域中，问答模型是一个非常重要的研究方向。本文将介绍NLP问答模型的基本概念和工作原理，并结合代码示例进行讲解。
## 1. NLP问答模型的定
原创
2023-09-29 22:16:17
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面试常考题（答案为个人理解，仅供参考）1: 词向量是什么, 有哪些方式生成词向量, 句子的词向量是什么? 答：词向量将词汇为表示成向量，称作词向量生成词向量的方式生成词向量的方法有很多，这些方法都依照一个思想：任一词的含义可以用它的周边词来表示。生成词向量的方式可分为：基于统计的方法和基于语言模型(language model)的方法。基于统计的方法：共现矩阵SVD（奇异值分解）基于语言模型的方法
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2023-07-28 14:15:05
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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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这里写目录标题一、问答系统1.Query理解（1）意图识别（2）槽值填充2.任务实践二、命名实体识别任务实践1.构建 AC Tree和初始化参数2.使用AC Tree进行问句过滤3.使用 相似度进行实体匹配三、意图识别任务实践1.整体思路介绍2.代码介绍（1）TF-IDF特征（2）人工特征（3）使用朴素贝叶斯进行文本分类 一、问答系统问答系统(Question Answering System，
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2024-02-02 07:17:58
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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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BERT类预训练语言模型我们传统训练网络模型的方式首先需要搭建网络结构，然后通过输入经过标注的训练集和标签来使得网络可以直接达成我们的目的。这种方式最大的缺点就是时间长，因为我们对于模型权重的初始化是随机的，相当于一切从0开始学，如果我们能够在将训练集输入到模型之前先对权重进行预训练（pre train）,使其权重提前具备我们训练的某些规律，就好像我们在学习cv之前要求我们学习机器学习一样，其目的
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2023-10-10 21:35:10
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BERT类预训练语言模型我们传统训练网络模型的方式首先需要搭建网络结构，然后通过输入经过标注的训练集和标签来使得网络可以直接达成我们的目的。这种方式最大的缺点就是时间长，因为我们对于模型权重的初始化是随机的，相当于一切从0开始学，如果我们能够在将训练集输入到模型之前先对权重进行预训练（pre train）,使其权重提前具备我们训练的某些规律，就好像我们在学习cv之前要求我们学习机器学习一样，其目的
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2023-10-10 21:35:09
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# NLP问答系统
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它研究如何让计算机能够理解、理解和生成自然语言。NLP问答系统是NLP的一个应用方向，旨在通过理解用户提问的自然语言，准确地回答用户的问题。
## 什么是NLP问答系统？
NLP问答系统是一种能够根据用户提问直接回答问题的计算机程序。它通过将自然语言转换为计算机可
原创
2023-08-29 13:49:50
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文章目录基础资料准备从0到1了解模型的优缺点BERT这个模型与其它两个不同的是：BERT模型具有以下两个特点：模型的输入参考资料： 在说内容之前先把，bert基本资料准备一下 从0到1了解模型的优缺点从现在的大趋势来看，使用某种模型预训练一个语言模型看起来是一种比较靠谱的方法。从之前AI2的 ELMo，到 OpenAI的fine-tune transformer，再到Google的这个BERT
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2023-10-23 19:31:24
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SLU1. 简介对话系统按功能来划分的话，分为闲聊型、任务型、知识问答型和推荐型。在不同类型的聊天系统中，NLU也不尽相同。1.1. 闲聊型对话中的NLU就是根据上下文进行意图识别、情感分析等， 并作为对话管理（DM）的输入； 1.2.任务型对话中的NLU就是领域分类和意图识别、槽填充。他的输入是用户的输入Utterance，输出是Un=（In, Zn), In是intention，Zn
Input EmbeddingBERT Bert采用两阶段模型，首先是语言模型预训练，其次是使用 Fine-Tuning 模式解决下游任务。BERT 预训练模型分为以下三个步骤：Embedding、Masked LM、Next Sentence Prediction。Embedding 由三种 Embedding 求和而成： Token Embeddings 是词向量，第一个单词是 CLS 标志，
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2024-02-13 10:24:32
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# Python问答模型训练指南
在这一篇文章中，我们将带你学习如何使用Python训练一个简单的问答模型。我们将分步进行，并为每一步提供代码和注释。确保你已经安装了相关的Python库，例如TensorFlow或PyTorch等。让我们开始吧！
## 整体流程
以下是问答模型训练的基本流程：
```markdown
| 步骤 | 操作 |
|---
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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预训练一般要从图像处理领域说起：可以先用某个训练集合比如训练集合A或者训练集合B对这个网络进行预先训练，在A任务上或者B任务上学会网络参数，然后存起来以备后用。假设我们面临第三个任务C，网络结构采取相同的网络结构，在比较浅的几层CNN结构，网络参数初始化的时候可以加载A任务或者B任务学习好的参数，其它CNN高层的参数仍然需要随机初始化。之后我们用C任务的训练数据来训练网络，此时有两种做法，一种是浅
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2024-06-19 21:43:47
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