鼎鼎大名的 Bert 算法相信大部分同学都听说过，它是Google推出的NLP领域“王炸级”预训练模型，其在NLP任务中刷新了多项记录，并取得state of the art的成绩。但是有很多深度学习的新手发现BERT模型并不好搭建，上手难度很高，普通人可能要研究几天才能勉强搭建出一个模型。没关系，今天我们介绍的这个模块，能让你在3分钟内基于BERT算法搭建一个问答搜索引擎。它就是 be
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Attention机制在时序模型中的应用，已经被证明能够提升模型的性能。本文参考《Attentive pooling Networks》，该论文以时序模型输出状态设计Attention为基线（QA_LSTM_ATTENTION），提出了一种同时对问题和答案进行特征加权的Attention设计方案。本文实现了论文中基于LSTM网络结构的Attention设计，即AP-BILSTM。传统的Attent
# 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
对话系统包括闲聊、问答、任务型对话三大部分。 问答系统特指那些一问一答形式的聊天。 任务型对话指用户希望通过聊天的方式达成某种目的。 闲聊中，对话系统的输出不一定是肯定句，也可以是问句。开放域问答系统虽然开放，但它能够解决的问题类型是有限的： 按照问题类型，又可作如下划分:事实型问题：WH 问题，例如 when / who / where 等；是非型问题：Is Beijing the capita
这两个星期在设计一个问卷调查的数据库，现在做一番总结。平时作为用户，感觉很简单的一个模块，现在参与设计，虽然感觉还有无数不完善的地方，但是设计的时候，还是考虑了很多很多。问卷模块的设计 最主要的几个实体就是：问卷、试题、选项、试题类型 问卷与试题是多对多的关系，采用关联表 将问卷与试题看做一个整体，称为卷题，卷题与选项是一对多关系，所以采用选项持有一个问卷id和试题id试题与试题类型之间到是多对一
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
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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Python 是一种解释型，交互式，面向对象的高级编程语言。和别的一些使用标点符号的语言不同，Python使用了大量的英语单词作为关键字，因而具有很好的可读性。而且跟其他编程语言相比，它有更少的语法结构。 Python 是一种解释性语言：这意味着你的程序在执行之前不需要编译，而是由解释器在运行时处理。这个特点跟PERL，PHP很像。 Python是可交互的：这意味着你可以使用一个Python
文章目录未来能力抽象概括自然语言生成机器翻译结论到目前为止，我们涵盖的主题涉及 BERT 模型的架构和应用。BERT 模型不仅影响了 ML 领域，还影响了内容营销等其他领域。下面我们就来讨论一下BERT的发展和未来的可能性。未来能力事实证明，像 BERT 这样基于 Transformer 的 ML 模型对于最先进的自然处理任务是成功的。BERT 是一种大规模模型，仍然是提供最先进准确性的最流行的语
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
遇到过得反爬虫策略以及解决方法?1.通过headers反爬虫 2.基于用户行为的发爬虫：(同一IP短时间内访问的频率) 3.动态网页反爬虫(通过ajax请求数据，或者通过JavaScript生成) 4.对部分数据进行加密处理的(数据是乱码)解决方法：对于基本网页的抓取可以自定义headers,添加headers的数据 使用多个代理ip进行抓取或者设置抓取的频率降低一些， 动态网页的可以
一、Bert 模型BERT 模型的全称是 BidirectionalEncoder Representations from Transformer，基于 Transformer 的双向编码器表示，是一个预训练的语言表征模型，它强调了不再像以往一样采用传统的单向语言模型或者把两个单向语言模型进行浅层拼接的方法进行预训练，而是采用新的 masked language model（MLM），以致能生成
# 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
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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1、Python里面如何拷贝一个对象？（赋值，浅拷贝，深拷贝的区别）答：赋值（=），就是创建了对象的一个新的引用，修改其中任意一个变量都会影响到另一个。浅拷贝：创建一个新的对象，但它包含的是对原始对象中包含项的引用（如果用引用的方式修改其中一个对象，另外一个也会修改改变）{1,完全切片方法；2，工厂函数，如list()；3，copy模块的copy()函数}深拷贝：创建一个新的对象，并且递归的复制它
第三十八节 问答游戏Quiz Game前言实践 前言我们这一节还是对之前学习内容的一个综合运用，主要涉及到函数编程、字典以及列表的使用、条件语句、循环结构等等。通过本节的学习读者可以检验之前内容的掌握情况。我们以问答游戏为例介绍这些知识点的具体运用方法。实践问答游戏，也即针对提出的问题用户给出正确答案的选项，如果答对就计一分，如果答错则不计分。所以不难想象，问答游戏需要为每一个问题设定正确答案，
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2023-09-11 20:58:06
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利用phpcms v9的表单向导实现问答咨询功能phpcms v9内容管理系统本身是没有问答模块的，只有表单向导，但表单向导有很大的局限性，通过表单向导，我们只能查看用户提交的信息，不能对用户提交的信息进行回复。例如一些机构的网站需要一个接收用户的提问，并对提问进行回复的功能，仅仅利用表单向导是满足不了这种需求的，但通过下面的方法对表单向导模块进行一些改动就可以实现咨询问答功能了。在phpcms
承接上一篇系统搭建和遇到的问题，本篇解析系统功能的实现，并做了部分修改。项目是找的中科院软件所刘焕勇老师在github上的开源项目，基于知识图谱的医药领域问答项目QABasedOnMedicaKnowledgeGraph。该项目立足医药领域，以垂直型医药网站为数据来源，以疾病为核心，构建起一个包含7类规模为4.4万的知识实体，11类规模约30万实体关系的知识图谱。 原始数据包含8000多种病，和肝
Qt开发问答 1, Difference between Dialog and widget and QMainWindow http://www.qtcentre.org/threads/3465-Difference-between-Dialog-and-widget-and-QMainWind
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2017-03-05 18:22:00
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