经过这些年的发展，我们都确信ML即使不能表现得更好，至少也可以在几乎所有地方与前ML时代的解决方案相匹配。比如说一些规则约束，我们都会想到能否把它们替换为基于树的ml模型。但是世界并不总是黑白分明的，虽然机器学习在解决问题上肯定有自己的位置，但它并不总是最好的解决方案。基于规则的系统甚至可以胜过机器学习，特别是在可解释性、健壮性和透明度至关重要的领域。在本文中，我将介绍一些实际的案例，以及如何将手
草拟文档模板的总结，亏不能白吃，脸不能白丢。编写文档模板，主要得写清以下几个方面：页面布局：页间距；正文标题：样式；页眉、页脚：页眉一般包括文档名称和所属机构，页脚一般为页码；目录：“目录”二字的样式，目录条目涉及几级标题，目录条目样式；正文标题：每一级标题的对齐格式、样式、是否能正常生成目录；正文内容：中英文字体、字号、行间距、段前段后距；图表：图名表名通过引用生成、字体字号、表格内容的统一；以
今天冷得，我在五月份穿了三件衣服，你敢相信。。。这篇主要介绍对用户问题的处理，也就是从获取用户问题到明白用户意图这个过程，主要涉及到命名实体识别（这个任务简单，我就用词性标注来代替了），问题分类，以及填充问题模板这几个部分。介绍的时候，可能会用一些代码来说明，但是下面列出来的代码并不完整，完整的代码请参照github。这些代码只是辅助理解整个过程，这样去看代码的时候才容易理清函数之间的来龙去脉。再
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2023-12-28 07:58:22
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## 基于NLP的问答系统实现指南
### 一、流程概述
为了更好地理解如何实现一个基于自然语言处理（NLP）的问答系统，下面是整个开发流程的一览表。
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------------------------|
| 1 | 数据收集
目录 研究意义QA系统发展历程QA系统分类QA系统的处理框架基于FAQ的问答系统1、候选问题集的建立2、问句匹配度相似度计算3、问题答案集合更新基于大规模文档集的问答系统 1、问题分析模块2、检索模块3、答案抽取模块 研究意义搜索引擎系统：1、检索需求的表达不够准确：用户的检索需求往往是非常复杂而特殊的无法以几个关键字的简单逻辑组合来表达用户的检所需求。2、检索结果
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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1.谈谈对 Python 和其他语言的区别2. 简述解释型和编译型编程语言3. Python 的解释器种类以及相关特点？4. Python3 和 Python2 的区别？5. Python3 和 Python2 中 int 和 long 区别？6. xrange 和 range 的区别？7. 什么是 PEP8?8. 了解 Python 之禅么？9
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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基于文本语义的智能问答系统以及数据格式应用NLP: 基于文本语义的智能问答系统应用场景： 智能语音交互，在线客服，知识获取，情感类聊天等常见的分类：生成型，检索型问答系统； 单论问答，多轮问答系统； 面向开放领域，特定领域的问答系统example: 基于检索，面向特定领域的问答系统——智能客服机器人1. 传统客服机器人的搭建流程： 思路一：需要将相关领域知识转化为一系列的规则和知识图谱 弊端=[重
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2024-04-11 11:38:38
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基于知识的问答是以知识库为认知源，在知识库的基础上回答自然语言问题。知识库（KB）是一个结构化数据库，其中包含形
原创
2024-05-15 14:03:52
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知识图谱问答系统任务和意义问答系统（Qusstion Answering System,QA System）在大家的日常生活中随处可见，2014年微软率先推出了小冰智能聊天机器人，直至现在越来越多如siri移动生活助手和智能音箱等的面市，问答作为一种信息获取方式愈发受到大众和厂商的关注和投入。问答系统能够接受用户以自然语言形式描述的提问，并从大量的异构数据中查到或者推理出用户想要的答案。相比传统的
原创
2022-11-09 19:11:47
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这是一个基于ElasticSearch实现的简单的基于知识库的问答系统。该
原创
2022-10-13 10:01:24
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Introduction在自然语言处理（Natural Language Processing）中，任务很多种，大体可以分为以下几种：句子级别分类任务，例如情感分类任务，检测电子邮件是否为垃圾邮件任务等；单词级别的分类任务，例如命名实体识别（Named Entity Recognition, NER），词性标注（Part-of-Speech tagging, POS)；文本生成任务，包括根据提示p
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2023-12-23 22:22:17
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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
32阅读
Wiki 是一个协同著作平台或称开放编辑系统。所谓协同工作， 即它能够让浏览网页的人都能够去修订网页，其简介的 ... Wiki 是什么做到的. Wiki 使用 了简化的语法，替代复杂的HTML，加上WEB 界面的编辑工具，降低内容维护的门槛； ......
相信很多的站长都需要WiKi，我们可以用Wiki来建设帮助系统，知识系统，松散的讨论平台，甚至收
杨尚川内容有修改基于词典的正向最大匹配算法（最长词优先匹配），算法会根据词典文件自动调整最大长度，分词的好坏完全取决于词典。算法流程图如下：Java实现代码如下： package nlp.segmentation;
import java.io.IOException;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.nio.file.F
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
提问的基本原则1、多问开放式问题在小组研讨的过程中，封闭式问题是要尽量避免的。封闭式提问带有预设答案，通常可以用“是”或“否”来回答。例如，你对她的表现是否满意？这样的提问容易压制回答的欲望。相比之下，开放式提问的自由度更大。例如，你对她的表现感觉如何？这样的提问更容易激发表达，产生更多创造性的思路。 2、不问诱导式问题例如，“为什么不直接开除她？”这就是一个诱导式问题。这个问题里面隐含
规则演绎系统概述基于规则的演绎系统将类似于P ⇒ Q这样的蕴涵关系作为规则使用，直接用于推理。这类系统主要强调使用规则进行演绎，故称为规则演绎系统。把有关问题的知识和信息划分为：规则：由包含蕴含形式的表达式表示事实：无蕴含形式的表达式表示并画出相应的与或图，然后通过规则进行演绎推理。基于规则的问题求解系统运用下述规则来建立：If→ThenIf部分可能由几个if组成，而Then部分可能由一个或一个以
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2023-11-06 17:34:02
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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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