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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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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# 智能问答系统的实现与解析
随着人工智能技术的快速发展，智能问答系统在各个领域得到了广泛应用。无论是在线客服、搜索引擎，还是家庭助手，智能问答系统都扮演着重要的角色。本文将介绍如何使用 Java 实现一个简单的智能问答系统，并提供代码示例。
## 什么是智能问答系统？
智能问答系统是指利用自然语言处理和机器学习技术，能够理解用户提出的问题，并提供相应答案的系统。这类系统通常采用知识库、语义
阅读大概需要15分钟Follow小博主，每天更新前沿干货作者：张墨一1 任务背景：本次实验拟设计一个智能问答系统，并应当保证该智能问答系统可以回答5个及其以上的问题。由于本实验室目前正在使用知识图谱搭建问答系统，故而这里将使用知识图谱的方式构建该智能问答系统。这里将构建一个关于歌曲信息的问答系统。以“晴天”为例，本系统应当能够回答晴天的歌词是什么，晴天是哪首专辑的歌曲，该专辑是哪一年发行的，该专辑
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2024-04-22 11:54:06
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（封面图由文心一格生成） 探究问答系统的实现原理及其应用问答系统是一种利用计算机技术来实现智能问答的系统。它能够自动理解用户提出的问题，然后在知识库中查找相关信息并给出相应的答案。随着人工智能技术的发展，问答系统被广泛应用于各个领域，如智能客服、智能助手、智能教育等。本文将从问答系统的原理入手，详细介绍问答系统的实现方法，并结合代码讲解，帮助读者深入了解问答系统的实现原理及其应用。1. 原理讲
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2023-12-12 09:30:17
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问答系统是目前自然语言处理领域中的研宄热点，它既能让用户通过自然语言直接发问，又能直接向用户返回精确、简洁的答案，而不是一系列相关网页。 从算法与模型上来说，问答系统主要分成两个流派，一派是搜索式问答，另一派则是基于端到端方法的生成式问答，近年来两个流派都得到了长足发展，涌现了很多优秀的论文。然而，当我
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2024-01-04 14:56:42
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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
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2024-02-19 19:25:17
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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，
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2023-12-14 22:46:15
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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
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2024-05-20 23:51:38
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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():
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2024-06-20 11:57:28
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《AI智能问答助手》 软件基于当下热门的OpenAI的ChatGPT技术,导入问题列表就可以批量生成对应的内容，内容质量高、原创度高。适合对内容生成需求量大的场景，如网站优化、广告文案等等。。。使用操作简单、小白也能容易上手。更多功能\/： ab18cn OpenAI GPT是OpenAI公司开发的一种基于深度学习技术的语言模型。GPT是“Generat
项目完整地址：https://github.com/1105425455/Bert/tree/master 有训练好的模型 可以先看一下Bert的介绍。Bert简单介绍一.系统流程介绍。知识库是指存储大量有组织、有结构的知识和信息的仓库。这些知识和信息被存储为实体和实体关系的形式，通常用于支持智能问答系统。在一个知识库中，每个句子通常来说都具有三元组，例如“苏琳的性别是男”。在这个句子中，第一个实
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2024-04-22 11:49:42
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应用场景 智能问答机器人火得不行，开始研究深度学习在NLP领域的应用已经有一段时间，最近在用深度学习模型直接进行QA系统的问答匹配。主流的还是CNN和LSTM，在网上没有找到特别合适的可用的代码，自己先写了一个CNN的（theano），效果还行，跟论文中的结论是吻合的。目前已经应用到了我们的产品上。原理 参看《Applying Deep Learning To Answer Select
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2024-07-31 11:10:39
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之前在网上看到了一些很不错的数据智能类的API，今天在这里整理出来分享给大家~百度AI开放平台百度AI开放平台，拥有各种识别类API。APISpace
身份证识别OCR，传入身份证照片，识别照片文字信息并返回，包括姓名、身份证号码、性别、民族、出生年月日、地址、签发机关及有效期。
银行卡OCR，自动定位银行卡图片区域，支持识别银行卡正面信息，包含银行卡号、银行卡类型、银行名称等信息，扫描识别银行
# 如何实现Java接入智能问答系统
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将指导一位刚入行的小白如何实现Java接入智能问答系统。在本文中，我将介绍整个实现流程，并提供每一步所需的代码示例和解释。
## 实现流程
首先，让我们通过表格展示整个实现流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 注册并登录智能问答系统平台 |
| 步骤二 | 创建一个新的问答
原创
2024-03-05 05:24:23
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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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看了《java必须知道的300个问题》后，好多都是概括性的描述，觉得要把一些只是点在归纳一下然后记录下来。当然不局限于书上的几点，我在网上看了些别的总结，一起放上来了。2013.03.11第一章 java语言有哪些特点 java语言的简单性主要提现在一下几个方面：一 简单性1.语言规则和C++类似。从某种意义上讲，Java语言是由C和C++语言转变而来的，所以C程序设计人员可以很容易地掌
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2024-04-08 09:58:29
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近些年来随着deeplearning时代的到来，一些AI的产品渐渐的走进了普通人的视线，作为一个喜欢追寻新技术的弄潮儿当然少不了对相关技术的关注，当然工作上也有一些应用，今天要介绍的是AI的一个方向智能问答，为什么是智能问答而不是NLP（自然语言处理）呢，我看过自然语言处理的文章很多各种零零碎碎，都是在某一点上讲，让一些非专业人员很难有
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2023-12-06 12:50:51
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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
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2024-01-27 21:46:30
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检索式的问答系统问答系统所需要的数据已经提供，对于每一个问题都可以找得到相应的答案，所以可以理解为每一个样本数据是 <问题、答案>。 那系统的核心是当用户输入一个问题的时候，首先要找到跟这个问题最相近的已经存储在库里的问题，然后直接返回相应的答案即可（但实际上也可以抽取其中的实体或者关键词)。 举一个简单的例子：假设我们的库里面已有存在以下几个<问题,答案>：<"{}
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2024-03-07 22:27:55
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