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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在当前的信息化时代，知识图谱问题回答（KBQA, Knowledge Base Question Answering）技术越来越受到重视。特别是当我们结合快速回复生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）和链式思维（LangChain）技术时，KBQA的应用场景得以进一步扩展和优化。本文将详细记录如何解决“rag langchain kbqa”问题的过程，作为一
什么是KBQA? KBQA的全称是基于知识库问答（Knowledge Base Question Answering），即给定自然语言问题，通过对问题进行语义理解和解析，进而利用知识库进行查询、推理得出答案。 知识库是用于知识管理的一种特殊的数据库，用于相关领域知识的采集、整理及提取。知识库中的知识 ...
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2021-08-26 19:30:00
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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
KGQA：事实类济南是哪个省的城市？ 济南是哪个省的？ KG: 山东-城市-济南 山东-城市-聊城 山东-城市-青岛QApairQA：解释类，为什么类，怎样类知识图谱是什么 为什么要用知识图谱 怎样用知识图谱KBQA：（本文指semantic parsing / NL2SQL）逻辑类5000公里以上的河流有哪些 中国最长的河流是哪条河流
原创
2022-07-19 12:13:22
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介绍智能语音电话系统，在语音电话交流中自动理解客户意向，并做出最恰当的回应，智能代替人工的基本原理如下：即在呼入/呼出过程中，利用ASR+NLP技术引导用户说出需求，通过真人录制的声音模仿与客户进行多轮对话，将语音转化为文字，根据识别的文字准确判定客户意图并保存在平台数据库中，达到初步筛选意向客户的目的，同时通过录音等手段实现语音质检、用户信息大数据挖掘和分析的需求。可以这么说，人工智能语音交互系
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2023-06-25 13:17:26
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从零开始构建一个电影知识图谱，实现KBQA智能问答[下篇]：Apache jena SPARQL endpoint及推理、KBQA问答Demo超详细教学
原创
2023-07-11 16:43:49
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Information Extraction大类方法Information extraction over structured data: Question answering with freebase.该类方法通过提取问题中的实体，通过在知识库中查询该实体可以得到以该实体节点为中心的知识库子图，子图中的每一个节点或边都可以作为候选答案，通过观察问题依据某些规则或模板进行信息抽取，得到...
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2022-07-19 11:50:31
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生成阶段说明了ChatKBQA如何使用训练数据（自然语言问题与对应的逻辑形式）通过指令调优来fine-tune开源LLMs。展示了输入的自然语言问题是如何经过fine-tuned的LLM和beam search来生成候选的逻辑形式。检索阶段展示了如何从知识库中检索与候选逻辑形式相匹配的实体和关系。介绍了无监督检索的使用，如SimCSE、Contriever和BM25，来优化。
原创
2024-03-04 11:16:13
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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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语义解析技术可以提高人机交互的效率和准确性，在自然语言处理、数据分析、智能客服、智能家居等领域都有广泛的应用前景。特别是在大数据
原创
2024-04-19 10:54:17
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领域知识图谱-中式菜谱知识图谱：实现知识图谱可视化和知识库智能问答系统（KBQA)
原创
2023-07-10 16:55:56
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目前复杂问题包括两种：含约束的问题和多跳关系问题。本文对ACL2020 KBQA 基于查询图生成的方法来回答多跳复杂问题这一论文工作进行了解读，并对相关实验进行了复现。 1、摘要 1.1 复杂问题 1）带约束的问题 2）多跳关系问题 1.2 提出一种改进的阶段式查询图生成方法 1.3 三份数据
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2020-09-24 16:30:00
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摘要：目前复杂问题包括两种：含约束的问题和多跳关系问题。本文对ACL2020 KBQA 基于查询图生成的方法来回答多跳复杂问题这一论文工作进行了解读，并对相关实验进行了复现。1、摘要1.1 复杂问题1）带约束的问题2）多跳关系问题1.2 提出一种改进的阶段式查询图生成方法1.3 三份数据集上达到SOTA：CWQ、WQSP、CQ2、介绍2.1 复杂问题（1）单跳关系带约束的问题Who was the first president of the U.S.? 单跳关
原创
2021-05-28 00:32:57
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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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前言 最近几年知识图谱作为人工智能领域很热门的一项技术，已经在不少领域都取得了不少成功的落地案例。不过知识
原创
2021-08-10 11:11:29
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作者简介：刘焕勇，360 人工智能研究院资深算法专家，知识图谱及文档理解算法方向负责人，曾就职于中国科学院。近年来主持或参与研制全行业事理图谱、360 百科图谱、知识图谱平台、文档理解大模型、360 智脑自研大模型等项目。申请发明专利十余项、核心论文数篇，开源项目 60 余项。在国际 OGB-Wikikg2 实体链接以及国内 CCKS 多模态实体匹配等 KG/NLP/文档智能领域评测中获得冠亚军名
从零开始构建一个电影知识图谱，实现KBQA智能问答[上篇]：本体建模、RDF、D2RQ、SPARQL endpoint与两种交互方式详细教学
原创
2023-07-11 16:42:46
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从零构建医疗领域知识图谱的KBQA问答系统：其中7类实体，约3.7万实体，21万实体关系。
项目效果
以下两张图是系统实际运行效果：
1.项目运行方式
运行环境：Python3
数据库：neo4j
预训练词向量：https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors或
1、搭建知识图谱：python build_grapy.py。大概几个小时，耐心
原创
2023-07-27 21:45:45
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知识图谱之《海贼王-ONEPICE》领域图谱项目实战（含码源）：数据采集、知识存储、知识抽取、知识计算、知识应用、图谱可视化、问答系统(KBQA)等
原创
2023-07-07 00:14:20
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