Pytorch项目实战聊天机器人（02.项目的准备阶段）02.项目的准备阶段二、2-2 NLP涉及知识三、2-3 NLTK库四 ，2-4 语料和词性标注五 ，2-5 分词六 ， 2-6 TF-IDF七， 2-7 NLTK安装八， 2-8 代码小练 来自慕课网 02.项目的准备阶段—# 一、2-1 NLP基础 第一个呢，就是我们NLP的基础，我们会从NLP的定义，包括它的这个发展方向，我们做一个简
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2023-10-23 11:13:32
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引言 最近因读者要求，所以打算挑选一些和医疗相关的文章和大家分享，但是因为不可抗力只找到了一篇，（ps：医疗相关的文章真心不好找），所以今天只有一篇文章和大家分享，该文和临床医疗问答相关的，其主要针对端到端特定任务模型和管道模型的弊端（缺乏数据集和误传播），提出一种基于临床文本结构（QA-CTS）的问答模型。First BloodTILE: Question Answering based
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2024-01-31 21:11:20
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# 教你如何实现一个NLP检索问答系统
在本篇文章中，我们将一起走完创建一个NLP（自然语言处理）检索问答系统的整个过程。对于刚入行的小白来说，这个任务可能显得有些复杂，但一步一步来，我们将能够轻松实现它。下面是整个流程的一个简单概述：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 收集数据 | 获取问答对的数据集 |
| 2. 数据预处理 | 清洗并准备数据，构建字典 |
# NLP问答类检索技术科普
随着自然语言处理（NLP）技术的迅猛发展，问答系统逐渐渗透到我们生活的各个方面，例如智能助手、在线客服和教育应用等。本文将深入探讨NLP问答类检索的基本原理、方法及其实现，特别是通过代码示例来加深理解。
## 什么是NLP问答系统？
NLP问答系统是一种利用计算机程序理解自然语言中的问题并给出答案的技术。它基于用户输入的问题，从知识库或文本中检索出最相关的信息，
原创
2024-09-20 04:31:39
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论文作者：陆鑫，田一间，赵妍妍，秦兵原创作者：陆鑫1. 背景已有聊天机器人系统根据实现技术的不同，大体可分为两类：基于生成的聊天机器人和基于检索的聊天机器人。在基于生成的聊天机器人中，已有一些工作可以使得对话系统给出情感化的回复[1-5]，这些工作重点关注如何赋予对话系统像人一样的情感表达能力，而此类问题也被称为基于生成的对话情感回复问题。类似地，在基于检索的聊天机器人中，同样存在获得情感化回复的
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2023-09-11 14:07:37
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论文题目：WIKIQA: A Challenge Dataset for Open-Domain Question Answering 论文代码运行：首先按照readme中的提示安装需要的部分遇到的问题：theano的一些问题，主要是API改动下面是解决方法首先安装https://stackoverflow.com/questions/39501152/importerror
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2024-07-31 09:31:15
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本章节介绍 GC-QA-RAG 智能问答系统的核心检索技术原理，包括向量化策略、混合检索机制、RRF 融合排序等关键实现细节。
1. 检索流程概述
系统采用典型的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）三阶段架构，检索阶段的目标是：在用户提问时，结合关键词与语义理解，快速定位最相关的知识点，为后续生成高质量答案提供支撑。
检索流程如下：
用户输入问题；
系统对问题
本章节介绍 GC-QA-RAG 智能问答系统的核心检索技术原理，包括向量化策略、混合检索机制、RRF 融合排序等关键实
# NLP智能问答项目科普
随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理（NLP）在智能问答领域扮演着越来越重要的角色。本文将通过代码示例和图表，为您介绍NLP智能问答项目的基本原理和实现过程。
## 项目概述
NLP智能问答项目旨在通过机器学习技术，使计算机能够理解用户的问题，并给出准确的回答。这涉及到文本分析、语义理解、知识库构建等多个环节。
## 状态图
以下是NLP智能问答项目的状态
原创
2024-07-27 03:40:03
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# Python搭建QA问答系统
在当今信息爆炸的时代，QA（Question & Answer）问答系统成为了帮助用户获取知识和信息的有力工具。本文将介绍如何使用Python搭建一个简单的QA问答系统，通过实例代码和项目管理的可视化工具（如甘特图和序列图）来帮助理解整个过程。
## 项目准备
为了搭建一个QA问答系统，我们需要以下几个步骤：
1. 确定需求
2. 准备数据
3. 编写代码
这是我之前做的一个小项目，趁现在有时间就把它拿出来记录一下。通过此项目，能够掌握以下几个知识点：字符串操作 2. 文本预处理技术（词过滤，标准化） 3. 文本的表示（tf-idf, word2vec) 4. 文本相似度计算 5. 文本高效检索简单的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
# NLP智能问答开源项目：探索与实践
随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）作为其重要分支之一，已经广泛应用于智能问答、机器翻译、情感分析等多个领域。本文将介绍NLP智能问答开源项目，通过代码示例和图示，带领大家一探究竟。
## 什么是NLP智能问答？
NLP智能问答是一种基于自然语言处理技术的问答系统，它能够理解用户的提问，并给出准确的答案。这种系统通常包括以下几个关键步骤：
原创
2024-07-24 03:39:07
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QA智能问答（QQ匹配）GitHub:https://github.com/PeterBishop0/-参考链接：https://www.jianshu.com/p/6e1ef63615f8https://zhuanlan.zhihu.com/p/29239
原创
2022-01-30 17:05:56
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·
原创
2021-07-31 15:34:21
264阅读
# Java QA问答系统搭建：从零开始
在现代软件开发中，问答系统为开发人员提供了一个互动的平台，使得问题能够得到及时解决。本文将带你一起搭建一个简单的Java问答（QA）系统，帮助开发者在日常工作中快速解决问题。本文将涵盖系统的基础架构，代码实现以及结果展示。
## 系统设计
在搭建问答系统之前，我们需要明确其基本功能。我们希望系统能够：
1. 用户提问
2. 用户回答
3. 显示问题
原创
2024-10-14 06:40:50
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx内容速览什么是知识库（knowledge base, KB）什么是知识库问答（kno...
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2021-10-26 14:57:54
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2020EMNLP New Task: AMBIGQA背景数据集评估准则基线模型多答案预测问题消歧弱监督联合训练REFERENCE 今年发论文初步决定从这篇新任务入手，任务有价值并且有待开发空间。先挖个坑读一读。（先写这些吧，后续研究研究协同训练和预训练模型再更新想法） 背景该任务提出了AMBIGQA，目的是解决开放域问答系统问题答案模糊的任务。简单来说就是把消歧引入到了QA领域中，且是ope
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2023-12-05 20:37:16
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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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QA智能问答（QQ匹配）GitHub:https://github.com/PeterBishop0/-参考链接：https://www.cnblogs.com/rucwxb/p/7975504.htmlhttps://www.jianshu.com/p/6e1ef63615f8https://zhuanlan.zhihu.com/p/29119239https://www.cnb...
原创
2021-07-15 15:09:07
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什么是 Word2vec?在聊 Word2vec 之前，先聊聊 NLP (自然语言处理)。NLP 里面，最细粒度的是 词语，词语组成句子，句子再组成段落、篇章、文档。所以处理 NLP 的问题，首先就要拿词语开刀。举个简单例子，判断一个词的词性，是动词还是名词。用机器学习的思路，我们有一系列样本(x,y)，这里 x 是词语，y 是它们的词性，我们要构建 f(x)->y 的映射，但这
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2023-07-27 21:22:45
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