基于LSTM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答案所在句子这一功能。在使用了互联网第三方资源前提下,用training.data中数据训练得到模型对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
19年参加PyCon大会PPT~聊主题是Python智能问答之路,即怎么用Python快速搭建一套智能问答系统。这次讲解内容从智能问答简介、QA快速实践、Python开发利与弊、总结展望这4个方面围绕展开。 首先我们来简单了解一下智能问答。这张图来源于段楠2017年一篇论文,清晰罗列出了现在业界对智能问答分类,包括Community QA、KB
这是中科院软件所刘焕勇老师在github上一个开源项目地址: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类问题自动问答系统。 本项目以neo4j作为存储,并基于传统规则方式完成了知识问答,并最终以cypher
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方式构建该智能问答系统。这里将构建一个关于歌曲信息问答系统。以“晴天”为例,本系统应当能够回答晴天歌词是什么,晴天是哪首专辑歌曲,该专辑是哪一年发行,该专辑
1.1 背景介绍学习目标: 了解智能对话系统相关背景知识.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, 比如百度小度, 阿里小蜜, 微软小冰等等. 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, 解决现实中各种问题.从处理问题角度来区分, 智能对话系统可分为: 任务导向型: 完
方法总结可以初步划分为两类,基于词频方法,通常是一些较为传统方法,以及基于语义方法,通常是基于机器学习方法。1、基于词频方法在机器学习出现之前,传统文本匹配方法通常是根据句子中词频信息进行检索,如信息检索中TF-IDF,BM25,语言模型等方法,主要解决字面相似度问题。这些方法由于计算简单,适用范围广,到现在依旧是很多场景下优秀基准模型。1.1 TF-IDF介绍TF-IDF(te
## 搭建Python智能问答系统流程 为了帮助这位刚入行小白开发者搭建一个Python智能问答系统,我们可以按照以下步骤进行操作: | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 步骤 1 | 确定需求和技术栈 | | 步骤 2 | 收集问答数据 | | 步骤 3 | 数据预处理 | | 步骤 4 | 构建问答模型 | | 步骤 5 | 测试和部署问答系统 | 现在让我们详细说
原创 2023-10-15 07:03:20
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目前落地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
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,相关编程语言实现一个能够和人类进行对话,解决问题一个软件系统。二、智能问答分类1、任务型任务型问答就是指在特定场景下,具有比较稳定流程问答,机器人通过在多轮对话过程中逐渐完善自己想要获取信息,通过逐渐完成信息来给予用户回答。简单讲就是对于一个问句,你需要知道一些其他答案才能给予准确回复,对于需要信息设计一个流程,
转载 2023-08-07 17:05:58
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问答系统概述 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问答系统。本文通过基于问答问答型机器人作为引入,逐步分解其设计流程,用通俗易懂语言描述问答型机器人产品设计思路。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
问答系统是信息检索一种高级形式,它能用准确、简洁自然语言回答用户用自然语言提出问题。其研究兴起主要原因是人们对快速、准确地获取信息需求。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研究方向。不同类型问答系统对于数据处理方法存在不同,一般问答系统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:**顾客意图只是一种抽象形式,
(封面图由文心一格生成) 探究问答系统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系统。它能够自动理解用户提出问题,然后在知识库中查找相关信息并给出相应答案。随着人工智能技术发展,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。本文将从问答系统原理入手,详细介绍问答系统实现方法,并结合代码讲解,帮助读者深入了解问答系统实现原理及其应用。1. 原理讲
本人最近在研究NLP,做了一个简易版问答系统。 一个问答系统主要包含以下几个模块命名实体识别句法分析实体关系抽取知识图谱构建知识推理意图识别今天开个头,以后有时间慢慢写。。。分词这边我喜欢用两个分词包,一个是jieba,另一个是foolnltk 首先看jieba用法raw=open(u'../data/昆仑全本.txt',encoding='gb18030',errors='ignore'
本文根据王鹏老师在〖2022 Gdevops全球敏捷运维峰会-广州站〗现场演讲内容整理而成。王鹏教授也是擎创科技运维专家团队成员之一。 分享概要一、智能运维现状二、问题分析三、探索工作四、总结一、智能运维现状大家对智能问答系统都很熟悉,目前许多APP都有智能问答系统——后台是一个机器人,而不是真正的人回答问题。当前众多研究者在对智能问答系统进行研究,提出了许多算法和技术,Google
前言近年来,随着人工智能技术发展,人机对话技术得到越来越多关注,人机对话产品也不断涌现。其中,智能客服作为人机对话一个典型场景表现出极大商业潜力和很强研究价值,各企业也争先恐后推出自己智能客服产品。FAQ 问答技术作为智能客服系统最核心技术之一,在智能客服系统中发挥重要作用。通过该技术,可实现在知识库中快速找到与用户问题相匹配问答,为用户提供满意答案,从而极大提升客服人员效率,改
现在智能问答系统应用是非常普遍,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FAQ就是 frequently asked questions,也就是说在某个场景下,比较常见一些问题。 首先我们来看看整体FAQ流程,我们需要对输入问题进行预处理,比如去停,分词等;然后需要对预处理之后语料进行向量化,这里向量化方法很多,也不拘泥于一种,常见向量化方法
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基于检索智能问答。目前使用了简单词汇对比、词性权重、词向量3种相似度计算模式。输入符合格式QA文本文件即可立刻使用。  程序版本和依赖库使用 python3 运行 jieba 分词使用库 gensim  词向量使用库,如果使用词向量vec模式,则需要载入依赖文件如果使用词向量vec模式,需要下载3个文件:Word60.model,Word60.model.s
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学了很多什么分词,维特比,ui-gram之类,但是能用起来才算真的学懂 三天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():
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)
一、项目介绍FAQ(FAQ,frequently-asked questions)问答系统表示常见问题问答系统,常用于一些特定领域智能客服,将用户经常问到高频问答对索引起来,当新提问命中时可以快速回答,准确而高效。 本文介绍一个简单FAQ问答系统实现。基于检索和排序两阶段框架,检索阶段基于Elasticsearch检索引擎、排序阶段基于语义匹配深度学习模型。后端基于SpringBoot系
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