OpenKG地址：http://openkg.cn/tool/koplGitHub地址：https://github.com/THU-KEG/KoPL网站地址：https://kopl.xlore.cn开放许可协议：MIT License贡献者：清华大学（曹书林、史佳欣、姚子俊、吕鑫、聂麟骁、逄凡、吴茜凤、侯磊、李涓子）总体介绍问答系统是自然语言处理领域的一个重要研究方向。一方面，图灵测试的场景本
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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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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项目说明FlyCms 是一个类似知乎以问答为基础的完全开源的JAVA语言开发的社交网络建站程序，基于 Spring Boot+Bootstrap3+MyBatis+MYSQL+Solr 应用架构，专注于社区内容的整理、归类和检索，它集合了问答，digg，wiki 等多个程序的优点，帮助用户轻松搭建专业的知识库和在线问答社区。开放源码，便捷开发基于Spring Boot版本开发，利用成熟开发技术，开
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2023-08-09 14:03:51
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基于检索的智能问答。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。输入符合格式的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 分词使用的库 gensim 词向量使用的库，如果使用词向量vec模式，则需要载入依赖的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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2023-11-02 11:44:53
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# 实现Java智能问答系统的指南
在这个数字化快速发展的时代，智能问答系统逐渐成为各类应用程序的重要组成部分。本篇文章旨在教会你如何实现一个简单的Java智能问答开源项目。我们将通过一系列步骤帮助你从零开始构建这个项目。
## 流程概述
在开始之前，先让我们来看一下构建Java智能问答系统的流程。这将以表格的形式展现步骤及其简要说明。
| 步骤 | 内容
# 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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上一篇介绍了整个问答机器人的技术架构和特定，本篇着重说下 如何让机器人（看起来）更智能输入联想使用jquery.autosuggest.js实现的输入联想，在输入2个字后，在5000个问答中基于全文检索，检索10条记录，供用户选择。猜你想问Chatterbot中也有阈值的概念，例如匹配度低于0.2，可定义为无法回答，但可以额外增加一个阈值，如0.5当匹配度0~0.2回复无法回
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2024-06-18 06:07:52
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实现目标
基于Flask实现用户的登录/注册。
设计思路
前端
1.编写登录和注册表单
2.编写视图函数
3.编写相应的html文件
4.页面测试
后台
1.创建数据库
2.修改配置文件
3.编写数据表类并生成数据表
4.修改视图函数，实现数据交互
前端实现
1.编写登录和注册表单(/app/home/forms.py)
# 导入表单基类
from flask_wtf import FlaskFo
前言近年来，随着人工智能技术的发展，人机对话技术得到越来越多的关注，人机对话产品也不断涌现。其中，智能客服作为人机对话的一个典型场景表现出极大的商业潜力和很强的研究价值，各企业也争先恐后的推出自己的智能客服产品。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的问答，为用户提供满意的答案，从而极大提升客服人员效率，改
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2024-03-21 07:32:30
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前言随着人工智能技术的发展，聊天机器人的生态也日趋成熟与完善，为了让聊天机器人可以更加“智能”，交互体验更加拟人化，可以更好的理解用户的真实意图，最终更好地服务用户，还需要继续优化聊天机器人的相关功能，当前聊天机器人在技术方面还面临多重挑战。自然语言多种表达方式的挑战由于语言本身的多样性及复杂性，对于同一件事情的描述，不同的人往往有不同的表达方式，比如当一个用户想预定一张明天去上海的机票，则表达方
介 绍如今，自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）应用已经变得无处不在。我似乎总是不经意间发现一些网站和应用程序，以这样的或那样的形式利用了自然语言处理技术。简而言之，现在就是涉足自然语言处理领域的绝佳时机。自然语言处理应用能够快速增长，很大程度上要归功于通过预训练模型实现迁移学习的概念。在自然语言处理的背景下，迁移学习本质上是在一个数据集上训练模型，然后对
随着AI的发展，机器人越来越普及。对于一些企业来说，如果要自主开发机器人系统，需要庞大的开发费用以及维护成本。因此，我们可以直接使用现有的人工智能产品。本章主要讲述机器人的智能回答，从技术上来说，我们只需调用其API接口即可实现。 我们在图灵官方网站注册账号密码，并创建机器人，如图所示： 机器人创建之后，我们赋值机械人的apiKey，然后编写相应功能代码，代码如下：import json, req
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2023-06-09 10:09:14
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# 智能问答系统的简单实现
智能问答系统是一种能够理解用户问题并提供相关答案的技术。这类系统广泛应用于客服、知识库、搜索引擎等多个领域。Python是构建智能问答系统的热门语言之一，借助它强大的库和框架，我们可以快速搭建一个基本的问答系统。
## 1. 系统架构
智能问答系统的基本架构通常包含以下几个部分：
- **用户输入处理**：接收用户的问题并进行基本的预处理。
- **问题理解**：
chatgpt site: xiaoi.aiPython 面试八股：python面试八股 ChatGPT 当准备参加Python面试时，以下是一些常见的Python面试八股（面试常见问题）：介绍Python的特点和优势。Python是一种高级、通用、解释型的编程语言，具有简洁、易读、易学的语法。 它有广泛的应用领域，包括Web开发、数据科学、人工智能等。 Python拥有丰富的第三方库和模块，提供
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2024-08-15 11:50:22
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19年参加PyCon大会的PPT～聊的主题是Python的智能问答之路，即怎么用Python快速搭建一套智能问答系统。这次讲解的内容从智能问答简介、QA快速实践、Python开发的利与弊、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年的一篇论文，清晰罗列出了现在业界对智能问答的分类，包括Community QA、KB
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2023-11-21 20:07:07
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智能问答应当是未来智能化发展中人机交互的主要方式，目前无论是在开源社区或者企业应用中，都有广泛的应用。 项目名称是Iveely.Brain，本次源码可以在Github的这里下载，,是主要用于聊天服务的一个项目，本次开源版本的示例如下所示： 整
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2023-08-30 22:24:36
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正确提问是与ChatGPT交流时达到预期结果的必要技能。ChatGPT是一种人工智能聊天机器人，它可以回答你的问题、提供帮助、分享知识等。然而，与ChatGPT交流时，你需要注意一些技巧，以确保你能够得到你想要的答案。首先，要明确你的问题。在与ChatGPT交流之前，你需要明确你的问题是什么，以及你想要得到的答案。这可以帮助你更好地组织你的思维，并让ChatGPT更容易理解你的问题。其次，使用简单
随着科技的发展，网上问诊也越来越火爆，各种网上付费的项目也是层出不穷，虽然有一定的效果，但是花费也是不少的，有的图片在线问诊需要花费上百元。这样让许多人感到了看病的压力。小编在上网的时候，看到了一个python的项目，是基于医药知识图谱的智能问答系统。可以帮助我们进行简单的问题的解答。而且是免费的哦。所以，小编今天就教授大家如何安装这个库，并进行简单的查询。01.项目的介绍这个项目是借助了REfO
# Python开源问答系统的构建
随着人工智能和自然语言处理技术的飞速发展，问答系统作为一种实用的应用场景，受到了广泛关注。本文将介绍如何使用Python构建一个简单的开源问答系统，并提供一些代码示例，帮助大家更好了解这一领域。
## 什么是问答系统？
问答系统是一种能够理解用户提出的问题并返回答案的系统。它们通常在客户服务、知识管理和教育等领域得到应用。问答系统可以分为两大类：基于知识库
原创
2024-09-26 09:04:27
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