SLU1. 简介对话系统按功能来划分的话，分为闲聊型、任务型、知识问答型和推荐型。在不同类型的聊天系统中，NLU也不尽相同。1.1. 闲聊型对话中的NLU就是根据上下文进行意图识别、情感分析等， 并作为对话管理（DM）的输入； 1.2.任务型对话中的NLU就是领域分类和意图识别、槽填充。他的输入是用户的输入Utterance，输出是Un=（In, Zn), In是intention，Zn
NLP智能问答是近年来非常热门的技术之一，通过自然语言处理技术，使得计算机能够理解用户的问题，并给出准确的回答。作为一名经验丰富的开发者，我将向刚入行的小白介绍实现NLP智能问答的流程，并详细说明每一步需要做什么。
一、实现NLP智能问答的流程
为了更好地理解整个实现过程，我们可以用下表展示NLP智能问答的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 数据收集与预处理 |
原创
2024-01-19 10:22:15
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# 教你实现智能问答 NLP
## 引言
智能问答系统是自然语言处理（NLP）中的一个关键应用，它能够理解用户提出的问题并给出准确的答案。本文将指导你从头到尾实现一个简单的智能问答系统。我们将分步进行，先看整体流程，然后再深入每一步的具体实现。
## 整体流程
下面是实现智能问答系统的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----
原创
2024-10-23 05:46:46
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在本博文中，我们将深入探讨“nlp智能问答系统”的构建与实现。随着自然语言处理技术的发展，这类系统已成为众多应用中的核心组成部分。我们将从协议背景开始，详细描述整个问题解决过程，通过可视化图表与代码示例强化理解。
### 协议背景
本节将简要回顾与nlp智能问答系统相关的协议及其发展历程。以下是一个**背景时间轴**，展示了重要的里程碑事件：
```mermaid
timeline
# 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
71阅读
# Java NLP 智能问答系统的实现
随着自然语言处理（NLP）技术的发展，智能问答系统（QA，Question Answering）变得越来越普遍。本文将介绍如何使用Java构建一个简单的智能问答系统，涉及基本的NLP技术，并提供代码示例，帮助初学者理解相关概念和实现方法。
## 什么是智能问答系统？
智能问答系统是通过自然语言处理和机器学习技术，自动回答用户提出的问题。它通常包括几个
前言这些知识点基本是本人在准备春招和秋招时做的笔记，东西比较杂，有的是自己总结，有的是参考网上博客，可能不是很准确，还望各位批评指正，多多交流。问-1：对于NLP任务来说，特征提取器需要满足什么能力？答： 1：保留位置信息 ，对于文本数据来说，不同的位置信息可能会带来较大的影响 2：具备长距离特征捕获能力问-2：NLP的主要有哪些任务任务？答： 1：序列标注：中文分词，词性标注，命名实体识别，语义
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2023-07-28 12:08:09
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方法总结可以初步划分为两类，基于词频的方法，通常是一些较为传统的方法，以及基于语义的方法，通常是基于机器学习的方法。1、基于词频的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的词频信息进行检索的，如信息检索中的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的优秀基准模型。1.1 TF-IDF介绍TF-IDF（te
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2023-09-13 18:25:24
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一部问答系统发展史就是一部人工智能史。伴随着人工智能的兴衰，问答系统也经历了半个多世纪的浮沉，直到今天仍然方兴未艾。笔者近期一直在从事对话式智能助手的研发，因此对问答系统的历史、现状、学术界的研究方向及业界的解决方案均有持续 follow，本文即是对该方向输入的一番整理。希望对从事「类聊天机器人」领域的同仁有所帮助。本文主要以概述方法论为主，不涉及到算法和具体的编程实现。问答系统简介问答系统(Qu
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2024-03-07 12:15:52
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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
每种编程语言都有一些不为人知的陷阱，有些实际工作中会踩到，有些可能根本排不上用场，但弄明白这些陷阱有利于我们更好的去了解这门语言的实现机制。下面这个题，你是否能一眼看出问题的本质。不管是 Python2 还是 Python3 环境下，只要你是在 CPython 的交互式命令行 REPL 中执行，结果没什么不同。我们知道 is 比较的是两个对象的内存地址是否一样（ id 函数返回一个和对象的内存地址
# 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
194阅读
1. 引言我们经常会被外行人问到，现在自然语言处理到底在研究些什么啊？ 也经常会被内行人问到，你是做NLP的吗？你是做哪个方向的？ 正好借ACL的调查问卷，梳理一下NLP现在到底都在研究些什么。2. 熟悉的领域精讲我以我熟悉的领域抛砖引玉，和ChatGPT一起，给大家大致讲解一下目前各个子领域都在研究些什么。2.1 Discourse （篇章）在自然语言处理 (NLP) 领域，篇章分析子领域研究了
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2023-11-08 12:50:40
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在现代信息技术的飞速发展下，自然语言处理（NLP）技术的成熟为智能问答平台的构建奠定了基础。从最初的基于规则的问答系统，到如今依靠深度学习驱动的高效模型，NLP 技术的演进推动了智能问答平台的不断创新和进步。
## 背景定位
智能问答平台的技术定位主要集中在自然语言理解（NLU）、自然语言生成（NLG）和知识图谱的结合上。自20世纪50年代以来，NLP技术经历了几次重大变革，如今的高效模型大多
摘要：随着人工智能和物联网技术的飞速发展和相互融合，越来越多的设备将会被植入问答AI，未来问答将会成为人机交互的重要入口，AI问答将会无处不在。那么AI是如何回答你所提出的问题的？本文就为你揭秘智能问题系统背后的深度学习网络架构设计以及原理。
演讲嘉宾简介
金华兴(花名：会当)，阿里巴巴算法专家。在人工智能领域拥有十几年的经验，在阿里曾负责搜索排序/机器学习/大数据基础算法/深度学
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2023-11-07 17:33:55
71阅读
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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人机交互的广泛应用，正在越来越成熟。智能音箱让我们动动嘴巴就能控制家中的电器，车联网让雨刷也能“听人话”。在对识别精准度不断追求的过程中，也有一些企业开始追求“精准”的下一步。在华为推出的华为AI音箱中，搭载了搜狗提供的智能问答服务，向用户提供和朋友聊天一样的交互能力，在衣食住行、教育娱乐、生活百科知识等等领域提供问答服务，化身成“智慧家庭个人助理”。 （图：华为AI音箱提供便捷的语音互动服
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）
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2023-12-18 20:29:39
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先介绍一下我自己，我有过5年以上机器学习的工作经验，主要工作内容有图像分析,自然语言，模式识别。我认为该领域最稀缺的人才是NLP专业，然后是图像分析（CV），我准备做一个系列的文章，把我在面试过程中遇到的各种技术性问题，每个问题分别讲解。1.我常常会遇到问LSTM的问题： 现在详细讲解下理解LSTM前要先理解： RNN（Recurrent Neural Networks)这种神经网络带有环，可以将
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2023-11-02 23:01:05
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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的智能客服，将用户经常问到的高频问答对索引起来，当新的提问命中时可以快速回答，准确而高效。 本文介绍一个简单的FAQ问答系统实现。基于检索和排序的两阶段框架，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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2023-09-13 18:24:53
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