一、Anaconda安装及配置二、PyTorch的下载及配置1.创建虚拟环境在下载PyTorch之前，首先我们需要创建一个虚拟环境，在电脑左下角的“开始”栏中找到Anaconda Prompt，点击打开：输入以下代码conda create -n PyTorch python=3.7这里解释一下这行代码，表示创建一个名叫PyTorch的环境，其中的Python解释器版本为3.7，这个需要根据大家下
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2023-09-12 09:38:25
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1.问答系统SQuAD数据集 给定一段文字作为context，给定一个问题question，从context中寻找一段连续的文字(text span)作为问题的答案。网址：https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/
代码：https://github.com/galsang/BiDAF-pytorch2. 数据格式3. 整体流程架构文本摘要所谓摘要，就是
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2023-10-13 11:53:46
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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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人工智能 水壶问题 python解法系列文章人工智能 倒啤酒问题 python解法人工智能 水壶问题 python解法A*算法之八数码问题 python解法A*算法之野人传教士问题 python解法人工智能 遗传算法 计算函数极值问题 文章目录人工智能 水壶问题 python解法问题描述宽度优先搜索状态空间操作类型思路代码 补充发两篇文章记录一下之前用到的宽度优先算法问题描述给定两个水壶，一个可以
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2024-08-29 11:57:28
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在当今信息爆炸的时代，基于知识图谱的问答系统越来越受到关注。特别是在2023年，随着人工智能技术的发展，构建高效的问答系统变得愈加重要。本文将会深入探讨如何使用PyTorch构建一个基于知识图谱的问答系统，以下是我们的探索过程与成果。
### 背景描述
1. **2015年** - 知识图谱概念首次提出，并开始在各大搜索引擎中应用。
2. **2018年** - 实现了基于知识图谱的问答系统，通
基于ThinkPHP框架开发的问答系统PHP源码是一款最新的问答社区系统,支持提出问题和回答问题,主要采用ThinkPHP3.2.3框架开发出来的,系统带提问积分悬赏和审核。以下内容无关：-------------------------------------------分割线---------------------------------------------本文讲解了在将代码从 .NET
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2024-05-21 17:21:33
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本文档仅供自己梳理代码时使用。目录1. 用户输入2. 进入到entity_extractor.py1）加载数据和模型路径，示例：2）加载领域actree3) 调用 build_actree3. 实体抽取函数 1) 进入到模式匹配 2) 意图预测a. 进入到tfidf_feature 提取特征 b. 计算其他特征数据归一化c. tfidf和features 进行特征融合
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2023-08-12 12:36:14
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Q&A System Introduction (问答系统介绍)Q：能否根据语料库搭建一个智能客服系统（问答系统）？基于搜索的问答系统基于搜索的问答系统的解决思路：根据用户输入问题，从语料库中找到相似度最高的问题，返回相对应的答案作为回答。简单流程：基于搜索的问答系统 vs 基于知识图谱的问答系统基于搜索的问答系统的关键点：文本的表示相似度计算基于知识图谱的问答系统的关键点：实体抽取关系
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2024-05-27 16:45:02
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Attention机制在时序模型中的应用，已经被证明能够提升模型的性能。本文参考《Attentive pooling Networks》，该论文以时序模型输出状态设计Attention为基线（QA_LSTM_ATTENTION），提出了一种同时对问题和答案进行特征加权的Attention设计方案。本文实现了论文中基于LSTM网络结构的Attention设计，即AP-BILSTM。传统的Attent
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2024-07-29 14:42:44
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torch
.
baddbmm(beta
=1
, mat, alpha
=1
, batch1, batch2, out
=
None
)
-->
Tensor ：对两个批
batch1
和
batch2
内存储的矩阵进行批矩阵乘操作，矩阵
mat 加到最终结果。batch1
和
batch2
都
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2023-12-28 06:11:09
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邹磊教授的问答系统有两个阶段，第一个阶段是线下准备阶段，第二个是线上查询阶段。1、线下准备阶段 构造语义词典供线上查询阶段使用： 就是查找知识图谱中某个关系的规则集，不过直接通过dfs查找的规则集可能不会正确的代表这个关系的规则，如：孙子的一个关系集（儿子，儿子）（后代，后代），其中（后代，后代）就不能正确代表他的规则，解决的方法是过滤掉那些在别的关系规则集中也存在的规则。例如：孙子[（儿子，儿子
搭建问答系统的步骤： 一 . 首先对问答库进行拆分，将文本分别拆分为问题库和答案库源码： import json
from matplotlib import pyplot as plt
import re
import string
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word
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2024-04-20 17:04:15
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一、 阅读理解型问答1、 概念机器阅读理解与问答主要涉及到深度学习、自然语言处理和信息检索。机器阅读理解具有很高的研究价值和多样的落地场景。它能够让计算机帮助人类在大量文本中快速找到准确答案，从而减轻人们对信息的获取的成本。 具体来讲，机器阅读理解和问答任务（QA）指的是给定一个问题和一个或多个文本，训练的QA系统可以依据文本找出问题答案。一般情况下，有以下三种问题：Simple (factoid
目录1、效果预览2、KBQA介绍3、KBQA实现3.1、问答系统设计3.2、使用python链接Fuseki3.2、分词实现3.2.1、实体词处理3.2.2、分词逻辑的实现3.3、查询实现3.3.1、单实体查询3.3.2、多实体查询4、业务逻辑的整合实现5、一些补充6、参考 本篇紧随之前的七篇文章，讲述了
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2024-04-22 06:29:46
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当前对话机器人技术分为：问答系统，对话系统，聊天机器人一、问答系统问答系统，简称QA，是自然语言处理领域的一类经典问题。问答系统的模式基本上分为两类：1. 由输入的问题在n个候选答案中选取一个最佳的答案。2. 由输入的问题在已有的问题中选取一个语义最相似的问题，将该已有问题的答案作为最终的答案返回。 第一
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2024-05-23 08:17:45
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近日小编盘点了下站长之家收录的各款国内问答系统，也都下载试用了一番，今日便推荐以下四款较常用的问答系统：oASK问答系统、齐博知道系统、百姓问专业问答系统、Tipask问答系统，各款系统都各有特色，任你挑选! 以下四款比较常用的问答系统是按照在站长之家的下载次数(截止到2011年10月27日中午)由多到少进行排序的，当然下载次数的多少也是和源码收录的时间相关的。 oASK问答系统
外虎知乎自动问答系统是针对目前比较火的问答软件知乎制作的一款营销软件，通过外虎知乎自动问答系统可以轻易的实现多个账号的切换和同时发文营销，软件支持自动答题，自问自答等功能，是网络营销人员知乎营销需要的一款非常好用的软件之一！有需要的小伙伴欢迎来西西下载体验。软件特色：外虎知乎自动问答系统软件, 可实现多帐号切换登录，批量提问，批量采集目标问题并自动回答。软件支持关键词采集知道问题帖子地址或问题版块
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2024-03-27 23:33:13
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本笔记主要解析DataFunTalk公众号上发布的文章《李向林：OPPO自研大规模知识图谱及其在小布助手中的应用》中问答系统搭建方面的内容 文章目录1、领域分类2、结构化问答2.1、链式查询2.1.1、实体抽取与链接2.1.1.1、候选实体召回2.1.1.2、实体消歧2.1.2、Query解析2.1.2.1、属性和模板的挖掘2.1.2.2、在线模板匹配2.1.3、模板语义匹配--解决长尾属性解析失
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2024-04-30 19:30:59
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问答系统的系统设计方案一、软件架构风格“每一个模式描述了一个在我们周围不断重复发生的问题及该问题解决方案的核心。这样，你就能一次又一次地使用该方案而不必做重复工作”。模式的关键在于模式的可重复性，问题与场景的可重复性带来解决方案的可重复使用。而架构也与此同义，为了实现系统的高性能、高可用、易伸缩、可扩展、安全等各种技术架构目标，各大互联网公司提出各种解决方案，这些方案被业界复用，从而逐渐形成大型网
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2023-08-03 23:21:48
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随着AI的发展，各大企业采用智能问答机器人取代了人工客服。智能问答系统实现的方法有很多，本篇文章介绍之前做的一个简易的智能问答机器人。采用的方法是使用朴素贝叶斯模型进行问题分类，模糊匹配查询近似问题。实现步骤1.1 总体流程设计 问答系统总体实现步骤如下流程图主要包括数据预处理，模型训练，结果映射以及答案匹配。数据预处理主要是对语料库进行收集，并对语料
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2023-09-12 09:40:09
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