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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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
# 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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1. 八种基本数据类型的大小，以及他们的封装类。（1）八种基本数据类型和封装类（2）自动装箱和自动拆箱什么是自动装箱拆箱基本数据类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。一般我们要创建一个类的对象实例的时候，我们会这样：Class a = new Class(parameter);当我们创建一个Integer对象时，却可以这样：Intege
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2023-10-17 12:37:45
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前期准备：Jieba安装：chatbot参考链接：https://github.com/zhaoyingjun/chatbot公众号：计算机视觉与图形学实战
原创
2022-07-14 12:38:41
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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
本章节介绍 gc-qa-rag 智能问答系统中“生成（Generation）”阶段的核心原理与实现细节。该阶段的目标是：**基于用户问题和检索到的高相关知识，利用大语言模型生成自然流畅、综合性概述的答案**。
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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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
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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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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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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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Open Book QA（开卷问答）是一种特定类型的问答任务，它模拟了人类在考试中可以查阅书籍或参考资料的情景。在这个设定下，A
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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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
本章节介绍 GC-QA-RAG 智能问答系统的文档切片原理，即如何将原始文档的知识点切片后存入向量数据库。 1. 原始思路 将整个文档
本章节介绍 GC-QA-RAG 智能问答系统的文档切片原理，即如何将原始文档的知识点切片后存入向量数据库。
1. 原始思路
将整个文档作为输入，交由大语言模型自动生成问答对（QA Pairs），以支持后续知识检索和问答系统的构建。
## 任务要求
提取下面文档中的知识点为 QA 问答对，按照指定格式输出。
{Content}
## 输出格式
[{"Question":&quo
引言 在现代企业知识管理系统中，智能问答系统正发挥着越来越重要的作用。GC-QA-RAG系统作为葡萄城技术栈
