时间: 2020-06-11引言 AI时代，不同的行业都有自己的智能客服，比如银行智能客服、导购智能客服、后期服务支持智能客服等。这些客服机器人基本都是利用高质量、大量业务场景问答对（QA）作为语料进行训练得到的，但是梳理这些问答对将会耗费大量人力成本。能否做到QA问答对的自动生成呢？答案是肯定的。Paper Information TILE: Generating Diverse
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2024-01-18 14:42:36
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# 自然语言处理中的问答系统：原理与实现
问答系统（Question Answering System）是自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域的重要应用之一。通过理解和解析用户的问题，问答系统能够从大量数据中提取相关信息，提供准确的答案。本文将介绍问答系统的基本原理，以及如何使用Python和一些流行的自然语言处理库来构建一个简单的问答系统。
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11） 语音应用：个人助理，转写字幕，声音信息抽取12）语音识别就是将语音转换为文字，应用主要分为两类：一是ToB（速记，实时字幕，智能语音客服，客服电话智能质检），二是ToC（个人助理，语音输入法，智能硬件）13）限制应用的影响因素主要分为三方面：环境影响（噪音，信道，场地，麦克风），说话人影响（口音，方言，音量），说话内容影响（中英混读，专业术语）14）度量标准：识别错误率（Character
1)
如果组件之间嵌套比较多的话，外面的Contaner 应尽量不要使用的 renderTo的属性来加载到某个div的id中,应尽量在定义了Contaner后，用obj.render('id') 这个方面来加载组件，可以减少错误2)
最好在最外层的Contaner组件(不是页面html,是extjs组件)定义with,不用定义height, 然后里面的一些组件，比如panel等可以定义autoWi
# Java 实现简单问答对话的指南
## 引言
在软件开发的世界里，实现一个简单的问答对话系统是一个非常基础但又意义深远的任务。它通常是初学者学习编程的第一步，因为它涉及到输入、处理和输出的基本概念。本篇文章将逐步引导你实现一个简单的 Java 问答对话程序。
## 流程概述
为了让你对整个实现过程有一个清晰的认识，我们先用表格的形式列出主要步骤。
| 步骤 | 任务
这里写目录标题一、问答系统1.Query理解（1）意图识别（2）槽值填充2.任务实践二、命名实体识别任务实践1.构建 AC Tree和初始化参数2.使用AC Tree进行问句过滤3.使用 相似度进行实体匹配三、意图识别任务实践1.整体思路介绍2.代码介绍（1）TF-IDF特征（2）人工特征（3）使用朴素贝叶斯进行文本分类 一、问答系统问答系统(Question Answering System，
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2024-02-02 07:17:58
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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
Spring的面试题1.什么是Spring？ 答：Spring是java企业级的应用开源开发框架。Spring主要用来开发Java应用，但是有写扩展是针对构建J2EE平台的web应用。Spring框架目标是简化Java企业级应用开发，并通过POJO为基础的编程模型促进良好的编程习惯。2.使用Spring的好处？ 答：1、轻量：Spring是轻量的 ，基本的版本大约2KB。 2、控制反转：Sprin
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2024-06-29 08:26:22
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# 使用Java和TF实现问答模型
在这篇文章中，我们将学习如何在Java中调用TensorFlow实现问答模型。为了便于理解，我们将整个流程分解为若干步骤，并使用表格、流程图和饼状图来帮助你更好地掌握。
## 问答模型实现流程
我们可以将实现问答模型的流程分解为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装所需的软件（Java、Tensor
面试常考题（答案为个人理解，仅供参考）1: 词向量是什么, 有哪些方式生成词向量, 句子的词向量是什么? 答：词向量将词汇为表示成向量，称作词向量生成词向量的方式生成词向量的方法有很多，这些方法都依照一个思想：任一词的含义可以用它的周边词来表示。生成词向量的方式可分为：基于统计的方法和基于语言模型(language model)的方法。基于统计的方法：共现矩阵SVD（奇异值分解）基于语言模型的方法
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2023-07-28 14:15:05
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# NLP问答模型：自然语言处理的重要应用领域
## 引言
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，它致力于研究和开发使计算机能够理解和处理自然语言的方法和技术。在NLP的应用领域中，问答模型是一个非常重要的研究方向。本文将介绍NLP问答模型的基本概念和工作原理，并结合代码示例进行讲解。
## 1. NLP问答模型的定
原创
2023-09-29 22:16:17
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# 文档问答 NLP 入门指南
在今天的文章中，我将会教你如何实现一个简单的“文档问答”自然语言处理（NLP）系统。文档问答是指从一份文档中提取信息来回答用户提出的问题。接下来，我们将通过以下步骤实现一个基本的文档问答系统。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据准备：收集和清理要使用的文档 |
| 2 | 环境搭建：准备开发环境
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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# NLP问答系统
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它研究如何让计算机能够理解、理解和生成自然语言。NLP问答系统是NLP的一个应用方向，旨在通过理解用户提问的自然语言，准确地回答用户的问题。
## 什么是NLP问答系统？
NLP问答系统是一种能够根据用户提问直接回答问题的计算机程序。它通过将自然语言转换为计算机可
原创
2023-08-29 13:49:50
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目录一：基础知识1.为什么使用数据库2.DB、DBS、DBMS之间有什么关系 3.什么是SQL4.什么是MySQL 5.数据库三大范式是什么 6.MySQL有关权限的表都有哪几个7.MySQL的binlog有几种录入格式？分别有什么区别？二：数据类型 三：引擎 1. MySQL存储引擎MyISAM与InnoDB区别2. MyIS
Introduction在自然语言处理（Natural Language Processing）中，任务很多种，大体可以分为以下几种：句子级别分类任务，例如情感分类任务，检测电子邮件是否为垃圾邮件任务等；单词级别的分类任务，例如命名实体识别（Named Entity Recognition, NER），词性标注（Part-of-Speech tagging, POS)；文本生成任务，包括根据提示p
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2023-12-23 22:22:17
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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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整件事情的流程可以用下表展示：
步骤 | 说明
--------|--------
Step 1 | 安装所需的Python库
Step 2 | 数据预处理
Step 3 | 构建问答模型
Step 4 | 模型训练与优化
Step 5 | 模型测试和部署
接下来，我将为你详细介绍每一步骤所需的操作和代码。
**Step 1：安装所需的Python库**
在开始之前，你需
原创
2024-02-08 03:25:16
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# Java NLP 问答系统入门
自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能的一个重要分支，其研究内容主要涉及如何使计算机能够理解、解释和处理人类语言。本文将介绍如何使用Java构建一个简单的问答系统，并通过代码示例来展示整个实现流程。
## 1. 什么是问答系统？
问答系统是一种基于自然语言处理技术，能够理解用户提问并给出相应答案的程序。问答系统通常可以分为两类：
- 基于知识库的问答
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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