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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关于如何更好地使用Github的一些建议原文(Github repository形式): https://github.com/Wasdns/github-example-repo本文记录了我对于Github使用的一些技巧，并针对以下几个方面:一、提交问题；二、提交(commit)的注释信息；三、README形式的Github文档撰写。给出了自己的一些建议，不足之处欢迎各位指出，欢迎补充和提问：）
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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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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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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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
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
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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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
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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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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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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一.问答系统问答系统从知识领域划分：封闭领域：封闭领域系统专注于回答特定领域的问题，由于问题领域受限，系统有比较大的发挥空间，可以导入领域知识或将答案来源全部转换成结构性资料来有效提升系统的表现；开放领域：开放领域系统则希望不设限问题的内容范围，因此其难度也相对较大。问答系统从实现方式划分：基于流水线（pipeline）实现：如下图 1 所示，基于流水线实现的问答系统有四大核心模块，分别由自然语言
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2023-10-25 11:56:08
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对话系统包括闲聊、问答、任务型对话三大部分。 问答系统特指那些一问一答形式的聊天。 任务型对话指用户希望通过聊天的方式达成某种目的。 闲聊中，对话系统的输出不一定是肯定句，也可以是问句。开放域问答系统虽然开放，但它能够解决的问题类型是有限的： 按照问题类型，又可作如下划分:事实型问题：WH 问题，例如 when / who / where 等；是非型问题：Is Beijing the capita
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2023-10-10 22:06:41
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既然是问答系统，登录成功后，我们可以提出一些问题，等待其他人评论回答。功能分析：1、提出的问题需要进行敏感词过滤：问题不是是一些不正当言论或其他的XXX2、提出的问题可能有很多，需要进行一个分页展示一、modelpublic class Question {
private int id;
//问题主题
private String
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2024-02-21 12:49:02
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2017-06-27 21:03 在问答系统的应用中，用户输入一个问题，系统需要根据问题去寻找最合适的答案。1：采用句子相似度的方式。根据问题的字面相似度选择相似度最高的问题对应的答案，但是采用这种字面相似度的方式并不能有效的捕获用户意图的能力有限。2：IBM早期应用在watson系统中的DeepQa算法。该算法通过人工抽取一系列的特征，然后将这些特征输入一个回归模型。该算法普适性较强，并且能
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2024-06-28 17:54:23
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# 1. 定义一个问题列表
# Q_list = []
# 每一个问题包括:问题question/四个(也可能不是四个)选项choice/正确答案answer
# 先写两个题目作为测试数据
Q_list = [{’question’:"第一个问题的正确答案是( )",
’choices’:["aa1","bb1","cc1","dd1"],
"answer":0},
{’question’:"
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2023-06-21 09:20:49
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