这两个星期在设计一个问卷调查的数据库，现在做一番总结。平时作为用户，感觉很简单的一个模块，现在参与设计，虽然感觉还有无数不完善的地方，但是设计的时候，还是考虑了很多很多。问卷模块的设计 最主要的几个实体就是：问卷、试题、选项、试题类型 问卷与试题是多对多的关系，采用关联表 将问卷与试题看做一个整体，称为卷题，卷题与选项是一对多关系，所以采用选项持有一个问卷id和试题id试题与试题类型之间到是多对一
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2024-06-15 12:39:34
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利用phpcms v9的表单向导实现问答咨询功能phpcms v9内容管理系统本身是没有问答模块的，只有表单向导，但表单向导有很大的局限性，通过表单向导，我们只能查看用户提交的信息，不能对用户提交的信息进行回复。例如一些机构的网站需要一个接收用户的提问，并对提问进行回复的功能，仅仅利用表单向导是满足不了这种需求的，但通过下面的方法对表单向导模块进行一些改动就可以实现咨询问答功能了。在phpcms
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2024-05-23 22:27:21
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目录系列文章1. 问题背景2. 效果优化方法论2.1 无效标题的检测2.1.1 关键词匹配策略2.1.1 去停用词策略2.2 OCR模块：保证信息的完整性2.3 规则模块：提升Precision(准确率)2.2.1 报错信息提取模块2.2.2 练习题识别模块2.2.3 询问知识点模块2.2.4 添加标题头2.4 Text_Rank模块：提升Recall(召回率)3. 总结与下一步计划P.S. 1.
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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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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目录问答系统文本摘要系统大规模预训练语言模型 ELMo 问答系统问答系统通常要求给定一段文字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。对于问答系统的实验，有一个来自斯坦福的数据集比较受欢迎，名为The Stanford Question Answering Dataset，即SQuAD：SQuAD官方链接SQuAD现在已经
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2024-05-02 17:11:51
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一 序 问答系统：有给定的问题。根据用户的输入，匹配相关的问答。二 处理流程这里通常有两种方式：1种是用正则，2是计算相似度。基于概率的，是需要训练数据的。通用处理流程：先分词，后门的预处理操作：spell correctness(拼写纠错)、找出原形、stopwords(停用词过滤)、word filter(过滤词)、同义词文本--->向量的方法：boolean vector(
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2023-09-03 21:53:12
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一、前言 随着最近对话机器人的普及和推广应用，技术更新不断。前前后后也有很多的大厂有自己的对话系统，如百度开源的基于检索式机器人的框架AnyQ；Google开源的基于生成式对话系统DeepQA；Facebook开源的基于阅读理解的系统DrQA；北京大学知识库问答系统gAnswer。但这些技术都是为了完成对
# 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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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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一、两类问答系统任务导向的对话系统任务为导向的对话系统是帮助用户去完成特定任务，比如找商品，订住宿，订餐厅等。实现任务为导向的对话系统，主要有两类方式：1) Pipeline method 通过4个步骤去完成对话任务2)End-to-End method。 端到端地完成对话任务非任务导向的对话系统非任务导向的对话系统是与用户进行互动并提供回答，简单的说，就是在开放领域的闲聊。实现非任务导向对话系统
1.有些语句（如if，else，while）的末尾是冒号“ : ”，这样，下面的若干行就要缩进 至少一个 空格。回车自动缩进4个空格。2.Python3不再区分整数和长整数，统一为 int 类型。3.符号“#”后面跟的内容是程序里的备注与注释。（大多数理解仅仅是注释）4.Python语言最适合的应用领域是网站开发与人工智能应用。（Python语言在移动app开发方面尚没有很好的
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2024-05-29 19:10:14
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阅读大概需要15分钟Follow小博主，每天更新前沿干货作者：张墨一1 任务背景：本次实验拟设计一个智能问答系统，并应当保证该智能问答系统可以回答5个及其以上的问题。由于本实验室目前正在使用知识图谱搭建问答系统，故而这里将使用知识图谱的方式构建该智能问答系统。这里将构建一个关于歌曲信息的问答系统。以“晴天”为例，本系统应当能够回答晴天的歌词是什么，晴天是哪首专辑的歌曲，该专辑是哪一年发行的，该专辑
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2024-04-22 11:54:06
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# 如何实现一个NLP问答系统训练模型
在现代人工智能技术中，自然语言处理（NLP）是一个重要的领域，尤其是在问答系统的构建上。本文旨在教导初学者如何从零开始构建一个简单的NLP问答系统，并训练一个基本的模型。我们将通过一系列步骤带你走过这个过程，并提供详细的代码示例。
## 整体流程概述
首先，我们来看看实现NLP问答系统的基本流程。请参考下表：
| 步骤
原创
2024-09-09 06:15:50
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# Java问答系统
## 引言
Java是一种广泛应用于软件开发的编程语言，具有跨平台、面向对象、稳定性高等特点。在学习、开发和维护Java程序时，我们经常会遇到各种问题。为了提高效率，一个高效的Java问答系统非常有必要。本文将介绍如何构建一个简单的Java问答系统，以解决开发者在日常工作中遇到的问题。
## 系统设计
### 总体结构
Java问答系统包括问答数据库和用户界面两部分
原创
2023-08-09 14:12:56
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在本篇博文中，我们将深入探讨“NLP大模型问答系统”的构建过程，从背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘到复盘总结，全面展示整个系统的设计和实现过程。
### 背景定位
现代企业在日常操作中需要处理大量的客户咨询与互动。尤其是在电商、金融和客服等行业，构建一个高效的问答系统显得尤为重要。这个“问答系统”需要具备理解自然语言并快速生成准确答复的能力。这种需求催生了“NLP大模型问答系统
3.91.一个图书管理系统的面向对象设计方法如下图所示: Book代表书,有”Name(书名)”,”Author(作者名)”,”Price(单价)”和IsBorrowed(是否被借出)”四个属性. 类Library代表图书馆,其内部字段books用于保存图书馆中所有的书.它的FindBook()方法依据书名查找相同的书(可能有多本).另一个GetAllBooks()方法湖区馆藏所有书的详细信息
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2024-02-02 09:06:04
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今天冷得，我在五月份穿了三件衣服，你敢相信。。。这篇主要介绍对用户问题的处理，也就是从获取用户问题到明白用户意图这个过程，主要涉及到命名实体识别（这个任务简单，我就用词性标注来代替了），问题分类，以及填充问题模板这几个部分。介绍的时候，可能会用一些代码来说明，但是下面列出来的代码并不完整，完整的代码请参照github。这些代码只是辅助理解整个过程，这样去看代码的时候才容易理清函数之间的来龙去脉。再
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2023-12-28 07:58:22
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文章目录未来能力抽象概括自然语言生成机器翻译结论到目前为止，我们涵盖的主题涉及 BERT 模型的架构和应用。BERT 模型不仅影响了 ML 领域，还影响了内容营销等其他领域。下面我们就来讨论一下BERT的发展和未来的可能性。未来能力事实证明，像 BERT 这样基于 Transformer 的 ML 模型对于最先进的自然处理任务是成功的。BERT 是一种大规模模型，仍然是提供最先进准确性的最流行的语
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2024-03-20 17:24:41
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