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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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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# 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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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
任务描述知识库问答也叫做知识图谱问答，模型结合知识图谱，对输入的问题进行推理和查询从而得到正确答案的一项综合性任务。知识图谱问答方法可分为两大类：一种是基于信息检索的方式一种是基于语义解析的方式信息检索的方式不需要生成中间结果，直接得到问题答案，十分简洁，但是对复杂问题的处理能力有限。语义解析的方式需要对输入的自然语言问题进行语义解析，再进行推理，具备解决复杂问题的能力。本教程选用信息检索的方式进
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2023-12-14 10:38:29
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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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# 教你如何实现一个NLP检索问答系统
在本篇文章中，我们将一起走完创建一个NLP（自然语言处理）检索问答系统的整个过程。对于刚入行的小白来说，这个任务可能显得有些复杂，但一步一步来，我们将能够轻松实现它。下面是整个流程的一个简单概述：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 收集数据 | 获取问答对的数据集 |
| 2. 数据预处理 | 清洗并准备数据，构建字典 |
# 深入了解NLP问答系统算法
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学与语言学交叉的领域，其目标是使计算机能够理解、解析和生成人类语言。问答系统是NLP中的重要应用，其基本功能是根据用户输入的问题，自动生成相应的答案。本文将介绍一些常见的NLP问答系统算法，并通过代码示例进行说明。
## 常见的问答系统算法
1. **基于关键词的检索方法*
原创
2024-08-22 04:44:55
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在本博文中，我们将深入探讨“nlp智能问答系统”的构建与实现。随着自然语言处理技术的发展，这类系统已成为众多应用中的核心组成部分。我们将从协议背景开始，详细描述整个问题解决过程，通过可视化图表与代码示例强化理解。
### 协议背景
本节将简要回顾与nlp智能问答系统相关的协议及其发展历程。以下是一个**背景时间轴**，展示了重要的里程碑事件：
```mermaid
timeline
1 人机对话的机理人机对话有三个层次，一个是聊天，一个是问答，还有一个是对话，即面向某一特定任务的对话。比如，我要买东西时，一进门，售货员会打招呼说，“你好！”，我回复“你好”。接着她会问“你想看看什么？”，我说“我想买两包方便面”。她问“什么牌子的呢？这个三块钱一包，这个五块钱一包”，我说“那要三块钱一包的吧。”她说“那好，你用支付宝还是微信付款呢？”我说“微信”。她说“好，这就是你买的东西
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2024-01-05 16:29:28
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1.1 认识BERT定义: 实质就是Transformer的encoder部分表现: 在阅读理解上会有更好的表现.BERT分为三个模块
最底层: Embedding
token embedingSegment embeding 句子分段嵌入向量position embeding中间层: Transformer
只是用了encoder部分最上层: 预微调模块
句子
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2023-12-23 22:36:52
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前言这些知识点基本是本人在准备春招和秋招时做的笔记，东西比较杂，有的是自己总结，有的是参考网上博客，可能不是很准确，还望各位批评指正，多多交流。问-1：对于NLP任务来说，特征提取器需要满足什么能力？答： 1：保留位置信息 ，对于文本数据来说，不同的位置信息可能会带来较大的影响 2：具备长距离特征捕获能力问-2：NLP的主要有哪些任务任务？答： 1：序列标注：中文分词，词性标注，命名实体识别，语义
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2023-07-28 12:08:09
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# 实现一个基本的NLP问答系统
在现代的计算机科学和人工智能领域，NLP（自然语言处理）问答系统是一种非常热门的应用。简单来说，它的功能是根据用户提出的问题，提取出最相关的答案。本文将为刚入行的小白详细剖析实现一个NLP问答系统的步骤。
## 流程概述
实现一个NLP问答系统的基本流程如下表所示：
| 步骤 | 描述
翻译自官网教程:LANGUAGE TRANSLATION WITH TORCHTEXT本教程展示了如何使用torchtext中几个方便的类对包含英语和德语句子对的知名数据集进行预处理，并用其训练一个将德语句子翻译成英语的包含注意力机制的序列到序列模型。完成本教程，你可以学到：使用随后的torchtext中方便的类将句子预处理成NLP模型的通用格式。
TranslationDatasetFie
目录一、Java 基础1.什么是 Java？2.Java 中的数据类型有哪些？3.什么是自动装箱和拆箱？4.什么是泛型？5.什么是反射？6.什么是异常？7.什么是集合？8.什么是序列化？9.什么是多线程？10.什么是 synchronized？二、Java 面向对象11.什么是面向对象？12.什么是封装？13.什么是继承？14.什么是多态？15.什么是抽象类？16.什么是接口？17.什么是重载？
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2024-04-18 09:31:27
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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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1.概述1.1 问答系统(Question answering) 基于上下文：输入问题和文本，输出答案；如阅读理解 封闭系统：直接输入问题，输出答案；如聊天机器人 1.2 迁移学习(Transfer
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2024-05-22 16:10:37
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NLP复习2020（1）1.判断题1.神经网络预训练时可以将所有参数全部初始化为0。2.从计算角度上，Sigmoid和tanh激活函数均需要计算指数，复杂度高，而ReLU只需要一个阈值即可得到激活值。2.选择题3.填空题4. 分析题重要概念： 1.判断题1.神经网络预训练时可以将所有参数全部初始化为0。答：不能，会造成训练时无法更新梯度，使训练无法收敛。见：https://zhuanlan.zh
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2023-11-06 18:35:11
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本文介绍 NLP 中的问答系统（Question Answering），包括 NLP 中的问答系统场景、动态记忆网络（Dynamic Memory Networks）、问答（QA）、对话、MemNN、DCN、VQA等。
原创
2022-05-11 23:07:49
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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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