研究背景及意义智能问答是计算机与人类以自然语言的形式进行交流的一种方式，是人工智能研究的一个分支。知识图谱本质上是一种语义网络，其结点代表实体（entity）或者概念（concept），边代表实体/概念之间的各种语义关系。知识图谱的出现是信息技术发展、时代发展的必然结果。语义的本质是关联。只有基于语义的数据互联才能发挥数据集成的非线性效应，才能获取大数据的特有语义。近年来，基于知识图谱的问答系统则
1.5 智能问答技术从早期的数字图书馆、专家系统到如今的搜索引擎，人们一直致力于追求快速、准确的信息获取方法。目前，网络上的数据资源浩如烟海、错综复杂，而用户的信息需求又千变万化、千姿百态，基于关键词组合的信息需求表示方式和基于浅层分析的语义分析这类传统的信息检索技术俨然不能满足当下用户的需求，智能问答技术通过对数据的深度加工和组织管理，以更自然的交互方式满足用户更精确的信息需求。智能问答技术可以
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2023-10-29 19:19:43
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自然语言处理涉及的几个层次？，答案（ ）形态学（morphology）：形态学（又称“词汇形态学”或“词法”）是语言学的一个分支，研究词的内部结构，包括屈折变化和构词法两个部分。由于词具有语音特征、句法特征和语义特征，形态学处于音位学、句法学和语义学的结合部位，所以形态学是每个语言学家都要关注的一门学科。语法学（syntax）：研究句子结构成分之间的相互关系和组
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2024-08-04 13:05:01
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Towards MANET-based Recommender Systems for Open Facilitieshttps://link.springer.com/article/10.1007/s10489-021-03117-4摘要如今，大多数推荐系统都基于集中式架构，这可能会导致信任、隐私、可靠性和成本方面的关键问题。在本文中，我们提出了一种用于开放设施的分散式分布式基于 MANET（
智能问答系统是现代信息技术系统不可或缺的一个部分，然因问答系统的复杂性，智能问答系统一直未能取得很好的作用。本文将尝试从问答系统的四个方向做概要性总结。问答系统目前实现的方式主要包括：1）知识图谱问答：基于语义的方法、基于答案排序的方法2）表格问答：表格检索、答案生成3）文本问答：答案句子选择、答案生成4）社区问答：问题匹配、问题改写、问题自动生成基于语义的知识图谱问答思路是，A.通过对问题的转化
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2024-02-19 07:06:47
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一、什么是智能问答？智能问答系统就是基于大量语料数据，通过数学模型，相关编程语言实现的一个能够和人类进行对话，解决问题的一个软件系统。二、智能问答的分类1、任务型任务型问答就是指在特定场景下，具有比较稳定流程的问答，机器人通过在多轮对话的过程中逐渐完善自己想要获取的信息，通过逐渐完成的信息来给予用户回答。简单讲就是对于一个问句的，你需要知道一些其他答案才能给予准确回复，对于需要的信息设计一个流程，
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2023-08-07 17:05:58
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方法总结可以初步划分为两类，基于词频的方法，通常是一些较为传统的方法，以及基于语义的方法，通常是基于机器学习的方法。1、基于词频的方法在机器学习出现之前，传统文本匹配方法通常是根据句子中的词频信息进行检索的，如信息检索中的TF-IDF,BM25，语言模型等方法，主要解决字面相似度问题。这些方法由于计算简单，适用范围广，到现在依旧是很多场景下的优秀基准模型。1.1 TF-IDF介绍TF-IDF（te
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2023-09-13 18:25:24
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在机器人围棋大胜李世石、柯洁之后，人工智能越来越火。作为一项新兴技术，智能问答也是人工智能中必不可少的一环。智能问答一般用于解决企业客服、智能资讯等应用场景，实现的方式多种多样，包括简单的规则实现，也可以基于检索实现，还可以通过encoder-decoder框架生成，本文通过几种常见的问答技术，概要介绍了达观数据智能问答相关原理研究。（达观数据 江永青）1. 基于规则的智能问答基于规则的
在线客服系统产品怎么选择？如何评价一款在线客服系统产品？是很多企业关心的问题，我们结合自身产品简单做一些介绍。什么是在线客服系统产品？在线客服系统是网站上的在线咨询功能，同样也是企业客服人员用来服务客户所使用的客服软件。不仅能够为网站生成在线客服的咨询对话框，还提供大量辅助功能提高客服工作效率，为客服人员节省大量宝贵时间。如何选择在线客服系统产品？在线客服系统的重要性毋容置疑，想要选择功能强大且稳
在数据准备阶段，确保您有一个高质量的问答对数据集非常重要。这个数据集应该包含问题和对应的答案，以及答案在上下文中的位置（起始和结束索引）。预处理数据时，清洗数据、去除无用信息、分词、转换为小写等操作可以帮助提高模型的性能。在选择模型架构阶段，使用预训练的BERT模型作为基础是一个很好的选择。在BERT模型之上添加一个问答头部，通常是两个线性层，一个用于预测答案的起始位置，另一个用于预测答案的结束位
1. 背景介绍近年来，随着智能客服机器人在电商平台上的使用越来越多，用户满意度和问题解决率已成为评价智能客服服务质量、衡量用户体验的最重要指标，而用户体验主要受到用户的交流便利性和服务机器人的答案准确性影响。为了提高智能客服机器人的服务水平，我们提出了一种启发式问答框架。该框架在用户咨询的“前中后”全环节，通过问题预测的方式，给出若干个候选query，引导用户通过“点点点”来完成咨询，以减少用户输
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2024-05-12 18:37:18
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本次智能问答系统设计，分为前台、后台、知识库构建三个主要功能模块，其中前台是为问答操作提供界面，后台实现产品文档录入、知识库管理以及与前台通信、知识库构建根据录入文档实现“QA对”自动化生成。采用前台和后台结合的方式，前台是一个跟用户交互的聊天界面，后台从提供的文档中抽取出尽可能多的QA对，以支持前台app的交互。后台使用从页面查找css结构规则来找问题和采用神经网络训练文档，来更加准确合理的给出
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2024-08-12 19:55:59
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智能问答架构的实现步骤与代码示例
## 引言
智能问答架构是一种能够根据用户提出的问题，从海量的知识库中提取出正确答案的系统。它可以应用于各种领域，如智能助理、在线客服等。对于刚入行的开发者来说，了解如何实现智能问答架构是非常重要的。本文将指导你完成智能问答架构的搭建过程，并提供相应的代码示例。在阅读本文之前，请确保你已经掌握了基本的编程知识和人工智能相关的概念。
## 智能问答架构的实现步
原创
2024-01-11 11:43:16
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1. 智能问答算法架构 预处理：分词、词性标注、实体识别较为成熟，可以用hanlp等工具完成。多意图用分类来做，处理用户在一句话内有多个意图。重点关注纠错、长难句压缩、指代消解。 检索模块：ES+深度语义匹配。如果此时问句有被改写或者纠错，则是多个query并行（注意一下）。 排序模块：LTR rerank，结果归并+LR，对多个指标分别给出得分，过滤掉不合理答案 输出：直接问/推荐问/关
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2023-08-03 15:56:08
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本次的思考笔记也是这一系列的最后篇了~ 本次主要是简述当下较火的自动问答系统的基本结构和关键技术并且我会谈谈我认为的国家、社会和个人应该如何应对人工智能的快速发展和变化。智能问答系统结构前段是交互接口，后端是问答引擎和知识工程。 关键技术： 先看下智能问答系统的技术路线： 1、 将积累的无序语料信息，进行有序和科学的整理 2、 建立基于知识的分类模型 3、 允许用户以自然语言的形式查询
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2024-05-07 12:26:32
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是基于检索的还是基于生成式回答的是开放领域的还是限定领域的问答系统分为开放领域和限定领域的智能问答系统面向学生的智能聊天机器人包含以下两个部分问答模块聊天对话模块解决学生提出的问题与学生闲聊基于规则实现基于深度学习实现数据库为15个关于新生的问题公开数据集：小黄鸭语料库问题分类、句子相似度度量seq2seq模型人为评判人为评判seq2seq的框架 其中，编码器和解码器可以使用LSTM算法 问答模块
微信医聊自动问答 WeChaty + PaddleHub一、项目背景基于wechaty和PaddleHub实现一个简单的中文医学问答功能。wechaty使用相关参考项目: https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1847009文本匹配参考项目: https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdeta
案例分享所需要的软件列表本次案例的实现，全部采用开源或SAAS的产品来提供，并不涉及到私有化部署的软件产品。软件列表如下所示，如何申请apikey请自行研究，在这里不再详细说明：以上软件只是实现该系统的作者推荐列表，在实际的应用中有很多开源、saas、商业版本的软件产品供使用，在这里不再详说明，各位可以根据自己企业的性质自行选择合作的解决方案产品。私有化知识样例说明由于采用大模型对私有化的知识库数
探索智能问答的未来：Question Answering Corpus 框架去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在人工智能领域，自然语言处理是一个至关重要的分支，而其中的问答系统更是连接人与机器的重要桥梁。今天，我们向您隆重推荐一个由 DeepMind 团队打造的开源项目 —— Question Answering Corpus。这个项目不仅提供了用于构建问答系统的丰富
机器学习部分一、特征工程1. 特征归一化1）什么是特征归一化对数值类型的特征做归一化可以将所有的特征都统一到一个大致相同的数值区间内。2）为什么要特征归一化为了消除数据特征之间的量纲影响，我们需要对特征进行归一化处理，使得不同指标之间具有可比性。例如，分析一个人的身高和体重对健康的影响，如果使用米（m）和千克（kg）作为单位，那么身高特征会在1.6～1.8m的数值范围内，体重特征会在50～100k
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2024-05-24 15:35:09
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