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
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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最近在做一些nlp的工作，涉及到问答系统的构建，看到这篇文章觉得不错，遂翻译之，搬运一下。先奉上原文：NLP — Building a Question Answering model 以下是翻译内容：我最近完成了斯坦福大学的CS224n关于NLP的课程，很享受这个经历。在课程的final project中，我做了一个基于SQuAD（斯坦福问答数据集）的问答系统。在这篇博客中，我大概介绍一下这个模
知识问答 知识问答是一个拟人化的智能系统，接收使用自然语言表达的问题，理解用户的意图，获取相关的知识，通过推理计算形成相应的答案并反馈给用户。 知识问答的基本要素 1.问题，也就是问答系统的输入。（问句、选择、填空等） &nbs
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2024-01-31 14:47:13
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本篇博客主要基于微软亚洲研究院段楠老师的《智能问答》第四章 知识图谱问答 进行整理。知识图谱问答，又称 Knowledge-based QA 或 KBQA,是一种基于结构化知识库（即知识图谱）的智能问答方法。给定自然语言问题，该类方法基于知识图对问题进行理解，并根据问题理解的结果从知识图谱中查找或推理出问题对应的答案。知识图谱问答分为**基于语义分析的方法(Semantic Parser)和基于答
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2023-12-13 22:24:12
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摘要： 最好的论文是可以直接走出实验室！NLP年度最佳应用论文大集锦！8.用于语义角色标注的语言学信息自我注意力方法，作者：EMMA STRUBELL，PATRICK VERGA，DANIEL ANDOR，DAVID WEISS，ANDREW MCCALLUM论文摘要当前最先进的语义角色标记（SRL）使用深度神经网络，但没有明确的语言特征。之前的工作表明，抽象语法树可以显著改善SRL，
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2024-03-14 11:35:48
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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
作者：太子長琴（NLP算法工程师）AINLP公众号作者，也是知识星球“AINLP芝麻街”的嘉宾太子长琴同学发布了一个开源项目：https://github.com/hscspring/NLM ：Memory for Knowledge Graph, using Neo4j. 知识图谱存储与查询。以下是来自他博客的中文介绍，感兴趣的同学欢迎一起探讨。项目地址：https://github.com/h
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2024-09-10 10:04:16
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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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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
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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# 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。
##
# 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
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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