智能问答

聊天智能问答搜索平台

1简介今天向大家介绍一个帮助往届学生完成的毕业设计项目，聊天智能问答搜索平台。
黑白软件设计·2022-12-29 19:44

NLP: 0基础应用T5模型进行文本翻译代码实例～

使用分词器对目标文本进行分词4.对刚刚生成的分词结果进行目标语言的生成工作5.对生成的目标语言进行解码工作，就可得到目标语言的文本，并打印前言Google的T5模型从2019年发布到今天雄风依旧；在翻译，文本分类，智能问答
Efred.D·2022-12-28 18:08

STI比赛任务一：【智能问答Ernie3.0基线】

比赛简介百度搜索首届技术创新挑战赛：赛道一答案抽取STI比赛任务一：【比赛数据分析与长尾发现】STI比赛任务一：【NLP常见优化算法和上分Trick】STI比赛任务一：【智能问答baseline】欢迎大家关注公众号
·2022-12-26 17:57

智能问答技术概览及在小爱同学的实践

智能问答，指的是根据预先构建的知识，对用户提出的问题给出答案。这里，我们通过介绍智能问答技术，来探讨人工智能如何实现认知推理
小米技术·2022-12-24 18:25

Python中文分词及词频统计

分词主要用于NLP自然语言处理(NaturalLanguageProcessing)，使用场景有：搜索优化，关键词提取(百度指数)语义分析，智能问答系统(客服系
lishuaics·2022-12-23 19:52

人工智能

知识图谱中的弧通常代表的是属性和关系，用来表示节点之间的联系主要目标：用来描述真实世界存在的名种实体和概念及它们之间的关系，最终形成从无序的数据到有序的知识的整合用途：用于智能搜索、智能问答、个性推荐，
木子落兮·2022-12-23 11:09

可控文本生成研现状与技术

可控文本生成任务通过关键字生成可控文本通过知识图谱生成可控文本通过键值对生成可控文本通过标题生成可控文本二、文本生成模型与挑战1.模型2.挑战三、文本生成的小子类评论生成四、可控文本生成实现的一般方法总结前言可控文本生成目前在聊天机器人，智能问答
欢桑·2022-12-21 14:40

python创建智能问答机器人

微信和chatgpt这个在另外一篇文章：微信接入chatgpt背景最近一直都在忙做文本机器人的事情，所以就很少发公众号文章了。目前机器人的代码，已经全部发布在github上了。做机器人的目的：一方面是为了锻炼自己的代码能力，一方面也是因为自己想做一些有趣的时候。这个项目足够优雅，只需要python环境即可，就算是没有显卡也都行。而且即开即用，我也不喜欢安装太多的依赖包。下面就是完整的介绍了。效果的
yuanzhoulvpi·2022-12-20 08:43

熵简科技联合创始人李渔博士出席DataFun知识图谱在线峰会 | 分享金融资管领域知识图谱的构建和应用

本次峰会共设知识表示与推理、知识获取、知识图谱与智能推荐、知识图谱与智能问答、工业知识图谱、金融知识图谱、医疗知识图谱、知识图谱与智能创作等八个分论坛，报名参与人数6474，同时
熵简科技Value Simplex·2022-12-20 02:37

nlp 句间关系学习

这个任务的应用场景也很广泛，比如搜索推荐的语义相关性、智能问答中的问题-问题、问题-答案匹配、知识图谱中的实体链接、关系识别等。在深度学习中，文本匹配模型可以分为两
Cater Chen·2022-12-18 16:57

专题导读：基于大数据的知识图谱及其应用

近几年，知识图谱已经在搜索引擎、智能问答与自动客服等通用技术，以及电子商务、医疗健康、智慧金融、智能交通、电子政务等应用领域得到广泛且深入的应用。本专题汇
唐名威·2022-12-18 16:53

【八】头歌平台实验-知识图谱1

（B）A、搜索引擎B、计算机视觉C、人机交互D、智能问答3、知识图谱作为一个完整的概念，第一次
霜淮子·2022-12-18 11:48

【无标题】大模型时代，视觉推理任务竟然只用语言数据也能学习

AI大模型社区的成长为我们带来了很多极具想象力和创造力的新应用，例如CLIP加持下的文本图像合成模型，以及GPT-3加持下的智能问答机器人等等。这些模型无疑都是通过大规模的文本图像数
TechBeat人工智能社区·2022-12-18 08:10

文本信息事件信息抽取的方法

在应用方面，该任务便于人们检索事件信息，分析人们的行为，促进信息检索、智能问答、
合合技术团队·2022-12-17 13:15

阿里 新零售领域的多模态知识图谱的建设与应用

一个简单的知识图谱示例如下：知识图谱的典型应用包括：搜索推荐、智能问答、决策分析、智能创作等等。从应用种类来看，分为
Necther·2022-12-16 00:47

一文了解知识图谱能做什么、本文含Jiagu自然语言处理工具试用、知识图谱实战。

关于知识图谱的简介：知识图谱（KnowledgeGraph）作为大数据时代的重要设施基础,已经在下一代搜索引擎、智能问答系统，文本处理，自然语言处理等智能应用中有了广泛应用。
光芒再现robotliang·2022-12-15 18:46

人工智能 | 智能语音交互技术与应用

适用于多个应用场景中，包括智能问答、智能质检、法庭庭审实时记录、实时演讲字幕、访谈录音转写等场景，在金融、保险、司法、电商等多个领域均有应用案例。
开发者社区小百科·2022-12-15 17:10

ChatGPT:探索RLHF与GPT的完美结合

ChatGPT的前世ChatGPT出来之前，相信大家体验过很多智能问答机器人，大部分的评价都是“人工智障”，而ChatGPT则给人一种忽如一夜春
爱编程真是太好了·2022-12-15 12:14

快速搭建一个基于知识图谱的智能问答系统

Follow小博主，每天更新前沿干货作者：张墨一知乎链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/58248608本文仅作学术分享，若侵权，请联系后台删文处理1任务背景：本次实验拟设计一个智能问答系统
深度学习技术前沿·2022-12-15 07:11

领域应用 | 知识图谱在小米的应用与探索

分享嘉宾：彭力小米编辑整理：马瑶出品平台：DataFunTalk导读：小米知识图谱于2017年创立，已支持公司了每天亿级的访问，已赋能小爱同学，小米有品、智能问答、用户画像、虚拟助手、智能客服等互联网产品
开放知识图谱·2022-12-15 06:54

如何5分钟快速搭建智能问答系统

最近小马在搞AI，目标是实现一个智能问答系统来支撑业务。经过了之前一段时间的基础AI技术学习后，小马开始NLP并调研智能问答系统。本文介绍如何5分钟快速搭建一个智能问答系统。亲测效果良好。
小马过河R·2022-12-13 16:24

【NLP】Seq2Seq原理详解

很多自然语言处理任务，比如聊天机器人，机器翻译，自动文摘，智能问答等，传统的解决方案都是检索式(从候选集中选出答案)，这对素材的完善程度要求很高。se
马苏比拉米G·2022-12-13 10:19

基于Bert的实体关系抽取模型

mp.weixin.qq.com/s/OebxnvwjQiVbBZZFL2Un3A前言信息抽取(InformationExtraction,IE)是从自然语言文本中抽取实体、属性、关系及事件等事实类信息的文本处理技术，是信息检索、智能问答
NLP分享汇·2022-12-13 01:00

智能聊天机器人技术研究与应用

文章大纲1.聊天机器人简介聊天机器人进化历史聊天机器人核心技术2.预训练模型与聊天机器人研究进展transfomer架构回顾预训练对话模型3.知识图谱与智能问答4.智能聊天机器人应用实践5.总结与展望正确使用
shiter·2022-12-12 09:01

MindSpore：自然语言处理（NLP）—分词技术

1.摘要本次我们将开始新的分享系列——自然语言处理（NLP），NLP可以被应用于很多领域：机器翻译、情感分析、智能问答、文本分类等等。本次我们将分享中文自然语言处理的一个重要技术：中文分词技术。
xi_xiyu·2022-12-11 09:31

开源开放 | 开源知识图谱抽取工具DeepKE发布更新

近年来，知识图谱在辅助语义搜索、支持智能问答、增强推荐计算、提升语言语义理解和大数据分析能力等越来越多的技术领域得到重视，高效知识图谱构建技术应运而生。
开放知识图谱·2022-12-11 08:55

智能聊天机器人实现 源码+解析

具体功能包括:•支持聊天对话、智能问答•拥有笑话、天气、公交等丰富功能•支持自然语言处理及语义理解•数十亿知识库数据，应有尽有运行效果:源码下载:源码已经传到git上了,欢迎下载学习。
仍然是提供的·2022-12-10 22:12

实体关系抽取笔记（一）

1.背景实体关系抽取是NLP领域的一个基础任务，在文本挖掘、信息检索、智能问答等领域广泛存在、非常重要。实体关系抽取是指在实体识别的基础上从非结构化文本中抽取出预先定义的实体关系。
CeciliaLeng·2022-12-10 18:06

百分点认知智能实验室出品：智能问答中的对抗攻击及防御策略

2019年，百分点从业务实际出发，与北京市科学技术委员会联合主办了数据智能创新应用(DIAC)大赛，聚焦于智能问答中的语义等价问题的对抗攻击。经过一个多月的研究实践，参赛队伍对
Percent_bigdata·2022-12-10 17:40

基于语义级认知攻击的思考

不可否认chatGPT通过超大规模预训练模型实现了一个智能问答质的飞跃，体现在：1.传统的智能问答，不管是一问一答还是模糊回答、专业检索回答、指令性操作，都需要通过构建专业的知识库，或者是指令模型库，但是
杨渝·2022-12-10 17:09

Keras/Tensorflow训练逻辑研究

我们的项目是智能问答机器人，基于双向RNN（准确的说是GRU）网络，这里网络结构，就不做介绍，只研究其中的训练逻辑，我们的训练是基于fit_gene
gqixl·2022-12-10 09:33

基于neo4j知识图谱的旅游景点问答辅助系统

属于一款简易版的智能问答系统。
大明子又称小码哥·2022-12-09 05:43

心法利器[5] | 聊自己非计算机专业做程序员的经验

往期回顾前沿重器[1]|微软小冰-多轮和情感机器人的先行者前沿重器[2]|美团搜索理解和召回前沿重器[3]|平安智能问答系统心法利器[1]|NLP知识蒸馏思考心法利器[2]|统计语言模型使用反思心法利器
机智的叉烧·2022-12-08 02:23

Blog1 TCMKG——中医药知识图谱项目介绍

知识图谱给互联网语义搜索带来了活力，同时也在智能问答中显示出强大威力，已经成为互联网知识驱动的智能应用的基础设施。
醴 酦·2022-12-06 23:00

张子良知识图谱课程笔记

知识图谱的典型应用语义理解智能搜索：基于人的关键词直接匹配其摘要信息返回其摘要改造搜索引擎对外展示信息的方式智能问答：准备知识库，eg:EVI,Siri,头条智能问车辅助决策：IBM沃森系统医疗助手诊断疾病人工智能
小鱼^^·2022-12-04 15:34

毕业设计第一次总结（基于知识图谱的医疗问答）

本人的排版比较差，多多关照，哈哈哈哈**项目参考：**中科院软件所刘焕勇老师在github上的开源项目，b站up主‘’每天都要机器学习‘’的基于知识图谱的智能问答项目实战。
wangxiao1024·2022-12-03 09:05

从0到1构建一个基于知识图谱的智能问答系统

目录一、前言二、知识图谱2.1数据入库2.1.1NebulaGraph搭建2.1.2数据导入三、后端3.1搭建Flask框架，处理http请求3.2处理请求(核心)3.2.1实体提取和意图分类建立AC树实体提取建立意图特征库意图模板匹配3.2.2转换成ngql语句3.3连接nebula查询结果返回一、前言基于知识图谱的问答系统（Knowledge-BasedQuestionAnsweringsys
带问号的小朋友·2022-12-03 09:59

STI比赛任务一：【智能问答baseline】

比赛简介百度搜索首届技术创新挑战赛：赛道一答案抽取STI比赛任务一：【比赛数据分析与长尾发现】STI比赛任务一：【NLP常见优化算法和上分Trick】STI比赛任务一：【智能问答baseline】欢迎大家关注公众号
致Great·2022-12-03 05:10

课程设计-在校整理-10 基于知识图谱的医疗智能问答小程序实现示例

【在校整理-10基于知识图谱的医疗智能问答小程序实现示例】（注：仅供参考学习使用）一、课题内容和要求1、问题描述2、功能要求二、需求分析三、概要设计四、源程序代码五、测试总结六、其他一、课题内容和要求1
Jie_hw·2022-12-02 19:51

智能问答模型训练中三种常用的损失函数解读

1智能问答任务简介智能问答是NLP领域落地最多的场景，其商业价值较高，能有效解决业务问题，降低人力成本。智能问答分为封闭域问答与开放域问答两种。
遥望山海·2022-12-02 17:56

扫除知识共享障碍，天翎知识文档管理系统+群晖NAS一体化解决方案

关键词：文档分类，版本管理，在线预览，在线编辑，智能问答，知识地图，免安装，免维护，全网访问，数据安全企业实现知识共享的障碍有哪些管理不当利用难文件分散在不同电脑、服务器或系统中，难以统一备份，不清楚员工对文件有过哪些操作
LowCode_·2022-11-30 14:04

百度搜索首届技术创新挑战赛资料分享

本文参与了SegmentFault思否征文「百度搜索技术创新挑战赛」，欢迎正在阅读的你也加入一、搜索问答赛题背景近年来，随着机器阅读理解与深度预训练模型等相关技术的发展，抽取式智能问答系统的性能取得了非常明显的提升
·2022-11-30 13:22

百度搜索首届技术创新挑战赛资料分享

本文参与了SegmentFault思否征文「百度搜索技术创新挑战赛」，欢迎正在阅读的你也加入一、搜索问答赛题背景近年来，随着机器阅读理解与深度预训练模型等相关技术的发展，抽取式智能问答系统的性能取得了非常明显的提升
·2022-11-30 13:13

智能问答系统相关的知识图谱构建：neo4j、py2neo

参考安装博客：Neo4j入门教程之安装配置及用途一、智能问答系统：其使用的技术方案为：数据集准备：先创建具有各种节点、属性、标签的数据。
yangdeshun888·2022-11-30 07:11

知识图谱推荐之neo4j电影智能问答项目

申明：此项目是由“跟若海写代码”公众号发布内容整理而来，侵删。适用：知识图谱推荐入门项目、熟悉neo4j图数据库一般操作等。目录1项目需求分析与方案设计1.1需求分析1.1.1功能需求用户的功能需求只有1个，回答用户电影相关的提问。具体可以细化为以下几种类型：通过演员问电影，比如某某演员演过哪些电影；问演员的相关信息，比如某个演员的介绍；通过电影问演员，比如某某电影包括哪些演员；问电影的相关信息，
weixin_38082579·2022-11-30 07:08

基于neo4j知识图谱的智能问答系统

属于一款简易版的智能问答系统。服务端使用技术：python+django框架前台使用：html+css+jquery已实现功能：数据的批量导入，有模板（xls格式），可以自定义导入多个层级的问答信息。
大明子又称小码哥·2022-11-30 07:04

医疗知识图谱智能问答系统学习总结（一）-Neo4j/Python

学习知识图谱，一个比较好的案例是中科院软件所刘焕勇老师在github上的开源项目，地址：https://github.com/liuhuanyong/QASystemOnMedicalKG，构建了一个肝病智能问答专业知识图谱
SeasonRun·2022-11-30 07:03

python+neo4j构建基于知识图谱的电影知识智能问答系统

目录一、写在前面：二、系统准备：三、系统构建四、总结反思：五、完整代码：Author：qyan.liDate：2022.6.3Topic：借助于python构建知识图谱的电影知识智能问答系统Reference
隔壁李学长·2022-11-30 07:31

智能问答机器人python_帮帮智能问答机器人中TaskBot任务对话算法实践

58同城帮帮智能问答机器人提供了自动问答机器人、人工在线沟通和智能辅助聊天整套解决方案，该套方案可应用于客服、商户、销售等IM沟通场景，分别对应帮帮智能客服、帮帮商家版、销售在线化等产品。
weixin_39643255·2022-11-26 17:34

python做一个问答系统_手把手教你用Python搭建一个AI智能问答系统

导读：智能问答系统是自然语言处理的一个重要分支。今天我们将利用分词处理以及搜索引擎搭建一个智能问答系统。
weixin_39536010·2022-11-26 17:04
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