织梦CMS问答系统

知识图谱task04

问答系统(QuestionAnsweringSystem，QASystem)是用来回答人提出的自然语言问题的系统。
sing_however·2022-12-11 13:51

比羊了个羊还火的ChatGPT，玩法全攻略讲解

赶紧给大家安利一波ChatGPT是一种由OpenAI开发的通用聊天机器人模型该模型是基于GPT-3（一种大型语言模型）构建的，旨在提供与人类更加自然的对话体验ChatGPT可以用于许多不同的应用场景，包括聊天机器人、问答系统和人机交互
Bug 挖掘机·2022-12-11 12:49

自然语言处理是什么？学习自然语言处理（NLP）

自然语言处理（简称NLP），是研究计算机处理人类语言的一门技术，，包括：句法语义分析、信息抽取、文本挖掘、机器翻译、问答系统、对话系统、信息检索。。
CXY小嵩·2022-12-10 16:17

京东基于时序知识图谱的问答系统

商超博士京东硅谷研究院研究员编辑整理：张存旺北航杭州创新研究院出品平台：DataFunTalk导读：本文将分享TemporalKnowledgeGraphs方向的一个最新尝试，如何在时序知识图谱上去做问答系统
OnlyCoding…·2022-12-10 07:45

【NLP】自己搭一个多轮对话聊天机器人（附实现源码）

NLP】自己搭一个多轮对话聊天机器人（附实现源码）01项目框架02模型2.1粗排2.1.1BM252.1.1Bool检索2.2精排意图识别03API交互04微信前端本文的内容如下本篇介绍一个检索类型的多轮问答系统
卓师叔·2022-12-09 17:15

NLP机器阅读理解

机器阅读理解是自然语言处理的核心任务之一，在很多领域有着广泛的应用，比如问答系统、搜索引擎、对话系统等。机器阅读理解包含完形填空式、选择式、抽取式和生成式四种主要类型。
若年封尘·2022-12-09 15:14

NLP关系抽取和事件抽取

关系抽取关系抽取又称实体关系抽取，以实体识别为前提，在实体识别之后，判断给定文本中的任意两个实体是否构成事先定义好的关系，是文本内容理解的重要支撑技术之一，对于问答系统，智能客服和语义搜索等应用都十分重要
若年封尘·2022-12-09 15:13

爆火的 ChatGPT 会让客服岗位消失吗？

简单来说，ChatGPT是一款任务型的多轮对话/问答系统。按照官方的说法，ChatGPT也是一款“通用型AI助理”，不仅能回答各种问题，还能写剧本、写小说、写说明书，甚至给代码纠错；
美洽技术·2022-12-09 14:33

系统架构设计师与系统分析师历年实体分析与解答下载_医疗知识图谱问答系统探究（一）...

这是阿拉灯神丁Vicky的第23篇文章1、项目背景为通过项目实战增加对知识图谱的认识，几乎找了所有网上的开源项目及视频实战教程。果然，功夫不负有心人，找到了中科院软件所刘焕勇老师在github上的开源项目，基于知识图谱的医药领域问答项目QABasedOnMedicaKnowledgeGraph。项目地址：https://github.com/liuhuanyong/QASystemOnMedica
weixin_39667080·2022-12-09 05:45

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

“基于医疗知识图谱的问答系统”代码解析（四）

“基于医疗知识图谱的问答系统”代码解析（四）answer_search.py—答案查找“基于医疗知识图谱的问答系统”代码解析（一）“基于医疗知识图谱的问答系统”代码解析（二）“基于医疗知识图谱的问答系统
墨读·2022-12-09 05:13

Python 医学知识图谱问答系统（一），建立医学知识图谱，基于neo4j知识图谱的医学问答体系

医学知识问答，知识图谱建设部分，建设过程如下：一.首先，准备数据，主要为结构化的医学数据，包含实体和关系原始数据样式（来源于刘焕勇老师整理的医学数据）：二.在neo4j数据库中建立空数据库，并且启用数据库，我这里用的是桌面版的neo4j，效果如下：用户名：neo4j，密码：123456，大家根据自己需求设定，启用数据库：三.开始写Python将数据导入数据库importosimportjsonfr
医学小达人·2022-12-09 05:08

常见文本相似度计算方法简介

比如，基于聚类算法发现微博热点话题时，我们需要度量各篇文本的内容相似度，然后让内容足够相似的微博聚成一个簇；在问答系统中，我们会准备一些经典问题和对应的答案，当用户的问题和经典问题很相似时，系统直接返回准备好的答案
lipengyuer·2022-12-08 12:10

基于BERT实现简单的NER任务

作用命名实体识别是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译、面向Sema
墨菲是一只喵·2022-12-08 11:15

关系抽取模型介绍和实践

文本中蕴藏含着大量事实知识一个完整关系抽取系统通常包含以下模块：NEREntityLinking（避免重复添加到知识图谱、消歧）RelationClassification构成知识图谱：知识图谱下游：搜索引擎、问答系统
路新航·2022-12-08 04:17

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

深度学习实战15(进阶版)-让机器进行阅读理解+你可以变成出题者提问

1、数据集基于语义的阅读理解是检索问答系统中的重要部分，最常见的数据集是单篇章、抽取式阅读理解数据集。关于阅读理解的数据集
微学AI·2022-12-07 19:31

【Python自然语言处理+tkinter图形化界面】实现智能医疗客服问答机器人实战（附源码、数据集、演示 超详细）

从应用领域视角，可将问答系统分为限定域问答系统和开放域问答系统。根据支持问答系统产生答案的文档库、知识库，以及实现的技术分类，可分为自然语言的数据库问答系统、对话式
showswoller·2022-12-06 12:50

深度学习神经网络学习笔记-自然语言处理方向-论文研读-阅读理解-NLP-MRC

本文目录概念引入机器阅读理解的简要介绍论文研究背景相关数据集的时间脉络问答系统的分类研究成果实验结果概念引入有关中文实体命名识别逻辑回归线性回归时间序列分析神经网络self-attention与softmax
丰。。·2022-12-05 16:00

【使用 BERT 的问答系统】第 7 章 ：BERT 模型的未来

大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客欢迎各位→点赞+收藏⭐️+留言系列专栏-机器学习【ML】自然语言处理【NLP】深度学习【DL】foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟文章目录
Sonhhxg_柒·2022-12-04 06:05

自然语言处理：bert 用于问答系统

原文：QuestionAnsweringwithaFine-TunedBERT本文介绍了bert用于问答系统的原理，还有实践的代码，可以参考下，以下是原文的翻译：BERT在问答系统中的表现达到人类水平意味着什么
空腹熊猫·2022-12-04 06:02

【使用 BERT 的问答系统】第 6 章 ：BERT 模型应用：其他任务

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Sonhhxg_柒·2022-12-04 06:29

知识图谱问答系列文档（八）——从零开始搭建一个通用知识图谱问答【问答流程】

（八）问答流程对于输入的自然语言问句，问答系统分别进行实体属性识别、意图分类、图谱查询、相似度计算、答案筛选和结果返回六个部分，下面就每个部分的功能和逻辑进行说明，具体代码部分请参考主程序。
AI小波哥·2022-12-03 09:36

医疗知识图谱问答系统探究（一）

1、项目背景为通过项目实战增加对知识图谱的认识，几乎找了所有网上的开源项目及视频实战教程。果然，功夫不负有心人，找到了中科院软件所刘焕勇老师在github上的开源项目，基于知识图谱的医药领域问答项目QABasedOnMedicaKnowledgeGraph。项目地址：https://github.com/liuhuanyong/QASystemOnMedicalKG用了两个晚上搭建了两套，Mac版
Necther·2022-12-03 09:04

基于知识图谱的问答系统（protege，jena，jieba分词的结合）

一个简单的问答系统，只不过这其中的构建过程是基于知识图谱。
美剧之神·2022-12-03 09:59

从0到1构建一个基于知识图谱的智能问答系统

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
带问号的小朋友·2022-12-03 09:59

基于医疗知识图谱的问答系统运行步骤-注意事项

本项目下载的是中科院刘焕勇的源码https://github.com/liuhuanyong/QASystemOnMedicalKG下载后如何运行的步骤方法：（1）安装neo4j数据库以及相应的包，安装Neo4j时要先安装JDKjava开发工具包。要注意使用的版本问题，Neo4j是版本4的，Java是1.8版本的，在本项目中使用的是py2neo=4.3.0版本的数据包，太高不可以运行。以下是关于安
Dongxue_NLP·2022-12-03 09:28

（一）基于知识图谱的医疗问答系统(实例+代码理解)保姆级教程

本篇文章内容来源于刘焕勇老师在Github上的开源项目。https://github.com/liuhuanyong/QASystemOnMedicalKG如果打不开或者是想要数据集、源码等文件，或者是帮忙调试程序请评论留言~项目介绍详细方案，架构等问题不再赘诉，相关链接里已经介绍很详细。这里主要着重于运行程序和代码理解（因为代码很详细，包括运行过程、结果，整篇文章可能较长）。我用的软件相关版本：
PromiseToT·2022-12-03 09:58

基于模板匹配的知识图谱问答系统

基于模板匹配的知识图谱问答系统一，什么是基于知识图谱的问答(KBQA)？KBQA–knowledgebasequestionanswering，通过对问题进行语义理解及解析，通过知识库进行查询。
月亮&&六便士·2022-12-03 09:23

基于知识图谱的《红楼梦》人物关系可视化及问答系统的实现

源码：https://github.com/chizhu/KGQA_HLM在实现这个问答系统的过程中，遇到了很多坑，在这里分享下自己的经验。以下是github中给出的步骤。
liguo_yao·2022-12-03 03:57

根据Spring-Security安全框架搭建问答论坛系统(更新中.....)

论坛问答系统系统设计与实现什么是Spring安全框架为什么需要Spring-Security启动Spring-Security访问控制器方法密码加密Spring-Security的权限管理功能实现数据库中的用户登录设置放行页面自定义登录页面注册功能流程分析注册业务流程注册业务准备业务逻辑层概述开发注册业务逻辑层代码开发控制层代码修改为异步测试
囿于宿命星河༄༅·2022-12-02 20:06

【使用 BERT 的问答系统】第 5 章 ：BERT模型应用：问答系统

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Sonhhxg_柒·2022-12-02 19:58

【使用 BERT 的问答系统】第 4 章 ：BERT 算法详解

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Sonhhxg_柒·2022-12-02 19:52

零基础搭建基于知识图谱的电影问答系统

零基础搭建基于知识图谱的电影问答系统一、项目准备二、项目数据三、训练问题分类器四、准备问答模板五、搭建webapp六、问题预处理一、项目准备首先需要一款python编译器，本人选用的是PyCharm，搭建好
敷衍zgf·2022-12-02 14:23

论文阅读笔记：BB-KBQA: BERT-Based Knowledge Base Question Answering

(这段不敢苟同，目前发表过的问答系统的论文，已经很少基于模板了，不过在工业运用当中似乎还是模板方法居多)。同时，BiLSTMs和CNNs需要大规模的训练数据，这
Miracle_lyx·2022-12-02 00:10

字节AILAB-nlp实习一面

字节AILAB-nlp实习一面自我介绍项目细节nlp相关知识算法题反问自我介绍项目细节介绍多模态知识图谱是如何构建的三元组的具体格式，具体描述导入过程问答系统如何实现ViT模型的介绍TransH的介绍spark
六六fan·2022-12-01 20:29

【使用 BERT 的问答系统】第 3 章 ：词嵌入介绍

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Sonhhxg_柒·2022-12-01 09:58

【使用 BERT 的问答系统】第 1 章 ： 自然语言处理简介

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Sonhhxg_柒·2022-12-01 09:57

【使用 BERT 的问答系统】第 2 章 ：用于自然语言处理的神经网络

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Sonhhxg_柒·2022-12-01 09:57

NLP基础：检索式问答系统实战

NLP基础：检索式问答系统实战1.目的与思路2.简单思路的实现2.1问题-答案库的读取2.2对数据的相关统计2.2.1单词统计2.2.2单词频率统计2.2.3Top10单词统计2.3对qlist进行预处理
CQU-XJTU-Mr. Wu·2022-12-01 00:29

文本匹配实战：基于Glove+RNN实现文本匹配 详细教程

许多自然语言处理任务在很大程度上都可以抽象成文本匹配问题，比如信息检索可以归结为搜索词和文档资源的匹配，问答系统可以归结为问题和候选答案的匹配，复述问题可以归结为两个同义句的匹配，对话系统可以归结为前一句对话和回复的匹配
数学是算法的灵魂·2022-12-01 00:24

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

neo4j 知识图谱_Python3+Neo4j+flask,汽车行业知识图谱项目实战！

1.基于知识图谱的问答系统:目前通过前端限定用户通过指定的格式来输入问题，然后通过查询知识图谱的形式来回答2.本次跟新介绍:1.考虑到后续数据量大，将数据库从Mysql替换为Neo4j2.新增5个http
weixin_39582656·2022-11-30 07:08

python neo4j 医疗问答 huanyong_医疗知识图谱问答系统探究（一）

这是阿拉灯神丁Vicky的第23篇文章1、项目背景为通过项目实战增加对知识图谱的认识，几乎找了所有网上的开源项目及视频实战教程。果然，功夫不负有心人，找到了中科院软件所刘焕勇老师在github上的开源项目，基于知识图谱的医药领域问答项目QABasedOnMedicaKnowledgeGraph。用了两个晚上搭建了两套，Mac版与Windows版，哈哈，运行成功！！！从无到有搭建一个以疾病为中心的一
Showtime 100·2022-11-30 07:07

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。下面详细介绍下个人学习心得：1.拿到代码后，首先进入build_medicalgraph.py，修改Neo4j图库连接信息，然后运行该代码，即可创建肝病图库。classMed
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

hyperf 框架完善之接口统一响应（连载中）

转发自白狼栈：查看原文上节课我们已经成功启动了hyperf，我们的目的是利用hyperf实现一套问答系统的接口开发。在开发需求之前，为了让我们的框架更加完善，先看几个问题。
·2022-11-30 06:44
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