织梦CMS问答系统第15页

hyperf 实战之问答系统接口开发——概述（连载中）

转发自白狼栈：查看原文关于Hyperf的描述我们就不做过多的介绍了。官方文档参考https://hyperf.wiki/3.0/#/README。由于我们迟迟等不到hyperf3.0的正式包（预计快了，截止目前（2022-11-02）已经发了13个rc包了）。但是丝毫不影响我们基于docker+hyperf3.0进行学习。这个系列我们主要讲什么呢?我们主要模仿http://funqas.com/这

·2022-11-30 06:43

【知识图谱】知识图谱嵌入模型简介

由于在表达人类先验知识上具有优良的特性，知识图谱近年来在自然语言处理、问答系统、推荐系统等诸多领域取得了广泛且成功的应用。图1：知识图谱示意图然而，知识图谱通常存在链接缺失问题，这限制

zenRRan·2022-11-27 03:32

基于VGG与LSTM实现针对图片的问答任务数据+代码可以作为毕设

本教程通过数据准备，视觉问答模型构建，视觉问答模型训练，视觉问答模型评估，视觉问答模型预测等几个方面展示实现视觉问答系统的整个流程。如下图即为视觉问答的示例。

数学是算法的灵魂·2022-11-26 18:14

nlp项目：搭建一个简单的问答系统

文章目录引言一、问答系统任务介绍1.模块介绍2.数据介绍3.项目工具介绍二、搭建问答系统1.文本读取2.可视化分析3.文本预处理3.1无用符号过滤3.2停用词过滤3.3去掉低频率的词3.4处理数字3.5

哎呦-_-不错·2022-11-26 17:04

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

ArchSummit2016干货分享+美团：即时物流调度平台实践+一点资讯：兴趣引擎-深度融合搜索和推荐+阿里-智能问答系统的实践

**2015年7月**加入滴滴打车3个半月，感觉遇到和解决的技术问题超过之前1年的。写在这里给大家分享。滴滴这边负责所有策略算法设计的是“策略组”，大概有20几个员工。由于滴滴的业务线越来越多（出租车，专车，快车，顺风车拼车，大巴），项目上线时间紧，没有时间对策略算法做最好的设计和优化。于是，新成立了一个通用模型组，目标是抽取出不同业务线的共同点，在一个更高的角度设计更好的策略算法，特别是提供通用

stay_foolish12·2022-11-24 14:57

实体关系抽取学习笔记

关系抽取对于很多NLP的应用，如信息提取、问答系统、阅读理解等有非常重要的作用。

zerozzl01·2022-11-23 20:29

基于文本语义的智能问答机器人——工业应用

这里写自定义目录标题基于文本语义的智能问答对话系统关键技术相关工具检索式相关技术介绍生成式相关技术介绍任务型相关技术介绍（重要，在实际生活中很多用到）智能问答技术方案传统匹配方法存在的问题深度学习文本匹配问答系统关键技术基于文本语义的智能问答

十九岁的花季少女·2022-11-23 16:48

MachineCYL·2022-11-23 08:34

我的NVIDIA开发者之旅——使用NeMo快速构建智能问答系统学习笔记

我的NVIDIA开发者之旅——使用NeMo快速构建智能问答系统学习笔记"我的NVIDIA开发者之旅”|征文活动进行中…智能问答系统是自然语言处理领域的重要任务之一，它是对无序语料信息进行有序、科学的整理

不古MrBugu·2022-11-22 02:22

轻松入门自然语言处理系列 01 自然语言处理概述

专栏初衷和NLP前景1.系列设计的初衷2.NLP岗位待遇3.如何学习NLP二、什么是自然语言处理1.什么是自然语言处理2.为什么自然语言处理难3.从一个简单的机器翻译说起三、自然语言处理的应用1.智能问答系统

cutercorley·2022-11-21 17:30

NLP-信息抽取-NER-2015-BiLSTM+CRF（一）：命名实体识别【预测每个词的标签】【评价指标：精确率=识别出正确的实体数/识别出的实体数、召回率=识别出正确的实体数/样本真实实体数】

是信息提取,问答系统,句法分析,机器翻译等应用领域的重要基础工具,在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要地位.包含行业,领域专有名词,如人名,地名,公司名,机构名,日期,时间,疾病名,症状名,手术名称

u013250861·2022-11-21 13:50

NLP常用知识点总结

出于面试的需要，需要总结下自然语言处理的方方面面和常用知识点NLP领域首先总结NLP主要研究问题：机器翻译实体识别文本分类问答系统自动摘要情感分析阅读理解对话机器人机器写作语音识别NLP研究方法1.语言模型定义通过语料计算某个句子出现的概率

饥渴的小苹果·2022-11-21 09:16

基于医疗领域知识图谱的问答系统

该项目是基于医疗领域知识图谱的问答系统，并基于此知识图谱搭建问答系统实现自动问题解析和回答。

一枚吃瓜群众代表·2022-11-20 14:05

知识图谱之基于医疗知识图谱的问答系统

目录引言该项目主要分为两部分：第一部分：搭建知识图谱。第二部分：启动问答测试。构建一个简单的基于知识图谱的对话系统。核心目标是从全局对项目的运行过程进行介绍和讲解；能够跑通整个项目。运行环境python3.0及以上neo4j3.5.0及以上jdk1.8.0构建知识图谱运行以下命令：pythonbuild_graph.py启动问答测试运行以下命令：pythonkbqa_test.py代码目录介绍da

齐齐酱·2022-11-20 14:05

基于Python实现的医疗知识图谱的知识问答系统

资源下载地址：https://download.csdn.net/download/sheziqiong/85942554资源下载地址：https://download.csdn.net/download/sheziqiong/85942554一、构建一个简单的知识图谱之前在了解对话系统的时候，就发现其实一个有应用价值的对话系统，需要引入外部知识辅助决策分析，所以我就打算最近学习一下知识图谱，并尝

普通网友·2022-11-20 14:03

“基于医疗知识图谱的问答系统”代码解析（五）

“基于医疗知识图谱的问答系统”代码解析（五）chatbot_graph.py—聊天机器人图谱代码分析终于来到最终章了，刚开始还挺兴奋，此时困了，熬了两个小时，还是不要熬夜了。

墨读·2022-11-20 13:31

nlp---基于医疗知识图谱的问答系统操作介绍

基于医疗知识图谱的问答系统操作介绍目录目录一、引言二、运行环境三、搭建知识图谱四、启动问答测试参考资料一、引言该项目主要分为两部分：第一部分：搭建知识图谱。第二部分：启动问答测试。

疯子书生z·2022-11-20 13:31

基于医疗知识图谱的问答系统 - 操作介绍

文章编写人：芙蕖特别鸣谢：QASystemOnMedicalGraph-Github一、引言该项目主要分为两部分：第一部分：搭建知识图谱。该部分的具体讲解将在Datawhale知识图谱组队学习之Task3Neo4j图数据库导入数据进行介绍；第二部分：启动问答测试。构建一个简单的基于知识图谱的对话系统，该部分的具体讲解将在Datawhale知识图谱组队学习之Task4用户输入->知识库的查询语句和D

GrowingBrain·2022-11-20 13:31

浅谈基于知识图谱构建智能问答系统

智能问答系统涉及自然语言处理、语音技术、检测技术、文字识别等多项AI技术，已成为了互联网+政企服务不可或缺的组成部分。

jingmuxu123·2022-11-20 13:56

情感分析等}、文本纠错、问答系统、闲聊机器人、定制训练】

论文GitHub源码UIE(UniversalInformationExtraction)：YaojieLu等人在ACL-2022中提出了通用信息抽取统一框架UIE。该框架实现了实体抽取、关系抽取、事件抽取、情感分析等任务的统一建模，并使得不同任务间具备良好的迁移和泛化能力。为了方便大家使用UIE的强大能力，PaddleNLP借鉴该论文的方法，基于ERNIE3.0知识增强预训练模型，训练并开源了首

u013250861·2022-11-19 17:16

python 小说词频统计_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（客服系统）非结构化文本媒体内容，如社

weixin_39650756·2022-11-19 10:44

知识图谱构建下的自动问答KBQA系统实战

知识图谱问答系统任务和意义问答系统（QusstionAnsweringSystem,QASystem）在大家的日常生活中随处可见，2014年微软率先推出了小冰智能聊天机器人，直至现在越来越多如siri移动生活助手和智能音箱等的面市

·2022-11-17 03:08

【知识图谱赵军学习笔记】第六章关系抽取

第六章关系抽取任务概述任务分类任务难点相关测评限定域关系抽取基于模板的关系抽取方法基于机器学习的关系抽取方法有监督的关系抽取方法基于特征工程的方法基于核函数的方法基于神经网络的方法开放域关系抽取任务概述关系抽取是指自动识别实体之间具有的某种语义关系，可分为二元关系抽取和多元关系抽取，其对问答系统

JYNjyn666·2022-11-14 13:45

知识图谱赵军学习笔记（六）--关系抽取

关系抽取是文本内容理解的重要支撑技术，能够将文本分析从语言层面提升到内容层面，对于问答系统、智能客服、聊天机器人、语义搜索等应用都十分重要。任务概述任务定义定义为两个或多个实体之间的某种联系。

imagination_gogo·2022-11-14 13:13

PyTorch入门学习-8.问答系统

1.问答系统SQuAD数据集给定一段文字作为context，给定一个问题question，从context中寻找一段连续的文字(textspan)作为问题的答案。

矜贵.·2022-11-12 15:16

PyTorch学习（8）-问答系统、文本摘要和大规模预训练语言模型

问答系统1.SQuAD数据集给定一段文字作为context，给定一个问题question，从context中寻找一段连续的文字(textspan)作为问题的答案。

lewjin·2022-11-12 15:16

用PyTorch和预训练的Transformers 创建问答系统

1.安装库（可以在googlecolab上运行）pipinstalltransformers2.导入库成功安装transformer之后，而可以将库导入到python脚本中fromtransformersimportpipeline3.构建管道在后台创建一个预先训练的问题回答模型以及它的标记器。在如下情况下使用的是DistilBERT-base模型4.定义要询问的上下文和问题context="""

☼Brilliant·2022-11-12 15:42

织梦DedeCms列表{dede:list}标签实现按文章权重weig

华维网络,网络整合营销倡导者下面就是织梦cms列表页{dede:list}标签实现按文章权重weight排序的方法：1、找到根目录include/arc.listview.class.php文件。

高校网站建设群系统EduCMS·2022-11-12 04:34

【附源码】Python计算机毕业设计面向新疆人文旅游的自动问答系统

项目运行环境配置：Pychram社区版+python3.7.7+Mysql5.7+HBuilderX+listpip+Navicat11+Django+nodejs。项目技术：django+python+Vue等等组成，B/S模式+pychram管理等等。环境需要1.运行环境：最好是python3.7.7，我们在这个版本上开发的。其他版本理论上也可以。2.pycharm环境：pycharm都可以。

小阿杰学长·2022-11-10 10:53

【基于知识图谱的前后端（vue+django）分离的问答系统的设计与实现（一）：总体介绍】

基于知识图谱的前后端（vue3+django）分离的问答系统的设计与实现基于知识图谱的前后端（vue3+django）分离的问答系统的设计与实现（一）：总体介绍基于知识图谱的前后端（vue3+django

面向狗头编程·2022-11-09 11:54

快递单信息抽取【二】基于ERNIE1.0至ErnieGram + CRF预训练模型

contributionType=11.ERNIE1.0完成快递单信息抽取命名实体识别是NLP中一项非常基础的任务，是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等众多NLP任务的重要基础工具。

·2022-10-30 22:40

李宏毅机器学习--self-supervised：BERT、GPT、Auto-encoder

nextsentenceprediction（预测前后两个句子是否相接）BERT的fine-tune应用BERT框架GLUE（测试BERT的能力）case1-语句分类case2-词性标注case3-句意立场分析case4-问答系统

iwill323·2022-10-28 20:28

各类PyTorch教程和案例的链接汇总（转载）

文章目录0前言1入门系列教程2入门实例3图像、视觉、CNN相关实现4对抗生成网络、生成模型、GAN相关实现5机器翻译、问答系统、NLP相关实现6先进视觉推理系统7深度强化学习相关实现8通用神经网络高级应用

Y_蒋林志·2022-10-28 15:59

python知识图谱问答系统代码_简单构建基于RDF和SPARQL的KBQA（知识图谱问答系统）...

注：KBQA即是我们通常所说的基于知识图谱的问答系统。这里简单构建的EasyKBQA，数据来源于网络，源码地址看下面补充说明。

weixin_40003046·2022-10-25 07:10

医疗知识图谱问答系统（python neo4j)

这是中科院软件所刘焕勇老师在github上的一个开源项目地址：http://https://github.com/liuhuanyong/QASystemOnMedicalKG本项目构建了以疾病为中心的医疗知识图谱，实体规模4.4万，实体关系规模30万。并基于此，搭建起了一个可以回答18类问题的自动问答小系统。本项目以neo4j作为存储，并基于传统规则的方式完成了知识问答，并最终以cypher查询

Minor0218·2022-10-25 07:53

自然语言处理学习笔记-lecture09-篇章分析

自然语言处理的处理单元分为字(编码、输入法)，词、短语(形态分析、汉语分词、词性标注、词义消歧、命名实体识别等)，句子(句法分析、语块分析、语义角色标注)，篇章(机器翻译、篇章推理、问答系统、自动摘要和情感分类等

尔呦·2022-10-24 18:42

CS224d lecture01 学习笔记

语音文本语音分析文本识别对单词结构的形态分析句法分析语义理解：大部分利用上下文来理解2.NLPapplications（1）拼写检查、关键字搜索、同义词联想等（2）信息抽取、情感分析等（3）机器翻译、对话系统、问答系统等

Xiao_yanling·2022-10-24 18:32

深度学习学习笔记-双向LSTM-CRF模型论文研读

NER是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等众多NLP任务的重要基础工具。

丰。。·2022-10-24 07:35

大热的Bert就是基于Transformer构建？本章为Transformer详解

这篇论文中提出一个全新的模型，叫Transformer，抛弃了以往深度学习任务里面使用到的CNN和RNN，目前大热的Bert就是基于Transformer构建的，这个模型广泛应用于NLP领域，例如机器翻译，问答系统

西欧阿哥·2022-10-23 09:24

深度学习与自然语言处理教程(7) - 问答系统（NLP通关指南·完结）

ShowMeAI·2022-10-17 07:45

如何搭建一套免费开源的微信群机器人问答系统？

前言自动消息回复和机器人，一直是企业微信的专利。但在非常多场景或者人文习惯中，个人微信和微信群也同样需要它们。比如活动组织者、团购团长、社群管理、私域流量运营者们，都要经营个人微信群。那就不免会遇到许多信息收集、咨询提问的状况。群消息不停弹出，整理统计信息和回复消耗你大量精力，还可能发生错乱，功亏一篑。但这些如果借助自动消息回复和机器人，也许很快就能解决。vika维格表的用户@choogoo就有同

·2022-10-11 12:38

面向流行性疾病科普的用户问题理解与答案内容组织

摘要【目的】为改善人们查找并理解科普信息的方式,构建基于流行性疾病知识图谱的问答系统,重点改进对用户问题的理解,以及对答案内容的组织,降低科普受众理解专业知识的门槛。

米朵儿技术屋·2022-10-10 19:58

(二)基于文本的智能QA问答系统——项目进展1

面向问题的信息检索系统1、查找关键词抽取算法尝试了textRank和FastTextRank抽取算法跑通了textRank实现截图：2、实现段落分割3、实现简单python和java通信基于预训练模型的文档语义检索系统1、实现huggingface预训练模型加载2、crossencoder方法实现注意分数越大，相关度越高，第三条相关度最高，经人工检验符合要求。3、测试不同的prompt4、bien

m0_56927733·2022-09-22 21:58

【文章阅读笔记】百度王海峰：百度在NLP领域都做了什么？

文章目录1.百度的应用2.知识图谱3.语言理解Query理解篇章理解情感分析1.百度的应用百度研发了知识图谱，通过分析用户的query、分析篇章、分析情感，构建了问答系统、对话系统和机器翻译。

弱鸡萌新·2022-09-22 21:57

机器学习_深度学习毕设题目汇总——问答

题目基于关系建模的视觉问答研究基于注意力机制与高层语义的视觉问答研究基于深度学习的交互式问答技术研究基于深度学习的结构化数据问答方法研究智能视觉问答中关键问题的理论与方法研究社区问答平台上多因素融合的答案选择与问题推荐关键技术研究问答系统中关键技术研究面向电商领域的智能问答系统若干关键技术研究面向知识库问答的自然语言语义特征表示研究面向表格数据的自动问答研究面向问答文本的情感

MetaGrad·2022-09-22 21:23

seq2seq(序列到序列)模型

seq2seq(sequencetosequence)模型是NLP中的一个经典模型，基于RNN网络模型构建，用途非常广泛：语言翻译，人机对话，问答系统等。

Michael_Lzy·2022-09-18 09:26

情感分析等}、文本纠错、问答系统、闲聊机器人、定制训练

汀、·2022-09-14 14:43

Python基于民航业知识图谱的自动问答系统（附源码）

一、开发环境Windows10x64Python3.7Neo4jcommunity3.5.20二、项目运行1、确保安装所需依赖 pip install -r requirements.txt注：python-Levenshtein如果安装不成功，则可以下载对其进行离线安装。2、构建知识图谱修改const.py文件中连接数据库使用的URI，USERNAME和PASSWORD的值。然后执行： py

hwtl070359898·2022-09-13 07:24

自然语音处理（NLP）系列（五）——详解智能问答系统

这些服务中运用到了自然语言处理（NLP）中的智能问答系统。自然语言处理（NLP）应用场景分析？自然语言处理是人工智能的一个子领域。自然语言处理是探究在人与人交互中以及在人与计算机交互中的

景联文科技·2022-09-10 07:31

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