首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何从Google Forms中的下拉问题中检索所选答案

从Google Forms中的下拉问题中检索所选答案,可以通过以下步骤进行:

  1. 创建一个Google表单并添加一个下拉问题。在表单编辑器中,选择“下拉”作为问题类型,并输入选项。
  2. 在表单提交后,所有的回答将会被收集到一个Google表格中。打开这个表格,你可以看到每个回答都被记录在不同的行中。
  3. 要检索所选答案,你可以使用筛选功能。在Google表格的菜单栏中,选择“数据”>“筛选”。这将在每个列的标题上添加一个下拉菜单。
  4. 在下拉菜单中,选择你想要筛选的列,即包含下拉问题的列。
  5. 在下拉菜单中选择所选答案,表格将会自动筛选出包含该答案的行。

这样,你就可以从Google Forms中的下拉问题中检索所选答案了。

注意:以上步骤是基于使用Google Forms和Google表格的前提下进行的。如果你使用其他调查工具或表单构建工具,步骤可能会有所不同。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

NVIDIA Chat With RTX还没更新么?原来改头换面啦!

ChatRTX支持多种开源大型语言模型,除了先前Mistral、Llama 2模型之外,这次加入了Google Gemma模型,这是Google DeepMind和其他Google团队共同开发的一系列轻量级...选择新的数据文件夹时,应用程序必须使用所选文件夹中包含的文档重新创建数据集矢量嵌入。执行此操作所需的时间将因文件夹中文件的大小和数量而异。 应用程序重新创建矢量嵌入后,您可以与此新数据集聊天。...为了查看 LLM 在没有 RAG 的情况下如何响应,您可以通过从右侧下拉菜单中选择“AI 模型默认值”来禁用 RAG(见下图) 使用CLIP视觉和语言模型 除了预安装的 Mistral LLM 模型外...这将在将来的版本中修复。 应用程序不记住上下文。这意味着后续问题不会根据先前问题的上下文得到回答。例如,如果你之前问过“RTX 4080 Super的价格是多少?”,然后问“它的硬件规格是什么?”...,应用程序不会知道你在问RTX 4080 Super。 响应中的源文件归属并不总是正确的。这将在以后的版本中得到改进。 观察到一些应用程序卡在无法使用状态的情况下,无法通过重新启动来解决。

31110

NVIDIA ChatRTX来了!全程不用梯子

选择新的数据文件夹时,应用程序必须使用所选文件夹中包含的文档重新创建数据集矢量嵌入。执行此操作所需的时间将因文件夹中文件的大小和数量而异。应用程序重新创建矢量嵌入后,您可以与此新数据集聊天。...为了查看 LLM 在没有 RAG 的情况下如何响应,您可以通过从右侧下拉菜单中选择“AI 模型默认值”来禁用 RAG(见下图)使用CLIP视觉和语言模型除了预安装的 Mistral LLM 模型外,您还可以从...将 ChatRTX 指向有关特定主题的更多内容往往会产生更好的响应。已知bug当前版本中存在以下已知问题该应用程序目前适用于Microsoft Edge和Google Chrome浏览器。...这将在将来的版本中修复。应用程序不记住上下文。这意味着后续问题不会根据先前问题的上下文得到回答。例如,如果你之前问过“RTX 4080 Super的价格是多少?”,然后问“它的硬件规格是什么?”...,应用程序不会知道你在问RTX 4080 Super。响应中的源文件归属并不总是正确的。这将在以后的版本中得到改进。观察到一些应用程序卡在无法使用状态的情况下,无法通过重新启动来解决。

93030
  • 学界|如何捕捉冗长讨论里的目标信息?谷歌推出最大标注数据集

    AI科技评论按:很多读者在思考,“我和AI科技评论的距离在哪里?”答案就是:一封求职信。 信息爆炸时代,如何在浩瀚如海的网络中找到自己的需求?...Coarse Discourse dataset包含超过10万条人可在线讨论的公开注解,这些是从reddit.com网站中的130个社区,超过9000个主题中随机抽取的。...使用我们的语料库,我们演示了如何分析话语行为,可以描述不同类型的讨论,包括话语序列,如问答配对,分歧链,以及不同的社区中的表现。...最后,我们进行实验,使用我们的语料库预测话语行为,发现结构化预测模型,如在条件随机场合下可以实现F1得分75%。我们还演示了如何扩大话语行为,从单一的问和答到更丰富的类别。...此外,我们演示了如何使用我们的9个话语行为在只标签了问题和答案的模型,整体提高Q&A抽取的召回性能。 对于机器学习和自然语言处理的研究人员试图描述在线讨论的性质,我们希望这个数据集是一个有用的资源。

    877140

    如何使用PostgreSQL构建用于实时分析的物联网流水线

    Kafka Connect 自动从 Kafka 主题中提取数据并将其写入 TimescaleDB,确保数据已存储并可用于进一步处理或分析。...说明:添加对变量用途的简要说明,帮助仪表板用户了解其功能。 在仪表板上显示:决定如何在仪表板上显示此下拉列表,是应该带有标签以更好地理解还是不带标签。...数据源:指定变量从中检索其值的数 据源(例如,Prometheus、PostgreSQL)。 查询:根据所选数据源定义获取变量动态值的逻辑或查询。 您可以将其余选项保留为默认值。...对于每个时间间隔,它从 metrics 表中检索所选 sensor_id 的相应值,确保数据的 timestamps (ts) 位于该特定间隔内。为每个间隔选择最接近的匹配项。...它按 sensor_id 分组结果,并在所选时间范围内检索该特定传感器的平均读数。

    9310

    RAG——使用检索增强生成构建特定行业的大型语言模型

    微软如何解决这个问题 在微软的Build会议中,他们在向量搜索不够用[5]这个主题中,阐述了他们的产品如何将较少的上下文感知的大型语言模型与向量搜索结合起来,以创造更具吸引力的体验。...但是,如果你问一个大型语言模型同样的问题(并在最后附上4个“文档”),这就是你得到的答案(在这个例子中是ChatGPT): 一棵大树通常是一种高大、耸立的植物,有坚固的树干、树枝和广泛的根系。...第一部分是将多个文档分割成可管理的块,相关的参数是 最大块长度 。这些块应该是包含答案的典型(最小)大小的文本。这是因为你可能会问的问题可能在文档的多个位置有答案。...例如,你可能会问“X公司从2015年到2020年的表现如何?”你可能有一个大的文档(或多个文档)包含关于公司在不同部分的文档中的年度表现的具体信息。...但是,当你问EM-GPT同样的问题时,它追踪到相关的上下文,并找到了以下的答案: (EM-GPT的答案 ) 以下是发送给ChatGPT以回答这个问题的确切提示。

    7K31

    长安链开源社区提问攻略,看这一篇就够了

    随着长安链chainmaker开源社区影响力提升,吸引了越来越多的开发者加入,社区开发者的技术交流与协作也越来越密切。如何更好地加入到chainmaker社区协作中?你可以先从社区提问开始!...还不知道怎样在社区内高效提问、快速获得想要的答案?...如果操作中遇到问题,可以先自行查看,寻找答案。 攻略二:加入微信社群,与机器人小助手互动 刚刚入门的你是否渴望更多志同道合的同伴?...你可以在微信群内直接提问,智能小助手(群内昵称:长安链小助手)已经涵盖了大部分社区FAQ常见问题,将会检索问题中的关键词,由社群智能小助手为你自动匹配回复。...,下拉点击submit进行提交。

    83310

    Google Earth Engine(GEE)——制作下拉菜单显示逐个波段信息分析

    检查文档选项卡中的 API 参考,了解传递给每个小部件回调函数的参数类型。 以下示例演示源自指定要显示的图像的单个用户操作的多个事件。...Arguments: 要添加到选择中的选项列表。默认为空数组。 占位符(字符串,可选): 未选择任何值时显示的占位符。默认为“选择一个值...”。 值(字符串,可选): 选择的值。默认为空。...评估(回调) ⨯ 从服务器异步检索此对象的值并将其传递给提供的回调函数。 参数: 这个:计算对象(ComputedObject): ComputedObject 实例。...回调(功能): 形式为 function(success, failure) 的函数,在服务器返回答案时调用。如果请求成功,则成功参数包含评估结果。如果请求失败,则失败参数将包含错误消息。...Map.layers().set(0, layer); } }); // 制作图像的下拉菜单。

    8900

    手把手教你年会评优投票嗨翻全场:Power BI流数据集仪表板实时动态展现

    正文开始 01新建forms表单 要投票,先建表。 可以直接forms创建,也可以从onedrive中创建,两种方法都可以,在本文的案例中没有任何区别。...数据中是没有人名列的。 最终报告中,有人名的维度,那么模型中的数据必须有一列是人名。 先不要往下看,仔细想明白以上两点,你就知道该怎么做了。 认真想,此处对于锻炼解决问题能力很有提升!...公布答案: 在流数据集中直接添加一列姓名维度: 有同学就要问了,这怎么往里添加数据?...方法其实还是一样,我们再复制一个forms: 内部是这样的,稍微改一下名称,改为单选: 接下来还是用PA将所选择的内容添加到流数据集,只不过,这次我们只输入“逐个选择并提交”的人名即可: 好了,接下来...也就将工坊那篇文章中说的两个限制都给突破了。 怎么样,动动手,你也能拥有! 后记 本文使用了微软的Forms、Power Automate和Power BI流数据集。

    1.3K30

    Google 自然语言处理更进一步,可直接回答复杂问题

    最高级:当你的问题中含有诸如 “tallest”、“largest” 等最高级词汇时,Google 可以给出特定答案。...在上述问题中,它需要把疑问拆解成 “世界总统列表中的美国总统”,“Angels 是一个棒球队”、“每届职棒冠军名单”、“Angels 夺冠是哪一年”,由此得出最终结果——小布什。...在此之前如果你问 Google 相关问题的话,得到的结果只是一些关键词的搜索结果,并不会真正理解你要问什么。...比如用户问 “谁是 Dakota Johnson 在电影里的妈妈?”...时,Google 会把她现实生活中的妈妈展现出来,而用户其实是想查到电影《五十度灰》中扮演 Anastasia 母亲的 Jennifer Ehle。

    48660

    鱼和熊掌兼得,Power Automate解决forms对OneDrive的同步问题

    本文对于“想要转移一些陈年老forms到onedrive的excel中”、“忘记从onedrive中创建forms后悔莫及”等案例有一定的借鉴意义。...,操作过程也很简单: 首先,打开forms,点击新建表单右边的下拉选项,选择新建测验: 我们要注意,表单分为两种,普通表单和测验。...鱼和熊掌兼得 那么有没有鱼与熊掌兼得的好事呢? 答案是肯定的。 首先我们肯定是要先保住熊掌,也就是一定要直接在forms中使用测验。...账号: 步骤: 从左侧菜单中,选择"我的流"。...但是很多时候,一个准备中长期使用的forms在创建的时候并不知道可以选择从onedrive或者Excel online中创建,而是直接在forms中创建了;亦或是明明知道可以从onedrive中创建,但是问卷都做完了才意识到这个问题

    2.8K20

    和谷歌搜索抢活,FRESHLLM「紧跟时事」,幻觉更少,信息更准

    他们检索了所有搜索结果,包括答案框、自然结果和其他有用的信息(如知识图谱、众包 QA 平台上的问答)、以及搜索用户问的相关问题。示例如下图 6 所示。...接下来这些证据将转换成常见的格式(如上图 3 左),并通过上下文内学习来调整模型。此外为了鼓励模型基于最近的结果来专注于较新的证据,研究者从旧到新对提示中的证据 E 进行排序。...尽管研究者在演示中包含了少数带有错误前提的问题示例,但也尝试了在提示中进行显式错误前提检查,比如「请在回答前检查问题中是否包含有效前提」。下图 7 展示了一个真实的提示。...这些证据包括了自然搜索结果 0、搜索用户问的相关问题 r、来自众包 QA 平台上的问答 a 以及来自知识图谱和答案框的文本片段(如有)。...STRICT 和 RELAXED 之间绝对准确率差距的缩小(从 17.8% 到 2.2%)也表明,FRESHPROMP 可以极大地减少过时和幻觉答案的出现。

    31810

    如何在Chatbot中应用深度学习? | 赠书

    人类其实从很早以前就开始追求人类和机器之间的对话,早先科学家研发的机器在和人对话时都是采用规则性的回复,比如人提问后,计算机从数据库中找出相关的答案来回复。这种规则性的一对一匹配有很多限制。...对于问题来说,人类也需要首先对句子做一个判断,拿特指问题来说,需要判断到底是问什么?接着将每个问题做一个初步的定位,缩小回答时的搜索范围,最后从知识体系和场景中取得答案。...做到这一步,英特解决了简单问句的回答,特别是针对时间、人物、地点等这种回答只有一个词的问句特别有效。但对话中大量出现上文提到的第二种情况,诸如问“如何”“怎么样”这类开放性问题,该如何处理呢?...检索式模型的特点是它不会产生新文本,只是从固定集合中挑选一种回复,套用农夫山泉广告语:“我们不生产文本我们只是集合的搬运工”。 生成式对话模型不依赖于预定义回复库,从零开始生成新回复。...综上,检索式模型可以用在需要正确回答问题的场合,对答案的语法和准确性要求比较高。 (2)生成式对话模型从原理上讲更“聪明“些。它们可以重新提及输入中的实体并带给你一种正和你对话的感觉。

    70320

    Spread for Windows Forms快速入门(10)---绑定到数据库

    在设置区域的右侧,点击向下箭头,然后从下拉列表中选择新建连接。 这时,弹出数据连接属性对话框。 8....指定要使用的数据 现在你已经指定了要使用的数据库,你需要从数据库的表中检索出你想要显示在你Spread控件中的记录。 OleDbDataAdapter控件可以帮助你完成以上任务。 1....在选择你自己的数据连接的对话框中,将决定数据适配器使用的是哪一个数据连接。 从下拉列表中选择你在步骤2中创建的数据连接。然后选择下一步。 6....从列表中选择Products表,然后选择添加,并选择关闭。 9. 在查询生成器对话框中,Product表出现在窗口中,并附带表中可用字段的列表。...到此为止,你已经掌握了如何使用Spread控件将数据绑定到数据库。

    1.7K90

    提问的智慧

    几分钟的时间,教大家如何正确的提问以获得你满意的答案。 无论是学习还是工作中,大家总会遇到各种各样的问题,比如程序无法运行、代码读不懂等等。...如果你的问题基于错误的假设,某个普通黑客(J. Random Hacker)多半会一边在心里想着蠢问题…, 一边用无意义的字面解释来答复你,希望着你会从问题的回答(而非你想得到的答案)中汲取教训。...这种问法无非想得到 STFW 这样的回答。 聪明问题: 我用 Google 搜索过 "Foonly Flurbamatic 2600",但是没找到有用的结果。谁知道上哪儿去找对这种设备编程的资料?...这个家伙,从另一个角度来看,值得去回答他。他表现出了解决问题的能力,而不是坐等天上掉答案。 在最后一个问题中,注意 告诉我答案 和 给我启示,指出我还应该做什么诊断工作 之间微妙而又重要的区别。...帮助你的社区从问题中学习。当回复一个好问题时,问问自己如何修改相关文件或常见问题文件以免再次解答同样的问题?,接着再向文件维护者发一份补丁。

    1.2K10

    「数学天才」陶哲轩:GPT-4无法攻克一个未解决的数学问题,但对工作有帮助

    在此期间,ChatGPT隐藏功能都被他挖掘了出来,比如寻找公式、解析代码格式的文档、改写论文语句等等。 比如,ChatGPT有时可以在数学中做一个半成品的语义检索,也就是用它来生成一些提示。...比如,陶哲轩让ChatGPT从描述中识别库默尔定理,它没能给出正确答案,但根据它给出的近似答案(Legendre 公式)。...对此,陶哲轩称,人工智能在数学中的作用是提供一个初步的近似答案,然后可以结合传统搜索引擎轻松找到正确答案。...在一个关于「素数是否无穷多」的证明问题中,陶哲轩发现ChatGPT给出的答案并不是完全正确的。 从另一面看,他发现ChatGPT给出的论证思路是可以被固定下来的,并且这个思路他之前都从未见过。...「作为一个学者,我不知道如何看待这个问题:我把我的一篇旧论文放到GPT-4中(分成两部分),要求一个经济社会学家进行严厉但公平的同行评审。」

    66621

    停止企业的 AI 幻觉是 Vectara 的关键

    为了了解 Vectara 是如何向企业客户推销其产品以及如何解决 AI 的幻觉问题,我采访了创始人/首席执行官 Amr Awadallah 。...像 ChatGPT 这样的网络服务在回答人类提示时并没有实时访问网络,因此在某些情况下,推理会出错,它们只是编造答案。我问 Awadallah 对这个问题有什么看法。...第一个是检索引擎,它“专注于检索最相关的事实,以回答系统中传入的提示、查询或问题”,他解释道。一旦您有了这些事实,就为第二个神经网络创建一个新的提示,指示它仅使用这些事实中的数据进行响应。...因此,它是关于完善从 AI 系统获得的信息,直到您获得与其提供的业务特定数据密切相符的答案。 即使采用这种方法,大型语言模型仍有可能产生幻觉。因此,Vectara 有一个最后一步。...使用的 LLM 类型 我问 Vectara 是否使用自己专有的 LLM,第三方 LLM (例如OpenAI或Google)或开源 LLM ? 他回答说,检索引擎是他们自己的专有引擎。

    14610

    RAG 范式、技术和趋势

    RAG的三个关键问题 检索粒度 可以是token、短语,还是chunk,段落、实体或者知识图谱 什么时候检索 如何利用检索到的信息 关于检索什么层级的内容,我们可以从检索粒度的粗细,以及数据结构化的高低来看业界研究结果...,计算效率高,但需要大量存储 如何使用检索到的内容 在推理过程中,将检索到的信息集成到生成模型的不同层中 检索的时机 按照检索的频率从低到高,有: 一次检索,只检索一次,效率高,但可能导致检索结果相关度低...从用户的输入查询中提取实体,然后构建子图以形成上下文,并最终将其输入到大模型中进行生成 使用LLM 从问题中提取关键entity 基于提取的到entity实体,检索子图,并深入到一定的深度,比如2跳或者更多...Query 改写: 将query改写成一个或者多个search query,分别查询,这样可以得到更佳的召回效果,比如下面例子中,问两个人的共同profession职业,那么可以先分别查询各自的,然后让大模型去解决...是否也遵循Scaling Law 最佳工程实践,比如提升在大数据量下的检索延迟,如何保障隐私的检索内容不被LLM泄露 多模态扩展 将RAG从文本扩展到多模态 RAG 开发生态建设 扩展RAG下游任务,

    1.3K11

    AI智能办公:从训练ChatGPT开始

    为什么职场人要掌握ChatGPT工具 GPT-4产生正确回应的可能性要比GPT-3.5高出40% ChatGPT与搜索引擎的差异 序号 特点 搜索引擎 ChatGPT 1 信息来源 从网络检索信息 通过训练语料库理解和生成语言...接着,将这些人工标注好的数据输入到ChatGPT中,使其了解人类的喜好,并模仿学习。 (2)训练奖励模型:在这个阶段,“提示词工程师”对生成的答案进行评分和排序。...你需要在每位考生信息中增加标题行和空行,这样在打印和裁剪后,方便粘贴在考场的课桌上。如何通过考生信息表快速制作标签呢?...人工智能2010..2020 排除某关键词 关键词-关键词 苹果产品-iPhone 将关键词限定在标题中 关键词intitle:需要限定的关键词 电影评论intitle:奥斯卡 将关键词限定在正文中...以“制作意式比萨”为例,介绍如何根据上述方法为其提供精准的答案 表3-1 提问六问式:让ChatGPT理解你的问题 在ChatGPT实际的训练过程中,读者可以将“结构化”和“六问式”组合起来,不断向ChatGPT

    38330

    使用Google表单创建在线调查问卷

    Google drive是一款在线文字处理平台,能够在web浏览器中对文档进行编辑和查看。Google drive与Gmail,Google相册一同共享15GB免费存储空间。...下面给大家介绍如何使用Google drive来创建一份在线调查问卷。 时下能够提供在线调查的网站非常多,但Google drive的稳定性以及速度都是其他在线平台所无法比拟的。...常见的文本、单选、多选、下拉列表以及表格等一应俱全 4.对问题项进行详细设置,其中单选问题可以设置页面跳转。...遗憾的是并不支持js调用 所有有效的调查问卷数据将会被汇总到同目录下的电子表格中,方便后期进行数据统计分析。...Google drive在线调查问卷示例:https://docs.google.com/forms/d/10VvKwykgfWGBVgMS-sHJozSAwKbbkxH0tk53zP1Z4LQ/viewform

    4.3K30

    关于“Python”的核心知识点整理大全56

    但在此之前,我们需要在forms.py中再添加一个类。 1....小部件(widget)是一个HTML表单元素,如单行文本框、 多行文本区域或下拉列表。通过设置属性widgets,可覆盖Django选择的默认小部件。...new_entry()的定义包含形参 topic_id,用于存储从URL中获得的值。...我们将new_entry的属性topic设置为在这个 函数开头从数据库中获取的主题(见6),然后调用save(),且不指定任何实参。这将把条目保 存到数据库,并将其与正确的主题相关联。...现在用户可以添加新主题,还可以在每个主题中添加任意数量的条目。 请在一些既有主题中添加一些新条目,尝试使用一下页面new_entry。

    14010
    领券