基于检索匹配的问答 1.1 FAQ问答框架 1.2 检索 检索召回分为以下三种方式： term检索 实体检索 语义检索 1.2.1 语义检索 学习得到每个doc的语义向量： 为每一个问题计算句子的语义向量 基于知识图谱的问答 2.1 基于模板的方法 2.1.1 模板挖掘方法 作者基于结构化词条、问答论坛的数据，来进行模板挖掘的。如上图所示，结构化词条就可以看做是一个知识图谱。 当问答论坛数据中，问题包含实体，答案包含属性值，就可以以此构造解析模板。如： 2.1.2 带约束的问答 上述挖掘的都是比较简单的模型。作者还构建了带约束的问答模板。如“世界之最”的问题。
序言 图示：一个简单的智能问答系统。 在当前业务系统中，是否感受到越来越多的智能化个性业务诉求，做一个智能化的商品搜索，用于检索商品的相似性；做一个图片搜索，检索相似的图片；做一个语音搜索，检索相似度极高的音频，这种智能化的需求越来越多。 dense_vector 2019年4月，Elasticsearch发布了7.0版本，带来了很多新特性，其中增加了新的字段类型dense_vector，向量字段类型为智能搜索提供了最关键的基石，可广泛应用于文本相似度搜索
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简略概述要求： 构建一个完整的QA系统 整个系统由三部分构成：前台，后台，知识库 前台：请设计一个程序，实现QA对话界面，该界面可以基于用户提问，自动连接后台、并从知识库寻找答案，并呈现给用户 后台：请设计一个程序从文档中提取尽可能多且质量高的问答对 用户端提供了用户提问回答，热点问题，智能推荐，闲聊对话等功能。同时页面简洁美观，响应良好，为用户提供了良好的使用体验 管理员端：管理员在后台管理系统的页面。 作为本系统的后台，为整个系统对外提供流畅服务做到了保障。 后台同样也是用了各种小功能组件，如上传模块，APScheduler定时管理模块等 算法：算法部分分为网页解析算法和QA对生成算法 知识库：知识库目前使用elasticsearch搜索引擎的存储模块 系统流程 管理员上传文档，网页（两种文件格式，目前本系统主要是解析以华为云帮助手册的网页，其他网页需要更改网页解析程序），上传这些文件到服务器端 选择需要生成QA对的文件，调用QA对生成算法，生成QA对存入知识库中
在完成毕业论文（设计）期间的调研工作，主要研究了几个经典的问答系统和机器阅读理解模型。 其实这里开始就会有不同的版本，这里是按照CS224n课程中的理解 DrQA 出自论文：Reading Wikipedia to Answer Open-Domain Questions 解决的问题：开放域问答 Retriever 出自论文：Answering Complex Open-domain Questions Through Iterative Query Generation 解决的问题：开放域问答 ，不需要预先给出段落，问题需要系统进行多步推理才能给出正确答案 思路： 该模型的核心创新之处在于，它在每一步都使用先前的IR结果来生成新的自然语言查询，并检索新的证据来回答原始问题，而不是单纯依靠原始问题来检索文章段落
前言 问答机器人现在很多场合都有使用，比如：网页智能客服、微信公众号智能回复、淘宝的售后客服，QQ聊天机器人等等。 这篇文章就采用华为云提供的智能问答机器人设计一个小软件，采用华为云提供的API接口完成数据交互，与机器人进行问答交互，通过这个例子可以了解到智能问答机器人的基本功能、使用场景、使用方法等等。 华为云的智能问答机器人特点介绍 提供问答引擎、机器人管理平台来方便客户快速、低成本构建智能问答服务。智能问答能满足用户快速上线、高度定制、数据可控的需求，具有问答准确率高、自主学习等特点。 具备如下优势点： 智能的问答管理 热点问题、趋势、知识自动分析统计。 支持未知问题自动聚类，匹配相似问答，辅助人工不断扩充知识库。 支持问答调测，点对点的监测智能应答过程。 登录对话机器人服务控制台，在智能问答机器人列表中就可以查看到abot_id。
人工智能（Artificial Intelligence, AI）: 人工智能（Artificial Intelligence, AI）亦称机器智能，是指由人制造出来的机器所表现出来的智能。 通常人工智能是指通过普通计算机程序的手段实现的类人智能技术。该词也指出研究这样的智能系统是否能够实现，以及如何实现的科学领域。同时如此，人类数量亦开始收敛。 一般教材中的定义领域是“智能主体（intelligent agent）的研究与设计”[1]，智能主体是指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统。 [6]强人工智能目前仍然是该领域的长远目标。 AI完成任务，与人类的处理能力相同，但达到具备思考能力的统合强人工智能还需要时间研究，比较流行的方法包括统计方法，计算智能和传统意义的AI。
此文为分享主题 “语言智能：情感、知识与问答“ 的PPT摘录版，内容做了少许修改，部分图片引自网络，欢迎交流 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
[NLP中的问答系统] ShowMeAI为CS224n课程的全部课件，做了中文翻译和注释，并制作成了 GIF动图！点击 第10讲-NLP中的问答系统 查看的课件注释与带学解读。 本篇笔记对应斯坦福CS224n自然语言处理专项课程的知识板块：问答系统。主要针对NLP中的问答系统场景，介绍了一些模型和思路。 笔记核心词 question answering Dynamic Memory Networks \ 动态记忆网络 QA 问答 对话 MemNN DCN VQA 1.图文问答系统与动态记忆网络( DMN 事实上，大多数 NLP 问题都可以看作是一个问答问题，其范式很简单： 我们发出一个查询，然后机器提供一个响应。通过阅读文档或一组指令，智能系统应该能够回答各种各样的问题。 ② 全面的多任务学习往往非常困难，迁移学习仍然是当前人工智能领域(计算机视觉、强化学习等)神经网络架构的主要障碍。
使用句子中出现单词的Vector加权平均进行文本相似度分析虽然简单，但也有比较明显的缺点：没有考虑词序且词向量区别不明确。如下面两个句子：
这一团队目前的研究重心在自然语言智能交互，围绕智能交互的内涵和外延，团队的学术研究涉猎广泛，包括但不限于问答、对话系统、文本摘要、知识图谱、机器阅读理解等。 钟黎目前主要负责知文智能产品（包括智能对话、智能问答、智能搜索等）的研发和落地，此前他曾在软银AI Lab、微软亚洲研究院、IBM 研究院（新加坡）从事人工智能与机器学习的相关研究工作。 ? 此前，他在由雷锋网承办的 CCF-GAIR 大会上谈到建设业界问答系统的一些心得体会： 第一，要重视 Baseline。 第二，尽早建立起整个流程的 Pipeline。 这些建议给大家带来了全新思路，而在专访中，钟黎进一步围绕 NLP 的发展与难点，全方位展示了智能问答平台的打造之路。 钟黎表示，在打造智能问答平台中，一个主要的难题是领域迁移。 问：目前在打造智能问答平台的过程中，从技术和落地上来看，面临的主要难点有哪些？ 答：难点还是不少，这里列举一些： 第一，领域迁移问题。
在当今如火如荼的问答系统竞赛中，如何做出与众不同的高性能模型！ AI 科技评论按：当前，整个人工智能领域对自然语言处理技术的热情可谓空前高涨。 已于近日结束的 ICLR 2018 中的一篇关于智能问答系统的论文《QANet: Combining Local Convolution with Global Self-Attention for Reading 在具体介绍论文之前，我们也先对智能问答系统这个研究课题稍作回顾。 什么是问答系统？ 问答系统本质上是一个信息检索（IR）系统，只是它从文具中获取更多信息，返回更加精准的答案。 当然，我们并不是说传统的问答系统研究就失去了其研究价值，事实上，传统的可解释性更强的问答系统的研究可以反哺端到端的深度学习问答系统，从而为设计深度学习系统提供更多启发和理论依据。 如火如荼的问答系统竞赛：且从 SQuAD 说开去 其实，一部问答系统发展史就是一部人工智能史。伴随着人工智能的兴衰，问答系统也经历了半个多世纪的浮沉。
社区问答系统，是一种基于web的应用，主要帮助用户从社区中寻找复杂的，与上下文相关的问题答案。 社区问答系统主要目标是在尽可能短的时间内我最近发布的问题提供最合适的答案。 相比于传统的检索系统，CQA系统能够利用隐性知识（各种不同社区中）和显性知识（已解决的问题）来回答新问题，可以从知识共享和协作学习两个角度理解。 基于以上假设，早期的CQA系统提出了知识管理[13]等理论方法。 社区问答系统的两种主要方法是是内容/用户建模方法和自适应支持方法。 其中，内容/用户建模方法主要对各种用户特性，问题及对应答案进行建模，从而通过低层次问答互动中获得高层次属性，作为CQA功能的重要输入。 问答社区回答质量评价体系优化方法研究[J]. 数据分析与知识发现,,:1-18. 综述参考： Srba I, Bielikova M.
encode_hash ，其中encode_hash用到了一个key ，解密时会用这个key解密 如果勾选了自动登录 则登录信息的cookie过期时间是 1年 如果没有勾选则默认保存cookie 系统自动检测
今天本文，就通过简单的方法，在SCF上部署一个问答机器人/智能客服，来为各位有需求的小伙伴，解决实际问题，当然，这篇文章也算是抛砖引玉。 准备阶段 首先，我们要有一个数据库，存储我们的问答系统，我这里在腾讯云购买一个云数据库（MySQL），并建立表和字段等信息： image.png 并且插入几个问题： image.png 然后，通过本地编写代码 此时我们可以点击代码生成： image.png 我们可以看到系统为我们自动生成了Java、Python等6种语言的代码，这些代码是可以放到项目中直接运行。 总结 本文是通过一个简单的算法，实现了简单的问答机器人工具。
3、典型的智能问答产品 4、智能问答的关键技术 5、基于知识图谱的智能问答 1、人机对话体系结构 ? 搜狗汪仔 搜狗汪仔机器人是搜狗公司打造的问答机器人，搜狗汪仔能听、会说、会看、会思考，代表了人工智能领域的前沿技术。搜狗汪仔背后依靠的是基于人工智能技术的搜狗立知问答系统。 4、智能问答的关键技术 智能问答系统的能力需求 ? 根据AI应用能力框架，对于智能问答系统的能力需求，可以分为基础能力、业务积累以及智能技术三部分。 智能问答系统的技术范围 ? 目前国际上的智能问答技术主要采用检索技术、知识网络、深度学习这三大技术，当然，对于以上三种技术最后都需要应用在自然语言处理领域才能最终实现所需的功能。 不同类别的问答系统 ? 问答系统可分为面向任务、面向知识和面向聊天三类，从关键技术上分，还可以把其分成基于搜索技术的问答系统、基于协同的问答系统、基于知识库的问答系统。
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。 下面简单了解下智能问答系统和自然语言处理的概念，智能问答系统是自然语言处理的一个重要分支。现在普遍认为智能问答能够独立解决很多问题，但是必须要承认现在技术所处的初级阶段的性质。 也就是说，智能问答系统在现阶段最大的价值在于为客服人员赋能，而并非独立于人自行解决众多目前还有巨大错误率和不确定性的问题。 一旦具有这样的思想基础——通过智能问答系统为客服人员附能，那么将智能问答系统做成一个工具和产品的基础就有了，只有通过产品化、工具化的方式，才能够实现这个预期。 下面开始搭建我们的智能问答系统，首先我们需要导入的库： import requests from lxml import etree import jieba import re import sys,
相较于搜索引擎，问答系统能更好地理解用户提问的真实意图, 进一步能更有效地满足用户的信息需求。问答系统是目前人工智能和自然语言处理领域中一个倍受关注并具有广泛发展前景的研究方向。 根据问题所属的知识领域，问答系统可分为面向限定域的问答系统、面向开放域的问答系统、以及面向常用问题集（Frequently Asked Questions, FAQ）的问答系统。 依据答案来源，问答系统可分为基于结构化数据的问答系统如KBQA、基于文本的问答系统如机器阅读理解、以及基于问答对的问答系统如FAQ问答。 此外，按照答案的反馈机制划分，问答系统还可以分为基于检索式的问答系统和基于生成式的问答系统。 本文主要阐述FAQBot检索型问答系统的相关研究和处理框架，以及深度学习在其中的应用。 3.2 数据获取及构造 3.2.1 数据获取 对于有大量问答记录的场景例如智能客服，这些记录里面有很多高频的知识点(知识点包括问题和答案)。这些高频的知识点对应的问法通常并不唯一。
智能数据分析（ IDA）基于安全、低成本、高可靠、可弹性的云端大数据架构，帮助企业客户实现从数据采集、建模、挖掘、效果分析、用户标签画像到自动化营销等全场景的数据服务，快速实现数据驱动业务增长的目标。
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