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
keras中文doc之三 结尾给出了一个非常简单的vqa视觉问答的程序demo，我们今天看一个复杂的tensorflow版本的VQA。
也正是这个痛点，催生了如“某乎”这样的问答平台，让我们能轻松快速的找到想要的答案。...本文主要跟大家介绍，如何使用Cpolar+Tipask，在Ubuntu系统上搭建一个私人问答网站并实现随时随地远程访问本地站点，无需公网ip也不用购买域名服务器。...1.Tipask网站搭建 Tipask是一款基于php开发的开源问答系统，支持多种数据库，并且能与支付宝、微信、极验验证、阿里云视频、钉钉等多端整合，大大扩展了Tipask的应用场景范围。...在tipask的官网，我们可以看到tipask是php问答系统，能够支持多种数据库，也就意味着我们需要先在宝塔面板上安装Apache、MySQL、PHP（即所谓的LAMP，如果是在Linux下安装Nginx...这时ubuntu系统会跳出启动服务的认证框，我们输入ubuntu系统的密码即可。
tutorials/36 本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/245 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 [问答系统...[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。
若朴 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 刚刚，Google开源了一套问答游戏App系统。 通过一套模板工具可以，你只要给出问题和答案，就能搞出一套功能齐备的AI问答游戏。...这套问答系统基于Google Assistant虚拟助手，所以（理论上）适用于Google Home智能音箱、Android手机和iPhone手机等平台。...这次开源之后，可以进一步的看到这套系统的设计和逻辑。 ?...资源包 这个开源的问答游戏系统，包括了开发者所需的全部功能，而且可以自定义相关特性： API.AI，借助这个智能体（agent），开发者可以导入自己的账户，来处理游戏的自然语言理解 完整的游戏过程实现逻辑...即便你不想开发一个问答游戏，也可以从这套开源系统中借鉴设计和资源。
常规方案 架构 图1 基于 langchain + LLM 做知识问答的常规方案 基于 langchain + 大模型 in-context 能力来搭建智能问答系统的常规方案如上图所示，包含 3 个核心模块...串联 将上述各功能模块的逻辑串联一起，从整体的视角观察一下 langchain + 大模型做问答系统整个方案的实践。...openAI embedding 与 gpt-3.5-turbo 强劲性能掩盖了一些问题，这些问题在基于开源 LLM 做自研问答系统时被暴露，直接导致开源 LLM 方案性能下降。...洞悉问题是进步的第一步，本文重点从 embedding 与 LLM 两个角度来剖析 langchain + 开源大模型搭建智能问答系统性能下降的原因，下篇也将从这两个角度逐步分析如何基于 lanchain...+ 开源大模型搭建高性能智能问答系统。
对于智能问答系统的部署过程和创新应用，这里将展示详细的部署步骤，并结合实际示例和代码解释。智能问答系统的应用在客户服务中具有重要意义，可以提高服务效率和用户体验，下面是部署过程的详细说明：I....项目介绍和发展智能问答系统是一种结合了自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）技术的人工智能系统，能够理解和回答用户提出的问题，其中视觉问答系统则通过分析图像内容来回答问题。...智能问答系统的发展历史可追溯到基于规则的系统，发展到统计机器学习方法和深度学习技术，尤其是近年来深度学习的发展使得问答系统在语义理解和问题解答方面取得了显著进展。...视觉问答系统则结合了计算机视觉和自然语言处理，使得系统能够根据图像内容回答问题，逐渐成为智能客服和虚拟助手领域的研究热点。II. 智能问答系统部署过程1....用户反馈与优化： 收集用户反馈意见，根据反馈不断优化系统，提高系统的用户体验和性能。III. 实际示例和代码解释下面以一个视觉问答系统的示例来说明部署过程和代码实现。
问耕 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 今天一大早，Yann LeCun就转发了一条消息：Facebook开源了DrQA的代码。 DrQA是一个开放域问答系统。...因此，这个系统最大的挑战就是文档检索与文本的机器理解如何更好的结合。 论文摘要 ? △ DrQA系统架构 这篇论文提出使用维基百科作为唯一的知识来源，以解决开放域问答。...像IBM DeepQA这样的大规模问答系统，依赖于多个来源给出答案：除了维基百科，DeepQA还是用了知识库、词典、新闻、书籍等。因此这样的系统严重依赖信息冗余来获得正确答案。...开源代码 Facebook已经把DrQA问答系统的PyTorch实现公布在GitHub上。...另外，Facebook还提供了预训练的模型，以及维基百科问答数据。这部分内容大小为7.5GB，解压之后约为25GB大小。
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。...，从而使得人们构建问答系统的思路不一。...笔者在本文中和大家一起温习了问答系统的概念，回顾了其发展历史，说明了 SQuAD 数据集对于问答系统学科发展的重大意义，并且向大家介绍了目前得分最高的 QANet 系统的设计框架，分析了其使用 self-attention
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
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.
整理并翻译自DeepLearning.AI×LangChain的官方课程：Question Answer（源代码可见） 本节介绍使用LangChian构建文档上的问答系统，可以实现给定一个PDF文档...这种使用方式比较灵活，因为并没有使用PDF上的文本对模型进行训练就可以实现文档上的信息点问答。
选自GitHub 机器之心编译 参与：Panda 今年 4 月，斯坦福大学和 Facebook 人工智能研究所在 arXiv 发布了一个基于维基百科的开放域问题问答系统 DrQA。...近日，Facebook 在 GitHub 上开源了这个系统的代码，FAIR 主管 Yann LeCun 在社交网络也为这次开源做了宣传。...DrQA 是一个开放域的问答系统。...DrQA 是一个用于开放域问答的阅读理解系统。DrQA 特别针对的是被称为「大规模机器阅读（MRS：machine reading at scale）」的任务。...按照经典的问答系统的做法，我们纳入了一个基于稀疏的、TF-IDF 加权的词袋向量的有效文档检索系统（非机器学习）。
随着网络技术的发展，目前国内CMS的开发商越来越多，各自都有其独特的优势，大家在选择的时候觉得眼花缭乱，不知道选择哪个比较好，我个人认为开源的CMS还是适合我们学习及研究使用，下边就几个国内的asp.net...开源CMS进行简单介绍。...开放、开源；强调开放是第一生产力，第一款完全开放源代码的基于Asp.net的CMS系统，为您带来更多惊喜！...官网：http://www.westengine.com 2.NetCMS NetCMS是基于ASP.NET2.0开发的网站内容管理系统，程序完全开源，没有任何文件加密, 不需要注册任何组件,完全开源方便您二次开发...风讯FoosunCMS FoosunCMS是一款具有强大的功能的基于ASP+ACCESS/MSSQL构架的内容管理软件，国内领先的第一款开源的、集成web2.0元素的、模块化的ＣＭＳ建站系统。
forum-java spring boot框架开发的 社区：http://www.developers.pub 简介 forum-java 是一个开源的现代化社区平台，它实现了： 面向内容讨论的论坛；...面向知识问答的社区； 100% 开源； 为什么要做这个项目？...PHP语言较多，Java的很少，目前spring boot开源的更是几乎没有，无法很好的接入公司内部系统； 很多社区功能过于简单，无法满足大部分需求； 界面风格老式，没有跟上时代发展的审美； 缺乏实际运营需求的功能...编辑 删除 评论 点赞 查看详情 问答 提问题 编辑 删除 查看详情...文章/问答被评论通知 个人被关注通知 设置消息为已读 关注 关注的用户文章/问答 关注的问答 评论的问答
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。...一、引言 问答系统处理的对象主要包括用户的问题以及答案。...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。
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。
视觉问答（Visual Question Answering，VQA），是多模态数据挖掘的前沿应用之一，里面涉及计算机视觉和自然语言处理的学习任务。...VQA系统需要将图片和问题作为输入，结合这两部分信息，产生一条人类语言作为输出。...现有视觉问答的模型基本上都是基于LSTM来实现，其输入一部分是问答的词向量，一部分是图片的CNN特征。 因此常见的如采用VGG模型所产生的特征，而问答的词向量则采用常见的word2vec.
社区订阅号：Golang语言社区 社区服务号：Golang技术社区 如有问题或建议，请公众号留言；社区Leaf实战服务器开发火热报名中 社区问答V1.0系统 简介 解决微信群，QQ群学者或者专业更难的提问...问答系统特征如下： 社区问答系统是给所有人提供一个问与答的沟通平台： 问答者与老师之间实时沟通交流，让问答者可以感受到大牛一对一指导的；同时保护了老师的隐私，老师不会被骚扰。...问答系统运营时间：每天晚上21：00--23:59；周末全天；其他时间关闭。...内测邀请码4月5日在社区微店可以预购买，测试当天使用，价值100元 拥有测试邀请码的者，赠送200元比特币1号 同时拥有社区GM管理员的抽取机会（社区问答系统禁言，封号特权） 简单流程图 ?
而目前如果想要搭建私域知识问答业务通常有两种方式。 一种是用私域数据在开源模型上进行训练微调；一种是结合向量检索，将专业领域知识和原始提问转化为向量，再使用通用大语言模型进行回答。...随着行业的发展，目前第二种方案形成了很多框架，其中很著名的就是 LangChain，更有很多开源项目基于 LangChain 做了封装和开发。...同时方案二也形成了很多行业解决方案，包括云上产品以及一些开源项目，这里给大家介绍两个，一个是开源项目 DialoqBase，一个是阿里云的 Lindorm 多模态数据库。...此外，它利用 PostgreSQL，一个强大的关系数据库管理系统，用于高效的向量搜索操作和存储知识库。...1.0 版本的 DialoqBase 支持多人注册创建 Bot 进行问答。
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