# 回答组织器 |------build_cakg.py # 构建知识图谱 |------chatbot.py # 自动问答器...问答界面较为简洁。但可实现以下功能： 回答带有的图表可以直接渲染至页面； 回答中某些关键词以tooltips的形式进行了解释说明（关键词取自年报的注释部分）。
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
一、获取方式 在公众号聊天对话窗口内，直接回复 学生成绩系统 即可收到连接，是这样的： 二、使用过程 如果你是仅仅想用这套框架呢，很简单，直接F5运行项目即可，然后前端Vue项目，先安装依赖npm i...，然后运行npm run serve即可，会自动生成简化版的系统框架数据，但是没有任何教学教务的数据 但是如果你想要看看模拟的教学数据呢，可以把.bak文件给还原到Sqlserver数据库中，然后修改后端
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。
前言这段时间利用课余时间夹杂了很多很多事把 Vue2 源码学习了一遍，但很多都是跟着视频大概过了一遍，也都画了自己的思维导图。但还是对详情的感念模糊不清，故这段时间对源码进行了总结梳理。...本篇文章更合适于已看过 Vue2 源码，进一步总结加深概念的人群。若还未读过源码或零碎一知半解的小伙伴，也可以挑选阶段进行总结梳理，个人还是强烈认为需要过一遍源码。...initProvide(vm) // 调用 created 钩子函数 callHook(vm, 'created') }}相关vue源码视频讲解：进入学习致命五问Vue 源码「初始化」致命五问...答：不可以，源码中有官方注释。...思考问题后，答案在下方，根据自己阅读整理源码，对自己提出有意义的问题并自我回答。不确保是面试热点题噢（切勿入题太深）致命五答一答问：什么是 MVVM 模式？
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.
采用了asp.net技术开发的，前端用了一些CSS框架进行美化。数据交互采用AJAX，数据库用的SQL Sever。 1、目标与应用场景 同学们在进行各类活动时，通常需要一定的场地配合。...为满足广大同学的学习活动需求，促进同学之间的交流，同时更加充分地利用公共教室范围内的场地，我们小组决定设计并实现华中科技大学的场地预约系统，该系统的需求如下： 用户可以登录系统，进行教室的预约。...该系统的应用群体主要为大学生和大学教师。场景面向大学校园。旨在打造一个方便的场地预约管理系统。 2、设计思路 系统的设计分为前端、后端和数据库三大块。...数据库：确定系统的功能，提取相应的数据结构，建立数据库表。 系统功能结构设计图如下： ?...input type="password" placeholder="密码" name="inputPassword" required /> <asp
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。
= f } Reverse Reverse的实现比较有趣，来看下源码 type reverse struct { // 在reverse结构体中内嵌Interface接口，使Reverse能使用Interface...带着疑问，来看下Slice()的源码。...SearchInts(a []int, x int) int { return Search(len(a), func(i int) bool { return a[i] >= x }) } 我们可以借鉴下源码中求中点的方式...在sort源码中，在切片数量大于12时，用到快排和堆排序这两种排序算法，当 maxDepth为0时，会从快排转换为使用堆排序。作者根据这篇论文写算法的。...源码中的堆排序首先对数组中 (hi-1)/2个节点依次堆化，再依次pop堆顶元素，完成排序。
引言 本次内容主要包括：鲁棒优化Bert模型（RoBERTa）、自回归预训练模型（XLNet）、无监督多任务学习语言模型、生成预训练语言理解、深层上下文单词表示、键值记忆网络、大规模问答系统训练等...（全部含源码） 微信下载论文不方便，你可以直接回复：BT002 进行打包下载。...实验表明，XLNet在20个任务上的表现要优于BERT，通常包括问答，自然语言推断，情感分析和文档排名等。 ? ?...这些发现为构建语言处理系统提供了一种很有前景的方法，可以从自然发生的演示中学习执行任务。 ? ?...Chopra Paper: https://arxiv.org/pdf/1506.02075v1.pdf Code: https://github.com/aukhanee/FactQA 论文简述： 训练大规模问答系统非常复杂
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。
训练客服机器人需要利用高质量、大量业务场景问答对（QA）作为语料进行训练，但是梳理问答对语料将会耗费大量人力成本。能否做到QA问答对的自动生成呢？答案是肯定的。...解决此问题的另一种方法是依据问题上下文或大量非结构化文本(如Wikipedia)自动生成的QA问答对。...为此基于此背景，本文提出了一种层级条件变分自编码器（HCVAE），用于生成以非结构化文本为上下文的QA问答对，同时最大化生成的QA对之间的互信息，以确保它们的一致性。...问题生成（QG）或问答对生成（QAG）是克服数据稀缺的一种方法。...最近的一些研究采用半监督学习方法，利用大量的无标签文本（如维基百科）在QG系统的帮助下生成合成的QA对，但是现有的QG系统忽略了一个重要的问题，即从非结构化文本组成的上下文生成QA对，本质上是一对多的问题
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 ?
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.
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。
ASP的网页文件的格式是.asp，现在常用于各种动态网站中。...--#include file="Inc/Conn.asp"--> 2 3 <!...,"Public_List.asp?...,"Public_List.asp?...,"Public_List.asp?
在问答系统的应用中，用户输入一个问题，系统需要根据问题去寻找最合适的答案。 1、采用句子相似度的方式。...依然是IBM的watson研究人员在2015年发表了一篇用CNN算法解决问答系统中答案选择问题的paper。...LSTM算法综合考虑的问题时序上的特征，通过3个门函数对数据的状态特征进行计算，这里将针对LSTM在问答系统中的应用进行展开说明。...2016年watson系统研究人员发表了“LSTM-BASED DEEP LEARNING MODELS FOR NON-FACTOID ANSWER SELECTION”，该论文详细的阐述了LSTM算法在问答系统的中的应用...本次实验采用问答对的形式进行建模（q，a+，a-），q代表问题，a+代表正向答案，a-代表负向答案。
简介 基于知识图谱的问答系统，即KBQA。其中一个简单的实现方法是根据用户输入的自然语言问句，转化为图数据库中的关系查询，最终将数据库中的实体及关系呈现给用户。 下面给出了一个KBQA的Demo。...数据存储：采用Apache Jena Fuseki，Apache Jena Fuseki是一个SPARQL服务，支持多种操作系统。可以存储RDF数据，并通过SPARQL查询语句查询数据库中的关系。...为了简便系统，这里没有给出前端代码。 ? 前端代码如顶部图片所示。 参考 https://blog.csdn.net/keyue123/article/details/85266355
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
