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基于深度学习的FAQ问答

根据问题所属的知识领域,问答可分为面向限定域的问答、面向开放域的问答、以及面向常用问题集(Frequently Asked Questions, FAQ)的问答。 依据答案来源,问答可分为基于结构化数据的问答如KBQA、基于文本的问答如机器阅读理解、以及基于问答对的问答FAQ问答。 此外,按照答案的反馈机制划分,问答还可以分为基于检索式的问答和基于生成式的问答。      本文主要阐述FAQBot检索型问答的相关研究和处理框架,以及深度学习在其中的应用。 可以看出,FAQ问答的核心任务可以抽象为文本匹配任务。传文本匹配方法如信息检索中的BM25,向量空间模型VSM等方法,主要解决字面相似度问题。 二、深度学习文本匹配       FAQ问答一般有两种解决思路,一种是相似问题匹配,即对比用户问题与现有FAQ知识库中问题的相似度,返回用户问题对应的最准确的答案,这种思路类似于text paraphrase

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【NLP-ChatBot】搜索引擎的最终形态之问答FAQ)详述

我们之前介绍过,问答的任务其实就是,对用户的输入进行相似度或者相关性计算,然后在相应的FAQ库里,寻找该用户输入对应的答案,并返回给用户。 2 问答(QA)中的语料库通常,一个问答,都是针对某一个领域的。例如,一个淘宝卖家的问答,针对的是买家常问的商品类型和价格信息问题作出回答。因此,要构建一个问答第一步就是整理FAQ库。 一个FAQ库应该如下的内容:1.标准问。标准问是问答设计者设计的标准问题,例如,“***商品的价格是多少?”。标准问的个数,决定了问答的规模,通常由业务专家给定。2.相似问。 FAQ库的质量,对于一个问答非常的重要,但是FAQ库的建立和维护往往都是一件极其费时费人力的事情。 4 问答中匹配的算法由上节可知,问答中的匹配可以归结为query与FAQ库中标问和相似问的相似度计算与query与FAQ库中答案的相关性计算。总的来说,目前相似度或相关性计算有下面的几种方式。

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    FAQ列之SDX

    Atlas 的主要服务和 api 是一种无状态服务,在支持 HA 和自动恢复的中具有后备存储:HBase、Kafka 和 Solr。 它可以配置为具有自动重定向的主动-被动 HA 支持。 CDP 7.1 的数据湖集群目前仅在“轻型”模型中可用,该模型没有以 HA 方式启用底层。Atlas 有 REST API 吗?是的。

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    FAQ列之Knox

    Apache Knox 网关(“Knox”)是一种,可在不降低 Hadoop 安全性的情况下将 Apache™ Hadoop® 服务的范围扩展到 Hadoop 集群之外的用户。 在测试有效负载中传递以下自定义测试参数 custom: {trusted_proxy_validation: true}使用什么 url 通过 knox 访问服务?

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    FAQ列之Impala

    这些格式应涵盖所有用例,并且是我们的工程工作最集中的地方(如果没有,请联 justin@)。Impala 将继续为遗留数据开发其他文件格式。注意上一点总是更喜欢 Parquet。 始终在连接、聚合或创建插入中涉及的所有表上计算计信息。这是在不耗尽内存的情况下处理更大的表连接所必需的。添加新的大型数据元素时刷新计信息以避免过时的计信息。 有关计数据为何至关重要的更多详细信息。不要在列数非常多的表上使用增量计。每个节点上每个分区的每列增量计数据占用 400 字节。 我们建议在可能的情况下将它用于具有较少列的较大表,并注意增量计数据并不适合所有客户。请参阅“增量计概述”使用 EXPLAIN 按照查询计划验证来验证计划是否合理。 设置explain_level=2 以显示扫描节点中计信息的可用性。“了解 Impala 查询性能 - 解释计划和查询配置文件”Impala的并发性和多租户建议是什么?

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    FAQ列之Kudu

    但是,Kudu 的设计在一些基本方面与 HBase 不同:Kudu 的数据模型更传地是关型的,而 HBase 是无模式的。 Kudu Tablet服务器是否需要 Linux 文件或直接控制存储设备?Kudu Tablet服务器将数据存储在 Linux 文件上。我们建议为存储目录使用 ext4 或 xfs 挂载点。 Kudu是CP还是AP?用 CAP 定理的说法,Kudu 是一种 CP 类型的存储引擎。 Kudu和HDFS是什么关?Kudu 需要 HDFS 吗?Kudu 是一个独立的存储。它不依赖或运行在 HDFS 之上。Kudu 可以与 HDFS 共存于同一个集群上。 HDFS 提供的文件级快照不会直接转换为 Kudu 对快照的支持,因为很难预测给定的数据何时会从内存中刷新。此外,快照只有在每个表级别提供时才有意义,这将很难通过文件级别的快照进行编排。

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    FAQ列之Kafka

    Kafka 在 LinkedIn 被设计为一个横向扩展的发布订阅。它在和消息级别提供了大量可配置性来实现这些性能目标。有充分记录的案例展示了当一切都做得正确时 Kafka 的扩展能力。 Kafka 不支持通常与文件相关的功能(例如元数据或备份)。因此,建议改用某种形式的长期摄取,例如 HDFS。使用 Kafka 作为端到端解决方案Kafka 只是解决方案的一部分。 如果 Kafka 是存储消息的,那么消费者就是从 Kafka 读取这些消息的的一部分。 获得最佳可靠性的软件要求是什么?假设您遵循前两个问题的建议,则必须正确配置 Kafka 之外的实际。 内核必须配置为 Kafka 所需的最大 IO 使用率。 在就位后,请记住以下有关增加分区数量的注意事项:可以在主题创建时或之后指定分区数。增加分区数也会影响打开的文件描述符数。因此,请确保正确设置文件描述符限制。

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    FAQ列之Phoenix

    是的。Apache Phoenix 用于 OLTP(在线事务处理)用例,而不是 OLAP(在线分析处理)用例。不过,您可以将 Phoenix 用于实时数据摄取作...

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    FAQ列之CDSW

    关于 Cloudera Data Science Workbench 的问题,我如何联 Cloudera?如果您是 Cloudera 客户,您可以注册一个帐户以在支持门户上创建支持票证。

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    Android保活从入门到放弃:乖乖引导用户加白名单吧(附7大机型加白示例)

    正如上面两篇文章,为了跟作斗争,可谓斗智斗勇。但Android的历史进程终究无人能阻挡,越来越严格的保活限制已经是Android官方及各大手机厂商的共识。 4、调用代码引导用户加白名单,也不完美之前整理的《2020年了,Android后台保活还有戏吗?看我如何优雅的实现!》一文,是按照不同的机型,自动适配代码并在代码中调用的加白名单设置功能。 5、应用内提供更多机型的“加白”FAQ帮助,是一个补充办法正如上节所示,调用代码引导用户加白名单确实算的上“优雅”,但在不同的机型、同机型的不同版本上,可能差异很大,代码兼容性是个头疼的问题,总之这不是个百分百完美的办法 这就需要一个补充手段,比如我们可以针对大量不同的机型,针对它的最行或最常用版本,在应用内以FAQ帮助网页的方式,为用户提供帮助。 比如可以在手机里打开像下面这样FAQ网页页面:至少能在调用代码无法实现的情况下,可以让用户自主找到解决问题的办法。

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    深度文本匹配在智能客服中的应用

    文本匹配的价值文本匹配是自然语言理解中的一个核心问题,它可以应用于大量的自然语言处理任务中,例如信息检索、问答、复述问题、对话、机器翻译等等。 这些自然语言处理任务在很大程度上都可以抽象成文本匹配问题,比如信息检索可以归结为搜索词和文档资源的匹配,问答可以归结为问题和候选答案的匹配,复述问题可以归结为两个同义句的匹配,对话可以归结为前一句对话和回复的匹配 图 1 深度文本匹配的发展路线 随着深度学习在计算机视觉、语音识别和推荐领域中的成功运用,近年来有很多研究致力于将深度神经网络模型应用于自然语言处理任务,以降低特征工程的成本。 相关的问题;接着,问题排序模块通过 CTR 模型和相似度模型对召回的问题进行排序,选出 Top k 返回给用户;最后,反馈记录用户的点击行为等,对模型进行更新。 FAQ 库的构建对于重视用户体验的客服来说,FAQ 库的构建是非常严格的,它的内容需要非常完整和标准,不能像聊天机器人那样可以插科打诨。

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    FAQ列之CDP PvC Base

    CDP 私有云基础是Cloudera的本地(裸机)产品、企业数据中心(Enterprise Data Hub)和 HDP 企业的演变。CDP Private C...

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    【每周NLP论文推荐】 聊天机器人中FAQ相关的论文推荐

    今天推荐FAQ相关的论文,FAQ是聊天机器人的一种,它主要是基于用户的question,匹配相应的答案,返回给用户answer,没有太多的多轮交互。FAQ有较多的应用,如天猫精灵,小度等。 本篇论文还介绍了The Ubuntu Dialogue Corpus数据集,可以用于FAQ的研究。文章引用量:100+推荐指数:✦✦✦✦✦? ACM, 2016.3 结合context的multi-view模型随着FAQ的发展,开始考虑用户上下文来匹配答案。考虑语境,能够更为精准的找到答案。文章引用量:较少推荐指数:✦✦✦✦✦? FAQ Retrieval using Query-Question Similarity and BERT-Based Query-Answer Relevance. arXiv:1905.02851v1.5 有三AI夏季划进行中,欢迎了解并加入,性成长为中级CV算法工程师。转载文章请后台联侵权必究???

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    【笔记】Mysql 数据库操作规范

    禁止在主库上执⾏后台管理和计类功能的 QUERY,必要时申请计类从库。 程序应有捕获 SQL 异常的处理机制,必要时通过 rollback 显式回滚。 数据库授权粒度为库级别,除非特殊情况可以授权到表级别;MySQL 的库如 mysql、sys 等不对外授权。 数据库中不允许有名字为 “dba” 的账号,初始化数据库后需要将该用户删除。 a)MySQL 有配置参数 lower_case_table_names,不可动态更改,linux 默认为 0,即库表名以实际情况存储,⼤小写敏感。如果是 1,以⼩写存储,⼤小写不敏感。 d) 为了⼀规范,库名、表名、字段名使⽤⼩写字母。【FAQ-1-02】 库名、表名、字段名禁止超过 32 个字符。 库名、表名、字段名⽀持最多 64 个字符,但为了一规范、易于辨识以及减少传输量,禁⽌超过 32 个字符。【FAQ-1-03】 库名、表名、字段名禁止使用 MySQL 保留字。

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    基于bert的中文语义匹配模型,判断两句话是不是同一个意思

    自动问答为人们提供了以自然语言提问的交流方式,为用户直接返回所需的答案而不是相关的网页,具有方便、快捷、高效等特点。 Process:本文的问答采用了一个FAQ(Frequently Asked Questions)问答库,并基于句子相似度进行设计。 FAQ(Frequently Asked Questions)在根据用户问题建立候选问题集的基础上,建立常问问题集的倒排索引,提高了的检索效率,同时,与传的基于关键词的方法相比,用基于语义的方法计算相似度提高了问题的匹配精度 FAQ问答是一种已有的“问题-答案”对集合中找到与用户提问相匹配的问句,并将其对应的答案返回给用户的问答式检索。 由于FAQ问答免去了重新组织答案的过程,可以提高的效率,还可以提高答案的准确性。这其中要解决的一个关键问题是用户问句与“问题-答案”对集合中问句的相似度比较,并把最佳结果返回给用户。

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    【每周NLP论文推荐】 开发聊天机器人必读的重要论文

    在这个专栏里,还是本着有三AI一贯的原则,专注于让大家能够性完成学习,所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。 对于聊天机器人研究,可以追溯到上个世纪50年代的图灵测试。 1 对话综述第一篇论文给到这篇微软出的聊天机器人综述式的文章。论文讲解全面而到位,介绍了聊天机器人的分类以及发展状况和工作原理。 Conversational AI Question Answering, Task-Oriented Dialogues and Social Chatbots. arXiv:1809.08267v22 FAQ FAQ是目前应用的比较多的一种聊天机器人类型,像市场上的天猫精灵、小度等都属于FAQ的范畴。 Building End-To-End Dialogue Systems Using Generative Hierarchical Neural Network Models. 2015.4 实际应用最多的对话对话

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    FAQ】集群训练与预测相关问题汇总

    导语在使用指南的最后一部分,我们汇总了使用PaddlePaddle过程中的常见问题,本部分推文目录如下:2.22:【FAQ】模型配置相关问题汇总2.23:【FAQ】参数设置相关问题汇总2.24:【FAQ 】本地训练与预测相关问题汇总2.25:【FAQ】集群训练与预测相关问题汇总2.26:如何贡献代码2.27:如何贡献文档集群训练与预测相关问题汇总|1.集群多节点训练,日志中保存均为网络通信类错误集群多节点训练 如果发现最早的报错就是网络通信的问题,很有可能是非独占方式执行导致的端口冲突,可以联OP,看当前MPI集群是否支持resource=full参数提交,如果支持增加此参数提交,并更换job 端口。 如果当前MPI集群并不支持任务独占模式,可以联OP是否可以更换集群或升级当前集群。|PS集群训练与预测相关FAQ较少,点击导语推文目录查看其它部分FAQ,点击阅读原文访问Github Issue。

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    Android Oreo 常见问题 4.0|Android 开发者 FAQ Vol. 12

    而且,在用户请求权限的时候不建议所有都允许,应当酌情考虑,节省的资源。相同功能的 app 尽量只保留一个自己喜欢的即可。 并且,对于不熟悉的用户,应当养成杀掉不常使用的 app 进程,来保证其他 app 有足够的内存空间可以使用的习惯。 A:我们建议您及时升级,以获得新功能和安全性提升。 Q 7:很多 Android 应用在退出后还是会自启占用手机内存,导致变慢,这种情况在 Oreo 中会有所改善吗? 8.1 能否很好兼容 6.0 和 7.0 上开发的 launcher?A:新增了自适应图标的支持。具体 launcher 的兼容性要看开发时使用了哪些特性,这些特性是否存在行为变更。

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    python excel多行合并

    需要将faq记录合并为一行,效果如下:?注意:faq记录,每一行用||来拼接。二、多行转换一行新建test1.py,内容如下:# ! -*-import xlrd # 打开excel文件,创建一个workbook对象rbook = xlrd.open_workbook(wenda1.xlsx)# sheets方法返回对象列表, # FAQ 相似句所在的列            faq_like_value = faq_like_column.value  # FAQ相似句的值            # 更新临时字典,不存在默认值为空字典, 否则追加到列表中            faq_tmp_dict.setdefault(first_category_tag,   # FAQ相似句所在的列            faq_like_value 将多行合并为一行,并且将faq记录写入到一个字典里面了。接下来就可以写入到新表格了。三、写入新表格完整代码如下:# !

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    申报倒计时10天 | 2021年度腾讯犀牛鸟精英人才培养计划申报即将截止

    二)机器人相关技术研究&AI医疗 课题(三&四)自动驾驶&量子计算 课题(五)机器学习及其相关应用研究 课题(六)语音技术 课题(七)自然语言处理 课题(八)视觉及多媒体计算 课题(九)信息检索与推荐 &十二)智慧城市、数据库、信息安全技术 2021腾讯犀牛鸟精英工程人才培养计划课题: 课题(一)场景化多模态聊天助手 课题(二)面向抢占式资源的多云Kubernetes 任务调度器 课题(三)基于推荐的高性能网络服务开发 课题(四)大数据一站式研发平台 课题(五)AI模型推理加速化工程 课题(六)基于WeMap的地图服务开放平台 课题(七)量子EDA工具 课题(八)高中数学学科自动解题 了解犀牛鸟精英计划更多详情: 2021腾讯“犀牛鸟精英人才培养计划”申请启动 2021腾讯“犀牛鸟精英科研人才培养计划”申报指南 2021腾讯“犀牛鸟精英科研人才培养计划”FAQ 2021腾讯“犀牛鸟精英工程人才培养计划”申报指南 2021腾讯“犀牛鸟精英工程人才培养计划”FAQ ?

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