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【问答对话】kbqa？开放域问答怎么有知识地生成
问答是对话的重要任务之一，封闭的垂直领域可以构建问题库，通过检索召回、排序的方式回答，然而到了开放域，怎么既利用外部知识，又能够应对多样的问题，前有kbqa，利用结构化的知识库和语义链接，然而这是最优的么 而最近流行的大模型，如GPT-3也在开放域问答上有一定的能力，那么如何在大的语言模型基础上融合知识呢，其实主要面临两个问题，1）检索什么知识，怎么检索。2）怎么讲检索知识加入。 EACL, Leveraging Passage Retrieval with Generative Models for Open Domain Question Answering大模型能够在开发域的知识问答取得不错效果 本文通过检索方式引入文本知识（可能包含潜在的有用信息），取得了问答的SOTA。 RETRO如何以GPT-3的4%参数量实现与其相当的效果？RETRO的答案是加入检索知识，剥离模型中用于存储知识的参数。检索：规模是万亿级别的token，因此并没有建立倒排，而是直接将句子块进行检索。
1.4K100编辑于 2022-09-06 - 来自专栏算法码上来
Facebook刷新开放域问答SOTA：模型训模型！Reader当Teacher！
陈丹琦的DrQA[2]可以说是利用深度学习解决开放域问答的开山鼻祖了。我们也暂且将目光聚焦在这类开放域问答任务：基于一个巨大的文本库（例如维基百科）建立自动回答知识型问题的系统。 今天，我们来看一篇开放域问答系统的最新SOTA。 Facebook在这篇paper中提出：在开放域问答中，阅读理解模型的注意力权重可以提供更好的检索模型训练信号，该方法刷新了开放域问答系统的SOTA，同时在EffcientQA榜单上刷新了6GB量级模型的记录 Facebook AI的研究者们提出[4]，利用蒸馏阅读模型中的注意力权重可以获得更好的相似度信息。 除了训练检索模型外，开放域问答的另外一个难点在于如何将检索模型和阅读模型的打分结合选出最终答案。 总结 本文利用生成式阅读器中的注意力权重作为相似度信息训练检索模型，刷新了开放域问答系统的SOTA。该方法简单有效地解决了开放域问答系统中训练检索模型缺乏标注数据的问题，为研究者们提供了新思路。
1.2K10发布于 2021-02-24 - 来自专栏SimpleAI
文本检索、开放域问答与Dense Passage Retrieval (EMNLP-20)
of Washington, Princeton University 链接：https://readpaper.com/paper/3099700870 一句话总结： 一个很好的文本检索（IR）、问答 开放域问答一般分两步——检索和阅读理解，本文提出的DPR是一个高效的基于语义匹配的检索模型，从而提高整体QA的效果，该思路对后续的对比学习的一系列工作都有启发。 Open-domain question answering (QA) QA可以分为Close-domain QA和Open-domain QA，前者一般限制在某个特定领域，有一个给定的该领域的知识库，比如医院里的问答机器人 实验设置&数据集 Knowledge Source 知识库，就是我们open-domain QA使用什么语料库来进行问答。本文选用Wikipedia，这也是最常用的设定。 https://en.wikipedia.org/wiki/Okapi_BM25 [3] DrQA: Reading Wikipedia to Answer Open-Domain Questions [4]
2.8K30编辑于 2022-03-28 - 来自专栏量子位
Facebook开源问答系统DrQA：基于单一信源回答开放域提问
DrQA是一个开放域问答系统。 关于DrQA，Facebook还发表了一篇论文《Reading Wikipedia to Answer Open-Domain Questions（阅读维基百科来回答开放域问题）》。 △ 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。任何事实性提问的答案，都是来自维基百科中的内容。 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。
1.2K70发布于 2018-03-28 SRE-面试问答模拟-开放问答话题
4. 人为误操作导致故障的处理人为误操作可以通过严格的变更管理、权限控制和回滚机制来降低风险。发生故障后，第一步是快速回滚或修复，之后是故障复盘，改进操作流程和审核机制。5.
56210编辑于 2024-09-07- 来自专栏磐创AI技术团队的专栏
DrQA基于维基百科数据的开放域问答机器人实战教程
作者 | fendouai 编辑 | 磐石 【磐创AI导读】：本文主要向大家推荐一个开放域问答机器人的实战项目。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 DrQA 是一个基于维基百科数据的开放域问答系统，它由检索器和阅读器组成。其中检索器用于从海量的文本（例如维基百科）中获得相关的文章；阅读器用于从文章中获得相应的答案。 一 . 官方介绍 DrQA是一个应用于开放域问答的阅读理解系统。特别是，DrQA的目标是“大规模机读”（MRS）。在这个设定中，我们在可能非常大的非结构化文档集中搜索问题的答案。
88610发布于 2018-08-03 - 来自专栏深度学习自然语言处理
【ACL 2021】开放域对话结构发现
然而，当前在开放域对话下，这一问题仍然缺乏研究。在本文中，我们从聊天语料库中无监督地学习离散对话结构，然后利用该结构来促进连贯的对话生成。 进一步的，我们在两个基准语料库上进行实验，结果表明DVAE-GNN能够发现有意义的对话结构图，且使用对话结构作为背景知识可以显著提高开放域对话的多轮连贯性。 2. 方法 本文首先设计了一个自监督的对话结构图发现模型；进一步地，本文设计基于对话结构图的开放域多轮对话模型用于验证所发现结构的有效性。 图4 基于对话结构图的对话模型示意图 3. 实验设置和实验结果 我们在常用的公开数据集Weibo【1】和Douban【2】上开展实验。 在这项工作中，因为之前很少有关于自监督开放域对话图发现的研究，本文选择任务完成对话下的DVRNN【3】模型作为基线。DVRNN是在面向任务的对话中发现对话图的当前最好方法。
96740发布于 2021-08-12 - 来自专栏深度学习自然语言处理
开放域信息抽取最新动向
开放域信息抽取是信息抽取任务的另一个分支任务，其中抽取的谓语和实体并不是特定的领域，也并没有提前定义好实体类别。 更一般的，开放域信息抽取的目的是抽取出所有输入的文本中的形如 <主语，谓语，宾语> 的三元组。开放域信息抽取对于知识的构建至关重要，可以减少人工标注的成本和时间。 本次Fudan DISC实验室将分享EMNLP2020中关于开放域信息抽取和文本知识结构化的3篇论文，介绍最新的开放域信息抽取的研究。 文章概览 关于开放域信息抽取神经网络结构和训练方式的系统比较 (Systematic Comparison of Neural Architectures and Training Approaches 任务定义 现有的OpenIE的任务定义主要分为两种：1）序列标注、2）子序列提取 其中序列标注框架最为常见，下图为用序列标注任务设定的开放域信息抽取。例子中一共有7类标签 ?
2.8K30发布于 2021-04-25 - 来自专栏自然语言处理(NLP)论文速递
开放问答 | 「国立台湾大学」提出ConvADR-QA框架大幅提升问答效果（含源码）
引言 开放式对话问答可以被视为两种任务：段落检索和对话问答，前者依赖于从大型语料库中选择候选段落，后者需要更好地理解问题的上下文来给出答案。 针对开放式问答，本文提出ConvADR-QA框架方法，即利用历史答案提高检索性能，从而提升问答效果。在基准数据集OR-QuAC上的实验结果表明，在检索和问答生成阶段下都优于现有的基线模型。 为了解决这一问题，研究人员将CQA方案扩展到开放域，其中包含答案信息的文档必须从一个大型候选池中检索。在开放域场景中，通常有数百万个候选文档，使得传统的联合编码查询和文档的方法不可用。 ConvADR-QA框架方法 图片 开放域CQA的难点在于当前问题通常需要之前对话的上下文信息，这使得系统比开放域QA任务更难捕获潜在的信息。 「之前关于开放域对话检索的工作着重将当前问题和历史问题连在一起而并没有将问题答案考虑进来」。本文则指出，历史答案也可以为当前问题提供重要的信息输入来获得答案。
50220编辑于 2022-12-06 - 来自专栏智能制造预测性维护与大数据应用
IAS现场展示问答精选Day4
PCIE-1840为4通道高速采集卡，每个通道采集速度高达125M，全速采集时每秒产生1G Byte（125M*4*2）的数据，产品采用PCIE*4接口，可以容纳最高2G的带宽将数据上传到计算机，但普通硬盘的传输速度无法满足 解答： AMAX-4817：8通道16位隔离模拟输入EtherCAT 远程I/O 模块 AMAX-4820 ：4通道16位隔离模拟输出EtherCAT 远程I/O 模块 AMAX-4830-AE：16 通道隔离式数字输入及32通道隔离式数字输出 EtherCAT远程 I/O 模块 AMAX-4862-AE：16 通道隔离式数字输入及16通道 Relay EtherCAT 远程 I/O 模块 11/6：搭建日 问题4、
68720编辑于 2022-05-31 - 来自专栏媒矿工厂
DynamiCrafter: 利用扩散先验的开放域图片动画化
训练细节 Evaluation 定量实验 定性分析 消融实验 双路图片注入 训练策略 文字指导运动控制的讨论 其他应用 贡献点 通过利用视频扩散先验，为开放领域图像的动画化引入了一种新方法，显著优于现有的方法 首次研究了基于文本的运动控制用于开放领域图像动画化，并展示了概念验证。 图4 DynamiCrafter 文字对齐的上下文表示 DynamiCrafter使用与VideoCrafter相同的方法得到文本嵌入和上下文嵌入，通过双路cross attn与Unet中间特征交互，不同之处在于引入调整文本信息和图像信息特征的可学习参数
1K20编辑于 2024-05-11 - 来自专栏学习笔记持续记录中...
Java基础：二、作用域（4）
作用域决定了在其内定义的明亮名的可见性和生命周期，在Java中，作用域由花括号的位置决定 基本类型的作用域 { int x = 12; // Only x available { int q = 96; // Bath x & q available } // Only x available // q is "out of scope" } 对象的作用域 Java 对象不具备和基本类型一样的生命周期，当用new创建一个Java对象时，它可以存活于作用域之外 { String s = new String("a string"); } // End of scope 引用s在作用域终点就小时了，然而，s指向的String对象仍继续占据内存空间。 在上面的代码中，我们无法在这个作用域之后访问这个对象，因为对它唯一的引用已超出了作用域的范围，而对象的回收，是通过Java的垃圾回收器，它用来监视用new创建的所有对象，并辨别哪些不会再被引用的对象，随后
35300发布于 2020-03-16 - 来自专栏yuyy.info技术专栏
4.域对象操作-thymeleaf
javax.servlet.ServletContext 概念：一个服务器就一个application对象，用户共享一个application，当服务器停止的时候application 被摧毁，（用于网站访问次数） 4.
42510编辑于 2022-06-28 - 来自专栏用户1337634的专栏
日志 --- SLF4J日志框架问答
现在主流的日志方案是使用SLF4J作为API在代码中使用，具体的日志实现由不同的JAR完成，本文帮助了解一下SLF4J常见问题以及如何完美兼容各种不同日志框架 SLF4J如何自动使用lib中的日志实现 答： 使用绑定包slf4j-log4j12, slf4j-jcl, slf4j-jdk14，这些包中都实现了StaticLoggerBinder 如果第三方的项目已经使用了其他日志框架，如何统一使用SLF4J 答：使用桥接包log4j-over-slf4j, jcl-over-slf4j, jul-over-slf4j，这些桥接包就是底层使用SLF4J分别实现了Log4j, Commons-Logging,JUL 的核心功能 可以同时使用log4j-over-slf4j.jar和slf4j-log4j12.jar吗？ 答：不可以，log4j-over-slf4j.jar中使用SLF4J实现了Log4j，但是slf4j-log4j12.jar又把SLF4J的实现交给了Log4j, 因此就产生了一个死循环。
48820发布于 2019-03-27 - 来自专栏量子位
现在，TensorRT 4开放下载了
允中 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI GTC 2018大会上正式宣布的英伟达TensorRT 4，现在开放下载了。 就在CVPR 2018大会上，英伟达官方宣布TensorRT 4即日起面向NVIDIA Registered Developer Program的所有成员开放，可在TensorRT产品页面免费下载。 英伟达官方介绍说，TensorRT 4能够加速常见推理应用，如神经机器翻译、推荐系统和语音。 更详细介绍信息传送： https://devblogs.nvidia.com/tensorrt-4-accelerates-translation-speech-recommender/ 下载地址： https://devblogs.nvidia.com/tensorrt-4-accelerates-translation-speech-recommender/ 作者系网易新闻·网易号“各有态度”签约作者
82220发布于 2018-07-20 - 来自专栏叽叽西
lagou 爪哇 3-4 spring cloud 问答笔记
来说都是客户端 B Eureka心跳机制是为了探测 Eureka Server是否存活 C心跳续约间隔默认30秒 D Eureka Client获取 Serverj端服务实例之后不会在本地缓存 4、 作业具体要求参考以下链接文档： https://gitee.com/lagouedu/alltestfile/raw/master/springcloud/SpringCloud%E4%B8%8A%E4% BD%9C%E4%B8%9A.pdf 作业资料说明： 1、提供资料：代码工程、验证及讲解视频。 proxy_add_x_forwarded_for; proxy_pass http://127.0.0.1:9002/; # 网关地址 } } 配置主机名, 也为了以后避免跨域问题 http协议允许从服务器返回Response时携带一些Cookie，并且同一个域下对Cookie的数量有所限制，之前说过Session的持久化依赖于服务端的策略，而Cookie的持久化则是依赖于本地文件
57020编辑于 2022-05-17 - 来自专栏web前端教室
先行者~问答栏目，今晚面向先行者计划成员开放
我在里面创建了几个栏目，其中的“先行者~问答”栏目，今晚开放。 相应的二维码已经已经发到了咱们的先行者微信群里， ? 在“问答栏目”中各种问题都可以提出来，我会在这里回答。 所以就在这里开一个问答的栏目，期望能够一些属于咱们先行者计划的沉淀与积累。 现在我已经在里面回答了第一个问题， ?
43530发布于 2018-10-08 - 来自专栏后端云
OPNFV简介(4) - 对所有人开放
OPNFV: 一个开放的社区 开放的管理模式 开放的技术决策 开放的技术讨论 开源许可 对一切开放 为什么要开源? 高可靠性，更加弹性 更快，低成本和高品质开发 协作讨论新的功能和路线图 用户和应用开发者通用的环境 使用户专心于各种开发 统一开放标准 总结: 开源方式显著加速共识，快速交付，代码评审以形成解决方案的基础生态
88840发布于 2018-10-24 - 来自专栏LLM时代，写点什么
基于🦜☕️ LangChain4j 实现问答机器人
是的，所以23年末，就出现了 LangChain4J 这款产品。Spring 家族也在 24 年中旬发布了Spring AI的 M1 （Milestone 1）版本。 其实这也隐喻着 LLM 的一个本质：模仿与思维链LangChain4j并没有像原框架那么完善的体系，不过对于简化 Java 在 LLMs 的开发已经非常足够。 <dependency> <groupId>dev.langchain4j</groupId> <artifactId>langchain4j-open-ai</artifactId></dependency 为了能够让前端能更好的呈现效果，还需要引入Flux相关依赖：<dependency> <groupId>dev.langchain4j</groupId> <artifactId>langchain4j-reactor 对于LangChain4j 来说，他们提供的AI Service 是一个简单模板接口。通过注解加入出参，完成了提示词模板，格式化输出等操作。
1.7K20编辑于 2024-11-12 Open Vocabulary Object Detection 部署开放域目标检测模型使用感受
一、Open Vocabulary Object Detection介绍 Open Vocabulary Object Detection (OpenVOD) 是一种新型的目标检测方法，它使用开放词汇的概念来识别和检测图像中的对象 OpenVOD的优势在于其开放性和可扩展性。用户可以自由地定义新的对象类别和词汇，而无需修改检测器的内部结构或参数。此外，OpenVOD还可以通过集成不同的特征提取器和分类器来提高检测性能。 二、使用感受 部署开放域目标检测模型使用总体感觉比较水，因为我随便弄图片检测很多都没检测出来，他有个提示词，输入person还不行，它需要a person才行，而且很多人都检测不出来，不仅仅这个类别，很多场景检测都很差
31010编辑于 2025-07-17
腾讯云开发者
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