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NLP教程(7) - 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。 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。 要理解更高级的问答模块，读者可以参考动态注意力网络(DCN)。
1.2K21编辑于 2022-05-11 - 来自专栏活动
智能问答：视觉问答系统在客户服务中的创新
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。 在客户服务领域，智能问答系统可以用于自动化客户支持、提供实时帮助和解决问题，为用户提供更高效和个性化的服务体验。 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.
81610编辑于 2024-04-28 - 来自专栏产品笔记
RAG智能问答评测工具调研
大语言模型在企业内部知识问答中可能会出现幻觉等问题， 检索增强生成（RAG）是减轻大语言模型幻觉的一种有效手段，那如何评估检索增强生成的结果是否准确？ RAG智能问答系统介绍： 如何基于向量数据库+LLM（大语言模型）打造企业专属Chatbot？ 因此对RAG目前可以使用的评测工具或方法进行调研，从业务角度出发选择合适的评估框架。
1.2K10编辑于 2024-03-06 - 来自专栏数据科学与人工智能
【问答】什么是人工智能？
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。 [7]目前强人工智能已经有初步成果，甚至在一些视频辨识、语言分析、棋类游戏等等单方面的能力达到了超越人类的水平，而且人工智能的通用性代表着，能解决上述的问题的是一样的AI程序，无须重新开发算法就可以直接使用现有的 推荐文章： 机器智能 链接：https://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD
1.3K70发布于 2018-03-27 - 来自专栏腾讯云大数据
语言智能： 情感、知识与问答
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 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
911130发布于 2018-05-09 - 来自专栏用户9703952的专栏
端到端的智能问答系统
一个完整的端到端智能问答系统应该包含哪些环节？ 一个完整的基于 LLM 的端到端问答系统，应该包括用户输入检验、问题分流、模型响应、回答质量评估、Prompt 迭代、回归测试，随着规模增大，围绕 Prompt 的版本管理、自动化测试和安全防护也是重要的话题 使用更智能的检索机制，而不仅是精确匹配，例如结合知识库的文本 Embedding 实现语义搜索。
59810编辑于 2025-02-06 - 来自专栏机器学习AI算法工程
智能问答：LSTM 句子相似度分析
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：
1.6K20发布于 2019-10-28 - 来自专栏自然语言处理
STI比赛任务一：【智能问答baseline】
比赛简介 百度搜索首届技术创新挑战赛：赛道一 答案抽取 STI比赛任务一：【比赛数据分析与长尾发现】 STI比赛任务一：【NLP常见优化算法和上分Trick】 STI比赛任务一：【智能问答baseline 对于不包含答案的文档，其答案可看做一个特殊token【无答案】，若模型预测出答案，其F1为0，若模型预测【无答案】，其F1 智能问答Ernie3.0基线 项目地址：https://aistudio.baidu.com train)) dev_examples = Dataset(pa.Table.from_pandas(dev)) train_examples,dev_examples [站外图片上传中…(image-7d4f9b 原理如下图所示： [站外图片上传中…(image-7d74f8-1668574875215)] from paddlenlp.transformers import AutoModelForQuestionAnswering imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)] # 训练过程中的最大学习率 learning_rate = 3e-5 # 训练轮次 epochs
37120编辑于 2023-08-25 - 来自专栏Soul Joy Hub
解读：【小爱同学】智能问答系统
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。
1.6K21编辑于 2022-05-10 - 来自专栏Tencent Serverless 官方专栏
SCF：搭建智能客服问答机器人
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 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。
2.6K124发布于 2019-06-27 - 来自专栏机器学习AI算法工程
基于知识图谱的智能问答方案
基于知识图谱的相关应用大致可以分为搜索、问答、决策、推荐等几种常见的类别，本文主要就年初规划的xx智能问答建设方案，介绍一下基于知识图谱的智能问答，主要分为如下几个方面： 1、人机对话体系结构 2、问答产品知识结构 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。 这里的智能问答助手主要都是通过机器人、虚拟语音助手、音箱等形态来承接，并且具有多模态识别以及服务推荐、引导、聊天等功能，比一般的文本问答都更智能、更方便。 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。
5.2K32发布于 2020-07-14 - 来自专栏NLP/KG
基于bloomz-7b指令微调的中文医疗问诊大模型，实现智能问诊、医疗问答
基于bloomz-7b指令微调的中文医疗问诊大模型，实现智能问诊、医疗问答 码源见文末 1.项目简介 本项目开源了基于医疗指令微调的中文医疗问诊模型：明医 (MING)。 目前模型的主要功能如下： 医疗问答：对医疗问题进行解答，对案例进行分析。 智能问诊：多轮问诊后给出诊断结果和建议。 3.数据集构建 数据集主要由四个部分构成： 数据类型 数据构成 数量 占比(%) 医疗知识问答 基于临床指南和医疗共识的知识问答 168k 48.88 基于医师资格考试题的知识问答 77k 真实医患问答 140k 基于结构化医疗图谱的知识问答 160k 多轮情景诊断与案例分析 基于HealthCareMagic构造的多轮情景问答与诊断 200k 21.52 基于USMLE案例分析题的格式化多轮问诊 更多优质内容请关注公号：汀丶人工智能；会提供一些相关的资源和优质文章，免费获取阅读。
74310编辑于 2024-02-22 - 来自专栏机器学习入门与实战
平安人寿智能团队：智能问答系统的探索与实践
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1.4K41发布于 2019-11-20 - 来自专栏《活动征集》
智能问答系统的创新与优化：大模型引擎如何彻底改变问答世界？
大家熟悉的智能助理像Siri、Google Assistant，或者企业客服机器人，正是智能问答系统的一部分。 一、智能问答系统的基本框架与发展历程智能问答系统的发展其实并不复杂，但它的演变历程却充满了惊喜。 二、大模型在智能问答系统中的优势那么，为什么大模型在问答系统中表现得如此卓越？它究竟是如何突破传统问答系统的限制，带来革命性变化的呢？让我们一探究竟。 四、不同领域的定制化问答系统设计根据不同应用场景的需求，智能问答系统的设计也需要进行定制化。让我们看看在企业客服和智能助理领域，基于大模型的问答系统是如何为不同行业提供解决方案的。 然而，随着技术的不断进步，我们可以预见，智能问答系统将更加智能化，能够处理更加复杂的问题、理解更加细致的语境，并提供更加个性化的服务。
77821编辑于 2025-03-06 - 来自专栏黄成甲
驾驭未来：知识图谱与工业智能问答
中国信息通信研究院联合中国人工智能产业发展联盟对 ChatGPT 进行的测试显示，ChatGPT 在百科检索、数学问答、文学交流、常识问答、知识推理等对话任务上的意图识别率均达到 98% 左右，在生活闲聊上的意图识别率约为 4.知识图谱与智能问答知识图谱与智能问答其实是两个相关的概念，它们都在人工智能领域中扮演着重要的角色。知识图谱是以图形结构表示的知识库，它包含了实体、属性和实体之间的关系。 在智能问答系统的整体基础框架中，包括预处理模块、问句分析、知识检索和答案生成等部分。 基于知识图谱的智能问答系统（KBQA）是一种常见的技术路线，它利用知识图谱中的数据进行问题的解析和查询，从而得到准确的答案。知识图谱与智能问答系统的结合可以提高问答系统的准确性和效率。 通过利用知识图谱中的丰富知识和关系，智能问答系统能够更好地理解用户的问题，并给出更准确的答案。同时，知识图谱也可以为智能问答系统提供更多的背景知识和上下文信息，从而提升系统的智能化水平。
1.5K92编辑于 2023-11-10 - 来自专栏达观数据
技术干货 | 达观数据智能问答技术研究
在AlphaGo大胜李世石、柯洁之后，人工智能越来越火，智能问答也是其中必不可少的一环。 智能问答一般用于解决企业客服、智能资讯等应用场景，实现的方式多种多样，包括简单的规则实现，也可以基于检索实现，还可以通过encoder-decoder框架生成，本文通过几种常见的问答技术，概要介绍了达观数据智能问答相关原理研究 2 基于检索的智能问答 基于检索的智能问答很像一个搜索引擎，但又和搜索引擎不同。相比搜索引擎而言，智能问答更侧重于用户意图和语义的理解。 图7 如图中，每个输入的状态yi除了与前一个状态yi-1，输入的隐藏状态si有关之外，还与注意力向量ci有关。 4 小结 本文介绍了智能问答技术的相关原理，讲述了实现智能问答的一般方法。借助于深度学习技术，智能问答效果比传统机器学习提升20%左右。
1.5K110发布于 2018-03-30 - 来自专栏铭毅天下
运用 Elasticsearch 8.1.x 实现智能问答系统
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
1.5K30编辑于 2022-05-23 智能 CAD 图检系统实操功能问答
问：这款智能 CAD 图检系统，核心解决工业场景中的什么问题？ 答：操作流程并不复杂，落地门槛低，无需专业的操作培训，仅需四个基础步骤就能完成全流程，从批量上传图纸库建索引，到 AI 学习特征，再到上传待匹配的图纸 / 图片，最后系统完成智能匹配，贴合日常工作节奏。 问：除了核心的智能匹配，系统还有哪些配套管理功能？ 问：哪些类型的企业，更适合使用这款智能 CAD 图检系统？
18910编辑于 2026-03-18- 来自专栏灵墨AI探索室
探索人工智能的世界：构建智能问答系统之环境篇
官方下载地址：https://code.visualstudio.com/Download ps：首先，我本想尝试使用cursor进行开发，因为它具备智能AI编程功能，可以提高效率。
66820编辑于 2024-01-28 - 来自专栏华章科技
人工智能大拿解答机器学习30个问答
文章来源：Quora 译者：张巨岩等@新智元 转载自：董老师在硅谷 这个Quora 机器学习问答系列将会邀请众多这个领域的大神来答疑解惑。 这个信念与相反的想法也是有联系的——为了真正理解为何大脑让我们拥有智能，我们需要对于大脑中发生的事构建一个“机器的学习”的解释，也就是说，搭建一个计算的、数学的模型来解释我们的大脑是怎样学习如此复杂的东西 Q7：你怎么看OpenAI？ 我觉得在我所在的社区中有另一个玩家加入是一件很棒的事，它在市场和研究人员的文化两方面的影响力进一步推动着业界实验室转向重视长远的目标，让基础研究不只由学界来做。 当有人认为人工智能的研究比实际情况更加接近人类表现时，这就是炒作，而这种想法通常是依据人们在电影或科幻作品中见到的AI场景而得出的心理印象。 在我的生涯中，我经常会觉得，通常情况下，人类很贪婪。 但是这距离人类级别的智能还非常遥远。 Q9：在深度学习方面有哪些开放的研究领域？ 每个研究人员对此都有看法，这很好。
41510发布于 2018-08-14
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