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问答系统调研
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
1.3K20发布于 2021-02-24 - 来自专栏ShowMeAI研究中心
NLP教程(7) - 问答系统
q-sign-algorithm=sha1&q-ak=AKID2uZ1FGBdx1pNgjE3KK4YliPpzyjLZvug&q-sign-time=1652284046;1652291246&q-key-time [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。
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。 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. return attended_features# 创建模型实例model = AttentionVQAModel(num_classes=1000)print(model)4.
81610编辑于 2024-04-28 - 来自专栏AI科技评论
问答系统冠军之路：用CNN做问答任务的QANet
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。 （相较于基于 RNN 的模型，训练速度提升了3-13倍，推理速度提升了 4-9 倍） ? 图 3: 左图为包含多个编码器模块的 QANet 整体架构。 图 4: 数据增强示例。k 为 beam width，即 NMT 系统产生的译文规模。
1.5K20发布于 2018-07-26 - 来自专栏NLP小白的学习历程
社区问答系统（CQA）简单概述
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。 IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2014, 27(4): 993-1004. [18] 沈旺,李世钰,刘嘉宇,李贺.
2K20发布于 2021-01-06 - 来自专栏前端导学
anwsion问答系统研究笔记
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
59020发布于 2019-05-26 - 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、 预测维护动态展示系统全貌？ 本次采用微型演示系统，采用展板式结构。展后可以单独作为DEMO箱使用。也可以作为大学实验室的教学系统，目前已有大学利用此系统进行实验和教学。 问题3、动态展示如何切换视频解说和演示程序？
68720编辑于 2022-05-31 - 来自专栏从流域到海域
LangChain手记 Question Answer 问答系统
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。
68340编辑于 2023-10-12 - 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 ，具体可看这篇 LLM 安全专题 问题进行分类 处理不同情况下的独立指令集任务时，首先将问题类型分类，以此为基础确定使用哪些指令，这可通过定义固定类别和硬编码处理特定类别任务相关指令来实现，可以提高系统的质量和安全性 { "primary": "计费", "secondary": "收费解释" } 测试用例4.怎么被乱扣费了？
59910编辑于 2025-02-06 - 来自专栏语言、知识与人工智能
基于深度学习的FAQ问答系统
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。
18.5K3625发布于 2018-08-28 - 来自专栏Golang语言社区
社区问答V1.0系统说明
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 ?
56120发布于 2018-07-26 - 来自专栏叽叽西
lagou 爪哇 3-4 spring cloud 问答笔记
微服务架构中，如果下游服务因访问压⼒过⼤⽽响应变慢或失 败，上游服务为了保护系统整体可⽤性，可以暂时切断对下游服务的调⽤。这种牺 牲局部，保全整体的措施就叫做熔断。 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。 `lagou_token` ADD UNIQUE INDEX(`email`); -- lagou_token 表中添加 password 字段 ALTER TABLE `lagou_3_4`.
57020编辑于 2022-05-17 - 来自专栏大数据智能实战
基于tensorflow的视觉问答系统构建
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. 相应的答案:2 排名前5的答案: 2 3 1 4 5 What is the color of the animal shown?
1.6K70发布于 2018-01-09 - 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 1.2.3 同义词挖掘 初始化种子数据(如：刘德华，华仔) 获取包含种子的句子集合(如：刘德华也被叫作华仔) 生成pattern 基于pattern集合获取更多的SPO数据(如：姚明也被叫作大姚) 将4的结果回灌 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C++系列
【开源问答系统】宝塔面板一键部署Tipask问答网站详细流程
前言 今天和大家分享一下如何在Ubuntu系统上搭建一个Tipask私人问答网站，并结合cpolar内网穿透工具为本地站点配置公网地址，轻松实现无公网IP也能远程访问本地搭建的站点。 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。 而想要自己搭建一个问答网站的过程也非常简单，人人都能学得会。 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 4. 结语 Tipask网站从基本上看，实际与论坛网站很相似，因此在安装和部署上并没有太大的难度。
79510编辑于 2024-11-01 - 来自专栏LLM时代，写点什么
基于🦜☕️ LangChain4j 实现问答机器人
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 // 从系统变量中取得keyString apiKey = System.getenv("hunyuan_key");// 配置基础模型，此处使用了builder设计模式，链式调用。 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 - 来自专栏机器之心
一周论文 | 基于知识图谱的问答系统关键技术研究#4
作者丨崔万云 学校丨复旦大学博士 研究方向丨问答系统，知识图谱 领域问答的基础在于领域知识图谱。对于特定领域，其高质量、结构化的知识往往是不存在，或者是极少的。 为了使抽取方法能够处理领域需求，本章使用了领域问答语料库。在给定领域的 QA 语料库中，答案句子对于该领域肯定是富含知识的。系统学习答案句子的表示方法。 因此，如果开放信息抽取使用富含知识句子抽取系统抽取的句子，那么它就可以提取特定领域的三元组。 问答系统 QA 系统依赖大量的问答语料对进行训练。但现有的问答语料对是有限的。 4 种子 DKS 标注 本节详细介绍种子 DKS 标注模块。该模块将纯文本语料库中的一些句子标记为种子 DKS。这些种子 DKS 会进一步用于训练 DKS 分类器。 往期回顾： 一周论文 | 基于知识图谱的问答系统关键技术研究 #03 一周论文 | 基于知识图谱的问答系统关键技术研究 #02 一周论文 | 基于知识图谱的问答系统关键技术研究 #01
1.8K80发布于 2018-05-08 - 来自专栏人工智能LeadAI
LSTM模型在问答系统中的应用
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 4、将问题和答案进行Embedding（batch_size, sequence_len, embedding_size）表示。
2.3K70发布于 2018-03-09 - 来自专栏图灵技术域
基于知识图谱的问答系统Demo
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
2.6K40发布于 2021-05-21
腾讯云开发者
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