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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
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。
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. 用户反馈与优化： 收集用户反馈意见，根据反馈不断优化系统，提高系统的用户体验和性能。III. 实际示例和代码解释下面以一个视觉问答系统的示例来说明部署过程和代码实现。
76510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。 ，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
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。 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.
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
58320发布于 2019-05-26 - 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。
66840编辑于 2023-10-12 - 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
54610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。
18.4K3625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 ?
55820发布于 2018-07-26 - 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.
1.6K70发布于 2018-01-09 - 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 这时ubuntu系统会跳出启动服务的认证框，我们输入ubuntu系统的密码即可。
48510编辑于 2024-11-01 - 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 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。
2.2K70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 - 来自专栏技术丛林大冒险
基于大语言模型构建知识问答系统
需求描述打造 特定领域知识(Domain-specific Knowledge) 问答 系统，具体需求有：通过自然语言问答的形式，和用户交互，同时支持中文和英文。 图片方案分析基于 LLM 搭建问答系统的解决方案有以下几种：Fine-Tuning基于 Prompt Engineering，比如 Few-Shot方式。与普通搜索结合，使用基础模型对搜索结果加工。 好处在于： 问答可控性更高一些无论是数据规模、查询效率、更新方式都可以满足常见知识库应用场景的需要技术栈成熟，探索风险低使用 LLM 作为用户和搜索系统件沟通的介质，发挥其强大的自然语言处理能力：对用户请求进行纠错 本地搜索系统。 但是可以使用会话历史，当本地无法命中时，让 ChatGPT 基于过往的信息自动进行整合，如下所示：图片总结本文针对特定领域知识问答系统的问题，进行方案比较和选型。
7K85编辑于 2023-05-08 - 来自专栏Golang语言社区
游戏思维开发社区问答系统的感受
大家好，最近在开发社区的问答系统，公众账号文章由于志愿者相继有事情，近期就更新的比较少，请大家见谅。本篇给大家讲讲社区系统的部分功能说明，后面必然开源，。 问答系统 开发选型 作为一个项目或者一个产品，开始项目之前，我们都会做下来讨论下技术选型的事情，由于社区彬哥我主导社区的发展，而且社区系统开发人员就2人，所以技术上走简单的路线 选择前后端分离 如下： ------------ // -------------------------------------------------------------------------------- // 问答结构 Data string PicData string Coin string State string Time string } // 【获取问答列表 WX_Player_Data struct { UID string Name string GroupType string // 用户组的权限,1：为问答者
72930发布于 2018-07-26 - 来自专栏用户10004205的专栏
Unity 使用ScriptableObject创作问答系统数据配置
Json、XML等文件需要通过IO读取并反序列化成为我们需要的数据结构，其弊端是不可以像Json等配置文件可以在外部进行修改，在此不对其做详细介绍，下面使用ScriptableObject创作一个用于配置问答系统数据的资产
91820编辑于 2022-08-29 - 来自专栏算法之美
60秒问答：系统调用之send函数
进行总结 问：系统调用函数send 返回值 可能是0吗？ 例如，A向B发起连接，但B之上并未监听相应的端口，这时B操作系统上的TCP处理程序会发RST包。 根据TCP协议的规定，会收到一个RST响应，client再往这个服务器发送数据时， 系统会发出一个SIGPIPE信号给进程，告诉进程这个连接已经断开了，不要再写了。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/149265232 TCP异常终止（reset报文） 场景 直接释放连接： 5，有些应用开发者在设计应用系统时，会利用reset报文快速释放已经完成数据交互的 2，客户端和服务器的某一方在交互的过程中发生异常（如程序崩溃等），该方系统将向对端发送TCP reset报文，告之对方释放相关的TCP连接 【服务crash但是 主机和网络正常】 An interesting
1.1K20发布于 2021-07-22 - 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？
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。 1.1 传统问答系统的瓶颈传统的基于规则的问答系统，虽然在某些场景下能够发挥作用，但它们的最大瓶颈就是缺乏“理解”能力。 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。 结语：大模型问答系统的未来发展从目前的发展来看，基于大模型的问答系统已经展现出了巨大的潜力和优势。
74221编辑于 2025-03-06
腾讯云开发者
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