基于深度学习的QA问答系统

最新推荐文章于 2025-03-09 11:09:55 发布
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本文介绍构建聊天机器人的前期准备工作，包括Jieba分词工具的安装指南及实用链接，同时推荐了一个开源的聊天机器人项目，为开发者提供实战参考。
基于深度学习的自动问答系统：从理论到实践
斌擎科技
02-03 567
基于深度学习的自动问答系统已经取得了显著的进展。通过采用BERT、GPT等预训练语言模型，自动问答系统能够更好地理解问题和生成答案。生成型问答模型如T5，拓展了问答系统的应用场景，不仅限于从知识库中检索答案，还能够生成自由格式的答案。随着自然语言处理技术的不断发展，我们可以预见，未来的自动问答系统将更加智能，能够处理更复杂的对话任务，提供更加自然、流畅的用户体验。
基于深度学习算法构建的中文问答系统
08-10
基于深度学习算法构建的中文问答系统是一个集多学科知识和技术于一体的高度复杂的系统。它不仅需要扎实的理论基础，还需要不断的技术创新和实践验证。随着深度学习技术的不断发展和完善，未来的问答系统无疑将展现出...
QA智能问答
芋泥啵啵月亮的博客
12-28 1380
是基于检索的还是基于生成式回答的 是开放领域的还是限定领域的 问答系统分为开放领域和限定领域的智能问答系统 面向学生的智能聊天机器人 包含以下两个部分 问答模块 聊天对话模块 解决学生提出的问题 与学生闲聊 基于规则实现 基于深度学习实现 数据库为15个关于新生的问题 公开数据集：小黄鸭语料库 问题分类、句子相似度度量 seq2seq模型 人为评判 人为评判 seq2seq的框架 其中，编码器和解码器可以使用LSTM算法 问答模块：每一类的问题按列表存储，列表的每一.
基于深度学习的智能问答
weixin_33785972的博客
08-03 1933
作者：周小强 陈清财 曾华军 1引言 纵观自动问答系统的技术发展历史，从1950年代因图灵测试而诞生至今，已经有几十年的历史。但真正在产业界得到大家的广泛关注，则得益于2011年Siri和Watson成功所带来的示范效应。自此，自动问答系统较以往任何时候都显得离实际应用更近。这一方面归功于机器学习与自然语言处理技术的长足进步，另一方面得益于维基百科等大...
基于深度学习的关系抽取
Just for fun的专栏
12-28 5029
http://www.cipsc.org.cn/qngw/?p=890 题目：基于深度学习的关系抽取（PDF） 作者：林衍凯、刘知远（清华大学） ————————————————————- 【引言】 信息抽取旨在从大规模非结构或半结构的自然语言文本中抽取结构化信息。关系抽取是其中的重要子任务之一，主要目的是从文本中识别实体并抽取实体之间的语义关系。例如，句子“Bill Gates is ...
深度学习+QA（笔记）
JiaJia
08-24 2631
QA问答系统中的深度学习技术实现 https://blog.youkuaiyun.com/qfire/article/details/78549213 代码：https://github.com/white127/insuranceQA-cnn-lstm 数据集：https://github.com/shuzi/insuranceQA 基于LSTM的中文问答系统 https://github.com...
基于深度学习的FAQ问答系统
古月哲亭
05-16 6616
| 导语 问答系统是信息检索的一种高级形式，能够更加准确地理解用户用自然语言提出的问题，并通过检索语料库、知识图谱或问答知识库返回简洁、准确的匹配答案。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...
第41篇：AI技术实战：基于深度学习的智能问答系统
加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。
03-09 586
深度学习技术为智能问答系统提供了强大的支持，通过BERT、GPT和T5等模型，能够实现高效的自然语言理解和答案生成。使用Hugging Face的库可以快速实现问答系统，而预训练模型则可以进一步提升性能。数据预处理、模型选择和性能优化是提升问答系统性能的关键。希望本文的代码示例和注意事项能帮助你更好地理解和应用这些技术。接下来，我们将继续探索更多AI技术实战案例。
基于深度学习的智能知识问答平台
qalangtao的博客-qalangtao.com
10-19 549
该平台依托强大的NLP（自然语言处理）模型，通过分析用户输入的问题，智能匹配数据库中的相关知识点，做到精准答题与自动推荐常见问题。这款基于深度学习的智能知识问答平台，不仅功能强大，而且上手简单。无论是技术人想进阶AI领域，还是学生想做一个有技术含量的毕业设计，这款平台都很适合！
基于深度学习的FAQ式问答系统源代码+数据集
06-22
基于深度学习的FAQ式问答系统源代码+数据集 基于深度学习的FAQ式问答系统 所有数据集均在data文件夹里，由于数据量太大，无法上传至git 数据集百度云链接为： 链接：...
KB-QA:基于知识库的中文问答系统（biLSTM）
03-11
基于知识库的中文问答系统。整体流程如下： 根据背景和问题寻找到最相关的K个知识， K Knowledge+Background+Question构成一个大问题。 正确选项分别与该问题中所有错误选项组合，构成3个答案组合，分别与大问题组合...
问答系统与深度学习
11-06
### 问答系统与深度学习 #### 一、引言 随着人工智能技术的不断发展，特别是自然语言处理(NLP)和深度学习技术的进步，智能问答系统在日常生活中的应用变得越来越广泛。本篇文章将根据给出的文件信息，详细介绍出门...
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践
11-26
内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。
commonapi-dbus-demo
11-26
commonapi-dbus-demo
基于深度学习的智能问答系统
02-26
### 基于深度学习的智能问答系统概述 基于深度学习的智能问答系统是一种利用神经网络和其他机器学习算法自动处理自然语言查询并提供精确答案的技术。这类系统不仅依赖传统的信息检索方法，还融合了复杂的数学模型和公式来理解问题背后的意图以及文档的内容结构[^1]。 #### 构建方法 构建这样的系统涉及到多个阶段的工作流程： - **数据准备**：收集大量高质量的数据集用于训练模型，包括但不限于文本对话记录、FAQ文件等。 - **预处理**：对原始数据执行清洗、分词、去除停用词等一系列操作，以便更好地适应后续的学习过程。 - **特征提取**：采用诸如Word Embedding（如Word2Vec, GloVe）、BERT等方式将词语映射成向量形式，从而捕捉语义关系。 - **模型选择与训练**：挑选适合的任务类型的深度学习框架（例如TensorFlow或PyTorch），并通过反向传播调整参数直至收敛。 - **评估优化**：运用交叉验证等手段测试性能指标，并持续改进直到满足预期目标。 ```python import torch from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained('bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad') def answer_question(question, context): inputs = tokenizer.encode_plus(question, context, add_special_tokens=True, return_tensors="pt") start_scores, end_scores = model(**inputs) all_tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs["input_ids"].tolist()[0]) answer = ' '.join(all_tokens[torch.argmax(start_scores) : torch.argmax(end_scores)+1]) return answer.replace(" ##", "") ``` 这段Python代码展示了如何使用Hugging Face Transformers库加载预先训练好的Bert模型来进行简单的QA任务[^5]。 #### 工作原理 该类系统的运作机制主要体现在以下几个方面： - **输入解析**：当接收到用户的询问时，先对其进行语法分析，识别出关键词汇及其潜在意义。 - **知识获取**：借助已有的大规模数据库或者互联网资源作为背景资料支持，从中抽取有用的信息片段。 - **推理计算**：应用特定领域内的逻辑规则或是概率统计学的方法论去推断最有可能的答案选项。 - **输出呈现**：最后以易于理解和接受的方式展示给终端使用者查看。 #### 实际案例研究 在不同行业中都有成功的实施范例，比如金融行业的客户服务机器人可以通过实时交流帮助客户解决账户管理等问题；教育平台则能依据学生提出的疑问即时给予指导建议；还有医疗保健领域的虚拟助手可辅助医生诊断病情等等[^2]。
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