23、自然语言处理中的问答系统与项目管理实践

自然语言处理中的问答系统与项目管理实践

1. 引言

在自然语言处理（NLP）的领域中，问答系统是一个备受关注的研究方向。通过命名实体识别（NER）和语义角色标注（SRL）等技术，我们可以从文本中提取关键信息，进而生成问题并寻求答案。本文将详细介绍如何利用这些技术创建问答系统，并探讨不同项目管理难度下的应用场景。

2. 基于NER的位置实体问题生成与解答

2.1 NER提取关键位置实体

NER技术能够突出文本中的关键实体，为问答系统的问题生成提供基础。例如，通过运行 QA.ipynb ，我们得到了近20个实体，其中位置实体尤为重要，如下所示：

[{'word': 'Pioneer', 'score': 0.97, 'entity': 'I-LOC', 'index': 8}, 
{'word': 'Boulevard', 'score': 0.99, 'entity': 'I-LOC', 'index': 9}, 
{'word': 'Los', 'score': 0.99, 'entity': 'I-LOC', 'index': 11}, 
{'word': 'Angeles', 'score': 0.99, 'entity': 'I-LOC', 'index': 12}, 
{'word': 'LA', 'score': 0.99, 'entity': 'I-LOC', 'index': 74}, 
{'word': 'Bar', 'score': 0.99, 'entity': 'I-LOC', 'index': 78}, 
{'word