基于模式匹配（规则识别）的KBQA的工作流程图

最新推荐文章于 2024-07-14 15:23:50 发布
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#人工智能 #算法 #机器学习 #自然语言处理 #深度学习

本文归纳总结了基于检索的方法进行知识库问答(KBQA)的工作流程，清晰地描绘了从问题解析到答案提取的全过程，有助于理解KBQA的实现机制。
基于知识图谱的问答系统(KBQA)
未名湖畔的落叶
12-27 8万+
  最近因为工作原因暂时停止机器学习方面知识的学习，研究了一段KBQA。，下面是一个简单的关于中小学生需要掌握的诗词的demo，各位看官有兴趣的可以瞅瞅，欢迎来信一起交流。 1. 原理   KBQA简单讲就是将问题带入提前准备好的知识库寻求答案的一种基于知识库的问答系统。该问答系统可以解析输入的自然语言问句，主要运用REFO库的对象正则表达式匹配得到结果，然后利用对应的SPARQL查询语句，请求...
工程实践：基于规则模式的军事和医药领域知识图谱问答快速实现
lhy2014的博客
10-02 3418
知识结构化问答是知识图谱的一个重要的应用方向，虽然现在许多真实的使用体验上，会被评价为“鸡肋且智障”，并且在落地上还没有太多的付费场景，但也不乏有不少学生、公司、机构在尝试花时间去做这个事情。当前，医疗知识图谱QAonMilitaryKG，成为了不少朋友都会参考的一个问答快速实现demo的案例，网上也有不少的复现和踩坑记录总结。本文则围绕着医疗知识图谱QAonMilitaryKG和军事武器知识图谱问答两个项目进行简要介绍，希望可以作为大家的一个指引。 一、军事武器知识图谱构建与自动问答项目QAonMilit
模式：支持基于模式匹配的解析
02-04
斯特林格 为基于模式匹配的解析提供支持。 尽管从Regex和解析器组合器获得了其他启发，​​但此处采用的方法是高级声明性方法，与SNOBOL样式模式最相似。 但是，这是自己的事情。 但是，它的首要设计是高度可用和可重用的。 它还恰好是快速且极其轻巧的，并且官方基准保持与其他主要方法的对比来证明这一主张。 每个人都处理文本。 让我们做得更好。 说明文件： 感谢 ，提供文档
【暖*墟】#KMP# 模式匹配的算法流程
Christy2222的博客
07-19 221
1.求解类型 字符串匹配。给你两个字符串，寻找其中一个字符串是否包含另一个字符串。 如果包含，返回包含的起始位置。如下面两个字符串： char *str = "bacbababadababacambabacaddababacasdsd"; char *ptr = "ababaca"; str有两处包含ptr。分别在str的下标10，26处。 2.算法说明 我们...
KBQA的工作流程(基于检索的方法)
AN-YSYS
06-15 8882
KBQA的工作流程(基于检索的方法) 图谱构建阶段 注:采用neo4j的方法进行建立图数据库 1.数据准备 结构化数据,例如mysql的关系型数据库,进行整理,导出为csv, 半结构化数据,采用包装器技术,进行抽取,之后,进行清洗. 文本数据,采用信息抽取技术,提取其中的关系 一般情况下,neo4j最好只存储结构化数据,否则会有很多高层散乱的节点,因为没有联系. 关系型数据...
模式匹配算法
wyjwyl的专栏
09-14 1895
串的模式匹配设有两个字符串S和T，设S 为主串，设T为子串。在主串S中查找与模式T相匹配的子串，如果匹配成功，确定相匹配的子串中的第一个字符在主串S中出现的位置。 一、 BF算法： 1. 指针i和j 分别指示主串S 和模式串T 中当前待比较的字符位置，i 和j初始值为1； 2. 取k来代替i从当前位置开始与j相匹配，此时的i用来记录它本来的值 而k是要随着j的变化而变化的 3. 遇
【图解法】字符串匹配之KMP算法（画图多少有点累）
flyersboy的博客
06-08 763
一、暴力搜索法 假设目标匹配字符串为蓝色所示的字符串，源字符串为黄色所示的字符串。 暴力搜索的流程图： 示例代码： public class ViolenceMatch { public static void main(String[] args) { String str1 = "BBC ABCDAB ABCDABCDABDE"; String str2 = "ABCDABD"; int index = violenceMatch(str1, .
美团知识图谱问答KBQA技术实践与探索
最新发布
qq_32907491的博客
07-14 1297
美团在平台服务的售前、售中、售后全链路的多个场景中，用户都有大量的问题需要咨询商家。多跳问题是天然适合KBQA的一类问题，当用户询问商户中的设施、服务、商品等实体的信息时，我们只需要先在图谱中找到商户，再找到商户下的实体，接着找到下面的基本信息。通过KBQA系统中的依存分析模块，我们可以识别出用户在实体或关系信息上所加的约束限制，但约束的说法较多，且不同节点的约束类型也不一样，因此我们在构造数据库查询SQL时先保证召回率，尽量召回实体和关系路径下的所有候选节点，并在最终排序模块对答案约束进行打分排序。
(三)KBQA系统实现-基于知识图谱的问答系统设计与实现
qq_41557627的博客
03-18 2978
以下内容来自于《自然语言处理实践，聊天机器人技术原理与应用》 本节将以天气领域的 KBQA 系统为例，详细介绍如何设计并实现一个基于知识图谱的问答系统。 系统简介 实现目标 系统根据用户输入的与天气相关的问题，理解用户的问题意图，从天气知识图谱数据中检索答案，或加以一定的推理生成候选答案，通过算法进行排序，将最优答案反馈给用户。 系统功能 天气问答系统可以回答用户提出的天气相关的一系列问题，其主...
KBQA是个啥？
yunfuTECH的博客
08-26 1415
什么是KBQA? KBQA的全称是基于知识库问答（Knowledge Base Question Answering），即给定自然语言问题，通过对问题进行语义理解和解析，进而利用知识库进行查询、推理得出答案。 知识库是用于知识管理的一种特殊的数据库，用于相关领域知识的采集、整理及提取。知识库中的知识源于领域专家，是求解问题所需领域知识的集合，包括一些基本事实、规则和其他相关信息。 知识库中蕴含着丰富的信息及各种关系连接，将其构建成知识图谱，将得到一个信息量极大的知识网络。 KBQA有
基于模板匹配的问答
03-20
KB_QA实现的方式有很多，如何有效地利用知识图谱，并且提升问答精读，模板匹配是不错的方案，除此之外，向量建模，语义解析，信息抽取都是可选的方案。
Python-从无到有构建一个电影知识图谱并基于该KG开发一个简易的KBQA程序
08-11
从无到有构建一个电影知识图谱，并基于该KG，开发一个简易的KBQA程序。
知识图谱 KBQA Demo：fuseki sparql python 版本问题详细解决方案
01-06
刚入坑知识图谱，看了一位大神的教程，但是由于 jena、fuseki、python 等版本不同，踩了不少坑，特此记录一下 本文不做具体知识的讲解（具体知识可移步 https://zhuanlan.zhihu.com/knowledgegraph），仅罗列实践过程中遇到的坑及解决方案 以下内容大多从教程下面几百条评论中提炼总结而来 环境版本 jena 3.14.0 fuseki 3.14.0 jdk 1.8.0_201 python 3.7.6 anaconda 4.8.2 具体问题及解决方案 1. 通过 D2RQ 生成 mapping 文件 此时须打开 MySQL 服务，进入 D2RQ 目录
KBQA方案.docx
05-26
阅读论文总结出的KBQA方案，有4部分组成：实体抽取部分，对话状态机DST部分，对话生成部分，中控部分。详细阐述了各个模块的思路以及算法流程，以供参考。
KBQA：基于Freebase的在线基于模板的问答系统
04-29
KBQA：基于Freebase的在线基于模板的问答系统
算法——模拟匹配
qq_45473634的博客
09-09 412
目录BM算法KMP算法 这是复习了数据结构后的笔记，因为之前模式匹配也看懂了好多次，但每次都过一段时间就忘了，想想总结一下可能会好点，理解得深点。 BM算法 设S是主串，T是模式（字串）。 BM算法是一种暴力的算法。 思想：S的第一位字符和T的第一位字符比较，若相等，则继续比较两者后续的字符。否者，从S的第二位字符开始和T的第一位字符开始比较。重复上述过程，若T的字符串全部比较完毕，则匹配成功，返回本趟匹配的开始位置；否则，匹配失败，返回-1。 缺点：BM算法效率十分低下，当某趟匹配失败后主串要回溯到该趟匹
经典模式匹配算法
dbdxliudiwen的专栏
04-21 2932
模式匹配算法的代码只有十四行，看了两天，终于看懂了，吐槽一下，算法太经典了。 首先要了解一下串操作中模式匹配算法的作用是什么，简单的说就是从一个主串中需找特定的字符子串，要寻找的字符子串称为模式串。自然很容易想到一个方法就是：直接拿模式串在主串中移动，一旦移动到某一个位置模式子串所有的字符与主串中的字符都相同，那么就找到了字符串，该方法成为FM算法。记主串为s1s2……sn，模式串为p1p2……
两套KBQA系统
weixin_43914692的博客
10-17 1306
基于BERT的知识库问答系统 简介 知识库问答可以主要分为两个模块，问题实体识别模块和属性匹配模块，系统整体流程图如下： 数据 此次使用的数据集来自NLPCC ICCPOL 2016 KBQA 任务集，其包含 14 609 个问答对的训练集和包含 9 870 个问答对的测试集。 并提供一个知识库，包含 6 502 738 个实体、 587 875 个属性以及 43 063 796 个 三元组。知...
基于检索的QA
weixin_43819408的博客
08-28 317
问答系统实践：“构建聊天机器人小天1.0” https://blog.youkuaiyun.com/qq_38150441/article/details/97271677
基于BERT的知识图谱与实体识别问答系统搭建
标题“知识图谱_BERT模型_实体识别_问答系统框架搭建用途”明确指出了该文件内容涉及多个前沿人工智能与自然语言处理（NLP）技术的综合应用，其核心聚焦于构建一个基于知识图谱和深度学习模型的智能问答系统。...
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