基于bert的上市公司问答相似度计算 完整数据+代码

最新推荐文章于 2025-04-26 13:37:37 发布
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分类专栏： 深度学习机器学习实战 文章标签： bert BERT 上市公司问答相似度计算 文本相似度计算
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pythonyanyan/article/details/129988610
该项目展示了如何运用BERT模型来计算上市公司问答的相似度，提供了完整的代码和数据。在B站有详细演示视频，数据包括95条消息，可用于文本相似度计算的研究和实践。

项目演示：https://www.bilibili.com/video/BV1UX4y1k75H/?spm_id_from=333.999.0.0

本博客付完整的代码数据：

数据展示：：

 

 

 完整代码：

# #  pip install torch==1.7.0+cpu torchvision==0.8.1+cpu torchaudio===0.7.0 transformers==4.26.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 成功


# 基于bert的上市公司问答相似度计算 完整数据+代码
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基于BERT的上市公司问答相似度计算 - 完整数据+代码
VnReact的博客
09-19 257
在自然语言处理领域，文本相似度计算是一个重要的任务，可以用于衡量两个文本之间的语义相似性。本文将介绍如何使用BERT模型来计算上市公司问答的相似度，并提供完整的数据和代码。在本文中，我们介绍了如何使用BERT模型来计算上市公司问答对的相似度。通过使用预训练的BERT模型和相似度计算方法，我们可以量化问题和答案之间的语义相似性。我们选择了一个包含上市公司问答对的数据集，其中每个问答对都包含一个问题和对应的答案。运行上述代码，我们将得到问答对的相似度得分。现在，我们可以使用上述函数来计算问答对的相似度得分。
bert知识库问答 实现建筑领域的问答匹配 文本相似性计算 完整代码数据
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NLP专栏｜图解 BERT 预训练模型！
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11-01 2074
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基于BERT模型的知识库问答(KBQA)系统
bullnfresh的专栏
05-09 4694
一、介绍 本项目的主要目标是构建一个公共的知识库问答系统，从用户所提出的问题，对知识库进行检索，返回一个确定的答案，或者没有答案。项目代码、数据在这个地址中：链接: https://pan.baidu.com/s/1HvdVIvYIrvDaRBDl5p1oUw 提取码: a917 本项目所使用的数据集是已经被预处理好的三元组 ，有两个文件 nlpcc-iccpol-2016.kbqa.training-data，nlpcc-iccpol-2016.kbqa.testing-data，文件内容样式： 二
大模型外挂知识库rag综述
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基于python bert实现公司智能客服问答系统
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基于LLM的Pipeline将非结构化数据转化为知识图谱
aqfcca的博客
04-26 1026
数据预处理：清洗、分词、标注非结构化文本。实体与关系抽取：基于LLM的联合抽取模型。知识融合：解决实体歧义与冲突。图谱构建与存储：使用图数据库（如Neo4j）存储三元组。可视化与优化：动态展示与图谱质量评估。输入：原始文本（如"苹果公司成立于1976年"）输出：实体边界及类型（“苹果公司”/ORG, “1976年”/DATE）评价指标精确率（Precision）：正确识别的实体占预测实体的比例召回率（Recall）：正确识别的实体占真实实体的比例F1值：精确率和召回率的调和平均。
大语言模型在金融风控中的应用
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金融风控是金融机构确保其资产安全和业务稳定的重要手段。随着金融市场的复杂性和交易量的增加，传统的风控方法已难以应对日益增长的风险。近年来，随着大数据和人工智能技术的快速发展，金融风控领域逐渐引入了新的技术手段，其中大语言模型的应用尤为引人注目。大语言模型（Large Language Models, LLMs）通过在大规模文本数据上进行预训练，具备了强大的语言理解和生成能力。这些模型不仅能够处理结构化数据，还能从非结构化文本中提取有价值的信息，从而为金融风控提供了新的解决方案。
探秘BERT-Embedding-Frequently-Asked-Question: 提升问答体验的技术利器
gitblog_00023的博客
04-07 415
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基于大语言模型的本地知识库问答（离线部署）
m0_63171455的博客
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在LLM的加持下，知识库问答的实现变得非常简单。而且现在有诸如langchain、Llamaindex之类的框架集成了许多与LLM相关的操作。另外现在LLM的开源社区非常活跃，出现了诸如Llama2、mistral-7b等优秀的开源LLM。不管是参数量、资源消耗、训练速度等都降低到在消费级显卡上完成。
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04-10 5380
问答系统案例----基于Bert实现知识库问答 基于Transformers.Trainer实现 任务描述: 知识库问答也叫做知识图谱问答，模型结合知识图谱，对输入的问题进行推理和查询从而得到正确答案的一项综合性任务。知识图谱问答方法可分为两大类，一种是基于信息检索的方式，一种是基于语义解析的方式。信息检索的方式不需要生成中间结果，直接得到问题答案，十分简洁，但是对复杂问题的处理能力有限。语义解析的方式需要对输入的自然语言问题进行语义解析，再进行推理，具备解决复杂问题的能力。本教程选用信息检索的方式进行讨论
BP神经网络+PID控制Simulink仿真
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提供了基于BP（Back Propagation）神经网络结合PID（比例-积分-微分）控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发，经过测试，确保能够正常运行，适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络：模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能，使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化：利用神经网络的自学习能力，对传统的PID控制算法进行了智能调整，提高控制精度和稳定性。 S函数应用：展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码，实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明：虽然开发于Matlab 2016b，但理论上兼容后续版本，可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求：确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载： 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真： 调整模型参数前，请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型，观察控制效果。 参数调整： 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数，探索不同的控制性能。 学习和修改： 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献，加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码，建议有一定的MATLAB编程基础。
sketch_nov26a_anjian.zip
11-26
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Python控制，分支，猜数字游戏
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44页-非接触新经济安全治理报告（赛博&安恒信息）(1).pdf
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Description : Cisco 2800 & 3800 Series Mobility Express Release 8.10 Software. Access Point image bundle, to be used for software update and/or supported access points images. Release : 8.10.196.0 Release Date : 13-May-2024 FileName : AIR-AP2800-K9-ME-8-10-196-0.zip & AIR-AP3800-K9-ME-8-10-196-0.zip Size : 502.40 MB ( 526809432 bytes) MD5 Checksum : 2bc8cb0f124d7535742119de89fb5ead SHA512 Checksum : cc25cbeaa043da2122d460bc8b518913bddf76a36516e96a5fdaa74580be6ae335b565ed1b14a1e930d759150bc39ecad0f565859412b00d832f749a73dce7f7
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【配电网重构】高比例清洁能源接入下计及需求响应的配电网重构【IEEE33节点】（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了在高比例清洁能源接入背景下，结合需求响应机制的配电网重构方法，并以IEEE33节点系统为例进行Matlab代码实现。研究通过优化网络拓扑结构，降低网损、改善电压质量，同时利用需求响应灵活调节负荷，提升配电网运行的经济性与稳定性，有效应对清洁能源出力波动带来的挑战。文中详细阐述了模型构建、目标函数设计、约束条件及求解流程，为智能配电网优化提供了可复现的技术方案。; 适合人群：电力系统、电气工程及相关专业的研究生、科研人员以及从事配电网优化、新能源接入等领域工作的工程师。; 使用场景及目标：①应用于含高比例风电、光伏等分布式电源的配电网优化运行；②支撑需求响应机制下的电网调度决策；③作为IEEE33节点标准系统的仿真案例，服务于教学、科研与项目开发中的算法验证与性能测试。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码，深入理解配电网重构的数学模型与求解过程，重点关注目标函数与约束条件的设置逻辑，并可通过修改参数或引入其他优化算法进行拓展研究，以提升实际应用能力。
基于BERT与SentenceBERT的文本相似度计算模型研究
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