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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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。

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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
09-19 220
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
04-14 229
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
大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统_bert+lstm
2401_84159839的博客
05-07 1326
ECharts是一款基于JavaScript的开源可视化库，专注于提供直观、交互丰富的图表展示效果。它由百度前端开发团队开发和维护，具有灵活的配置项和丰富的图表类型，适用于各种数据可视化场景。在本系统中，ECharts在可视化分析方面发挥着重要作用。首先，ECharts提供了丰富多样的图表类型，包括折线图、柱状图、饼图、地图等，可以满足系统对不同类型的数据进行展示的需求。通过使用ECharts，系统能够以直观、易懂的方式展示数据、历史数据。
NLP专栏｜图解 BERT 预训练模型！
Datawhale
11-01 2012
↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：张贤，哈尔滨工程大学，Datawhale原创作者本文约70...
基于BERT模型的知识库问答(KBQA)系统
bullnfresh的专栏
05-09 4601
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
基于python bert实现公司智能客服问答系统
10-27 981
基于python bert实现公司智能客服问答系统
基于LLM的Pipeline将非结构化数据转化为知识图谱
aqfcca的博客
04-26 755
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
AI天才研究院
03-09 1427
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。
大模型外挂知识库rag综述
posuosini的博客
03-19 9542
大模型外挂知识库rag的综述
探秘BERT-Embedding-Frequently-Asked-Question: 提升问答体验的技术利器
gitblog_00023的博客
04-07 385
探秘BERT-Embedding-Frequently-Asked-Question: 提升问答体验的技术利器 BERT-Embedding-Frequently-Asked-QuestionFAQ-based Question Answering System using BERT项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/be/BERT-Embedding-Fre...
基于大语言模型的本地知识库问答（离线部署）
m0_63171455的博客
07-02 1885
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。
问答系统案例----基于Bert实现知识库问答
一如年少模样丶的博客
04-10 5147
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
剧本杀服务平台（源码、论文、说明文档、数据库文档）.zip
最新发布
06-17
论文、开发文档、数据文档、源码 个人经导师指导并认可通过的高分设计项目，项目中的源码都是经过本地编译过可运行的，都经过严格调试，确保可以运行！主要针对计算机相关专业的正在做大作业、毕业设计的学生和需要项目实战练习的学习者，资源项目的难度比较适中，内容都是经过助教老师审定过的能够满足学习、使用需求，如果有需要的话可以放心下载使用。
AI 人工智能学习计划 AI学习计划 AI学习计划
06-17
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百度地图GPS导航软件压缩包
06-17
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/5c50e6120579 在Android移动应用开发中，定位功能扮演着极为关键的角色，尤其是在提供导航、本地搜索等服务时，它能够帮助应用获取用户的位置信息。以“baiduGPS.rar”为例，这是一个基于百度地图API实现定位功能的示例项目，旨在展示如何在Android应用中集成百度地图的GPS定位服务。以下是对该技术的详细阐述。 百度地图API简介 百度地图API是由百度提供的一系列开放接口，开发者可以利用这些接口将百度地图的功能集成到自己的应用中，涵盖地图展示、定位、路径规划等多个方面。借助它，开发者能够开发出满足不同业务需求的定制化地图应用。 Android定位方式 Android系统支持多种定位方式，包括GPS（全球定位系统）和网络定位（通过Wi-Fi及移动网络）。开发者可以根据应用的具体需求选择合适的定位方法。在本示例中，主要采用GPS实现高精度定位。 权限声明 在Android应用中使用定位功能前，必须在Manifest.xml文件中声明相关权限。例如，添加<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_FINE_LOCATION" />，以获取用户的精确位置信息。 百度地图SDK初始化 集成百度地图API时，需要在应用启动时初始化地图SDK。通常在Application类或Activity的onCreate()方法中调用BMapManager.init()，并设置回调监听器以处理初始化结果。 MapView的创建 在布局文件中添加MapView组件，它是地图显示的基础。通过设置其属性（如mapType、zoomLevel等），可以控制地图的显示效果。 定位服务的管理 使用百度地图API的LocationClient类来管理定位服务
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06-17
论文、开发文档、数据文档、源码 个人经导师指导并认可通过的高分设计项目，项目中的源码都是经过本地编译过可运行的，都经过严格调试，确保可以运行！主要针对计算机相关专业的正在做大作业、毕业设计的学生和需要项目实战练习的学习者，资源项目的难度比较适中，内容都是经过助教老师审定过的能够满足学习、使用需求，如果有需要的话可以放心下载使用。
《Web开发技术基础》模拟试卷.zip
06-17
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基于QT5与Qt Creator的多功能计算器界面设计
06-17
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/c705392404e8 本资源是一款基于QT5开发的多功能计算器界面程序。它具备普通四则运算功能，并且加入了三角函数、反三角函数以及开方、乘方等高级运算功能，同时还附带了详细的说明书。资源中包含了在QT5.61版本下，使用Qt Creator开发的完整源代码。为了方便使用，已经提供了动态发布的程序以及打包好的可执行程序，方便用户直接运行。 此外，程序的底层算法最初是在VS2017的控制台程序中进行测试，经过验证后再移植到QT环境中实现的。因此，资源中也一并分享了VS2017下的源代码，方便开发者参考和学习。 在程序设计方面，本计算器涉及多种数据结构的调用，核心算法采用的是逆波兰算法，这使得它不仅是一款实用的工具，也是一个很好的数据结构学习和实践案例。对于想要深入学习数据结构和算法的开发者来说，这是一个非常有价值的资源。 值得一提的是，QT程序中还预留了一个键盘小界面，但目前尚未实现具体功能。这为后续的改进和扩展提供了空间，开发者可以根据自己的想法进一步完善这个功能。欢迎大家下载本资源，体验其功能并参与改进。
70款趣味小游戏HTML源码合集
06-17
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/27e1210fbf58 这是一套包含70个小游戏的平台源码，采用HTML编写。用户可以直接在本地通过打开index.html文件来运行这些游戏，无需额外的安装或配置。此外，该源码也支持部署到服务器上运行，方便多人同时在线体验。无论是本地单机使用还是网络共享，都能轻松实现，满足不同场景下的游戏需求。
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