qq_38293297的博客

文章目录Neo4j 多库切换首次修改再次修改吐槽：难受，刚回实验室，就要做项目，关键是自己的方向还没定，听老板的意思是做什么博弈进化认知智能啥的。。在雁栖湖打了一年的NLP基础，难道要付诸东流了吗？难受极了……Neo4j 多库切换因为Neo4j的import导入时，只能导入一个不存的db，这就在想创建多个库时，需要去切换，Neo4j默认的库是graph.db。在这里，我强推 建立graph.db的软连接 ！！！（以下代码的前提是：你配置好了win10下 Neo4j3.4 的安装路径以及化境变量哦

PS:这是我的文献阅读大作业~文章目录问答系统综述报告1. 摘要2. 引言3. 基于文本的问答3.1 数据集与评价指标3.1.1 数据集3.1.2 评价指标3.2 基于文本的问答的主要框架3.4 从深度学习角度的代表工作3.5 基于文本的问答小结4. 基于知识库的问答4.1 数据集4.2 基于知识库问答的基本框架4.3 基于语义解析的代表工作4.4 基于信息检索的代表工作4.5 基于知识库的问答小结5. 总结参考文献问答系统综述报告1. 摘要在科技发达和信息爆炸的现代社会中，如何从大规模的信息中

文章目录@[TOC]KBQA 的核心技术综述0. 摘要1. 介绍2.3.KBQA 的核心技术综述0. 摘要语义网中包含大量的信息，以知识库的形式存储。KBQA系统可以帮助人们获取这些信息。构建KBQA系统时，面临许多挑战，通常需要结合自然语言处理、信息检索、机器学习和语义网络等多种技术。本文综述了目前基于流行的测评基准QALD（Question Answering over Linked Data）的各个KBQA系统所使用的技术。本文将KBQA分成多个阶段，综述每个阶段的技术，同时探讨各项技术的优缺点

KBQA 调研文章目录KBQA 调研0. 摘要1. 介绍2. KBQA 的方法2.1 语义解析2.2 信息检索0. 摘要基于知识库的问题回答(KBQA)是一种在知识库中准确、简洁地回答自然语言问题的问题。KBQA的核心任务是理解自然语言问题的真实语义，并将其提取出来，在知识库的整个语义中进行匹配。然而，在现实世界中，自然语言问题的语义是可变的，这是一个很大的挑战。最近，在许多应用中出现了越来越多的现成的KBQA方法。比较和分析它们，以便用户进行更好的选择，这变得很有趣。本文将KBQA方法分为两类，对其

从信息检索和深度神经网络视角的基于文本的问答：调研文章目录从信息检索和深度神经网络视角的基于文本的问答：调研0. 摘要1. 介绍2. 基于文本的问答的主要框架3. 来自信息检索的问答相似性4. 深度学习视角下的问答相似性4.1 表示模型4.2 交互模型4.3 混合模型0. 摘要基于文本的问题回答(QA)是一项具有挑战性的任务，旨在为用户的问题找到简短而具体的答案。这一领域的研究已使用信息检索技术进行广泛研究 ，并在近年来考虑的深度神经网络方法中已得到越来越多的关注 。深度学习方法是本文的重点，它提

“WHY”类型问答系统的研究文章目录“WHY”类型问答系统的研究0. 摘要1. 介绍2. 数字助手 VS 问答系统3. 重要的定义4. QA系统的通用框架5. WHY型问答系统的技术模块5.1 数据准备5.2 问题分析和处理模块5.2.1 问题分类5.2.2 问题重构5.3 文档检索5.4 候选答案提取5.4.1 词法-句法分析5.4.2 因果关系5.4.3 语义和上下文分析5.5 答案重排序5.5.1 词袋模型有关的特征5.5.2 形态句法分析5.5.3 语义词类5.5.4 情感分析5.5.5 内容

基于Transformer的神经网络在问答中的答案选择文章目录基于Transformer的神经网络在问答中的答案选择0. 摘要1. 介绍2. 相关工作A. 非 DL 答案选择B. DL 答案选择3. 方法A、词表示层B、基于Transformer的特征提取器C、关联匹配层4. 实验A. 模型总结B. 研究问题C. 数据集和评估指标D. 实验设置5. 结果和讨论A. 模型性能B. 真值平均长度的讨论C. 模型比较6. 结论和未来展望0. 摘要答案选择是问答系统（QA）中至关重要的子任务。这项任务的传

文章目录QABasedOnMedicaKnowledgeGraph项目1. 项目背景2. 项目运行步骤3. 环境搭建——JAVE JDK、Noe4j3.1 JAVA JDK 环境3.2 安装 neo4j4. 依赖库的问题5. 项目运行本项目是：中科院软件所刘焕勇老师在github上的开源项目。PS：开头附本文章中所有下载包，包括：JDK、Neo4j、visualcppbuildtools_...

文章目录LC-QuAD1. 数据集生成流程2. 数据集介绍LC-QuAD 2.0LC-QuADTrivedi等人在 2017 年公布了一个针对 DBpedia 的复杂问题数据集，该数据集中简单的单跳问题占比 18%，典型的问句形式如：“What are the mascots of the teams participating in the turkish handball supe...

文章目录1. MongoDB 安装踩坑1.1 socket.timeout: The read operation timed out解决方案1.2 解决pycharm下anaconda环境中无法安装pymongo2.本项目是：中科院软件所刘焕勇老师在github上的开源项目。1. MongoDB 安装踩坑首先，就遇到了一个MongoDB的安装问题，耽误小姐姐我好久时间———1.1 ...

文章目录0. 摘要1. 介绍模型架构2. 无监督的EQA2.1 文本和答案生成2.2 问题生成完形填空生成完形填空转换2.3 问答**训练一个独立的QA系统：****使用后验概率：**2.4 无监督完形填空转换完形填空语料自然问题语料`Wh*`的启发式：3. 实验3.1 无监督QA实验3.2消融研究和分析3.3 错误分析3.4 UNMT-生成问题分析3.5 小样本问答4. 相关工作5.讨论6.总结...

文章目录摘要引入记忆网络结构实现相关工作实验结论我的参考博文摘要Memory Networks（记忆网络） 通过结合 长时记忆模块 和 推断模块 来进行推理。长时记忆模块可以进行读写，目的是用来预测。我们在问答（QA）的背景下研究这些模型，其中长时记忆模块有效地充当（动态）知识库，并且输出是文本响应。 我们根据大规模QA任务以及由模拟世界生成的较小但更复杂的toy task对它们进行评估。 ...

将自然语言问题大致分为七类，事实类(factoid)问题、是非类(yes/no)问题、定义类(definition)问题、列表类(list)问题，比较类(comparison)问题、意见类(opinion)问题和指导类(how-to)问题.(1)事实类问题对应的答案是现实世界中的一个或多个实体。 例如,问题Where was Barack Obama born?对应的答案是地点类型实体 Hono...