聊天机器人 一个可以使用自己的语言料进行训练的中文聊天机器人，目前包含seq2seq tf1.x和tf.2x版本，seqGan版本为tf1.x版本，pytorch版本，欢迎大家实践交流。 关于语料的说明 大家可以使用小黄鸡的预料，地址 seq2seq版本代码执行顺序 1，在下载好代码和语料之后，将语料文件放入数据目录下。 2，准备数据预处理器（data_utls.py）-> execute.py（执行器）-> app.py（可视化对话模块）的顺序执行就可以了。 3，超参配置在seq2seq.ini和seq2seq_sever.ini文件中配置。 seqGAN版本代码执行顺序 1，在下载好代

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斯坦福问答数据库（The Stanford Question Answering Dataset，简称SQuAD），从 Wikipedia 文章中提取出的问题和答案对，从 500 多篇文章中摘取出的 10 万多个问题和答案。

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考生在填报高考志愿时, 针对复杂繁多的各类高校信息数据, 传统的搜索引擎无法根据考生需要的实际信息和搜索结果进行匹配, 考生还需要额外消耗一定精力去筛选数据, 这无疑增加了考生的时间成本. 为此本文提出了基于高考领域知识图谱, 使用中文分词模型和朴素贝叶斯分类算法, 设计并开发了针对高考学业规划的智能问答系统. 与传统的搜索引擎不同的是, 基于人工智能的问答系统能够对考生所关注的问题和搜索结果进行精确匹配, 减少考生重复搜索和筛选数据的次数. 测试结果表明, 本系统可以对高考学业规划中所涉及的大多数问题进行相对准确的针对性回答.

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