一个简单的KBQA 一个简单的基于知识图谱的问答系统 数据集:数据集为2019年语言智能大赛的关系撤除数据集 实体识别模型:利用Transformer模型进行实体识别(以后会变更为bert) 事实识别:自己构造了几十条数据,利用逻辑回归进行预测 关系类型:包含'主演','作者','歌手','出生日期','导演','出生地','出版社','成立日期','连载网站','国籍','毕业院校”,“民族”,“所属专辑”,“目”,“作曲”等15中关系类型 实体类型:包含'影视作品','书籍','歌曲','人物','企业','网络小说','生物'7种实体类型
2022-03-10 14:51:16 130KB 系统开源
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周杰伦 总共有的内部内容本身并不全面,但是麻雀虽小,五脏俱全,该项目对多种类型的问题形式都能得到正确的相应结果。以“晴天”为例,本系统适当能够回答晴天的歌词是什么,晴天是哪首专辑的歌曲,该专辑是哪一年发行的,该专辑对应的歌手是谁,该歌手的的基本信息是什么。关于项目的更多细节在知乎中有更详细的介绍,知乎网址: : 首先,本系统运行在python3环境下,并需要安装jieba,rerfo等python库,安装方式比较简单,我这里使用pip作为python的包管理工具,直接在cmd中运行pip3 install jieba即可完成安装。本系统在apache-jena-fuseki服务器上,在cmd窗口中输入apache-jena-fuseki文件输入命令。/fuseki-server.bat或在文件夹下双击fuseki-server.bat文件,cmd窗口出现“服务器信息开始于端口3030的
2022-03-10 14:46:44 324KB 系统开源
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Dense Passage Retriever - 是一套用于开放领域问答任务的工具和模型Q&A Dense Passage Retriever Dense Passage Retriever - 是一组用于开放域问答任务的工具和模型。 它基于这项研究工作,并为多个问答数据集提供了最先进的结果。 特征密集检索器模型基于双编码器架构。 受本文启发的抽取式问答读者和排名者联合模型。 相关数据预处理和后处理工具。 推理时间逻辑的密集检索器组件基于 FAISS 索引。 安装 从源头安装。 推荐使用 Python 的虚拟或 Conda 环境。 git clone git@github.com:fairinternal/DPR.git cd DPR pip install 。 DPR 在 Python 3.6+ 和 PyTorch 1.2.0+ 上进行了测试。 DPR 依赖第三方库来实现编码器代码。 目前支持 Huggingface BERT、Pytext BERT 和 Fairseq RoBERTa 编码器模型。 由于标记化过程的普遍性,DPR 目前使用 Hugging
2022-03-10 10:49:05 95KB 自然语言处理
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《Windows程序调试》完整书签版+在线笔记心得问答交流.rar
2022-03-09 22:32:00 11.68MB Windows程序调试
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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
2022-03-08 08:30:31 28.28MB python ai chatbot pytorch
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专业领域智能问答系统设计与实现.pdf
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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xml java系统源码 zhihu 模仿知乎做的SpringBoot问答社交网站项目,项目技术点SpringBoot+Mybatis+Mysql+redis+solr+velocity,利用爬虫对项目进行数据填充。 知乎项目总体预览 登陆注册 [] 知乎首页 用户提问 关注、评论、点赞问题 用户发私信 我关注的用户的新鲜事 我的主页 主页个人动态 主页个人提问 主页个人回答 主页个人关注问题 主页个人关注好友 主页我的粉丝 主页我的私信 搜索问题或内容 主要内容 开发工具和Java语言介绍 主要讲述这个项目所用到的开发工具和语言-java的回顾。 Spring入门,模板语法和渲染 进行Spring语言的介绍和讲解,模板语法和渲染(注意springboot1.5开始不支持velocity模板引擎,可以用Thymeleaf或者Freemarker代替) 数据库交互iBatis集成 主要是进行数据库的创建以及交互,讲解注释和XML定义并进行首页的开发,两种方式书写sql代码,第一种方式是在dao层的接口上利用@Mapper、@Insert方法注解在.java文件上书写sql,优点是方便,快
2022-02-26 13:43:11 1.95MB 系统开源
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本专科毕业生就业政策问答.doc
2022-02-24 14:05:24 22KB