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.
2022-02-22 19:12:23
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医疗机器人
该项目是使用版本6.2.3生成的。
开发服务器
为开发服务器运行ng serve 。 导航到http://localhost:4200/ 。 如果您更改任何源文件，该应用程序将自动重新加载。
代码脚手架
运行ng generate component component-name生成一个新的组件。 您还可以使用ng generate directive|pipe|service|class|guard|interface|enum|module 。
建造
运行ng build来构建项目。 构建工件将存储在dist/目录中。 使用--prod标志进行生产构建。
运行单元测试
运行ng test以通过执行单元测试。
运行端到端测试
运行ng e2e通过执行端到端测试。
进一步的帮助
要获得有关Angular CLI的更多帮助，请使用ng help或查看 。
2022-02-16 14:54:29
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BEFAQ
BEFAQ(BERT Embedding Frequently Asked Question) 开源项目是好好住面向多领域FAQ集合的问答系统框架。
我们将Sentence BERT模型应用到FAQ问答系统中。开发者可以使用BEFAQ系统快速构建和定制适用于特定业务场景的FAQ问答系统。
BEFAQ的优点有：
（1）使用了Elasticsearch、Faiss、Annoy 作为召回引擎
（2）使用了Sentence BERT 语义向量（Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks）
（3）对同义问题有很好的支持
（4）支持多领域语料（保证了召回的数据是对应领域的，即使是同样的问题，也可以得到不同的答案。）
（5）提供了根据当前输入提示联想问题（suggest）功能的接口
BEFAQ的框架结构如下图
2022-02-15 20:55:29
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