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与东方财富相关的爬虫 目前包括两个文件： get_data.py是东财某股票的“问董秘”板块的问答爬虫 regular_expression.py是正则表达式的简单应用, 用来在东财某股票的“问董秘”板块的源代码中提取出一对对问答的文本.

基于知识图谱的智能问答机器

FinBERT-QA：使用 BERT 回答金融问题 FinBERT-QA 是一个问答系统，用于从数据集的任务 2 中检索有金融段落。 请参阅获取更多信息。 该系统使用来自信息检索和自然语言处理的技术，首先使用 Lucene 工具包检索每个查询的前 50 个候选答案，然后使用预训练的模型的变新排列候选答案。 FinBERT-QA 从 Huggingface 的库构建并应用 Transfer and Adapt [ ] 方法，首先将预训练的 BERT 模型转移并微调到一般 QA 任务，然后使用 FiQA 数据集将该模型适应金融领域。 转移步骤在的数据集上使用微调的 BERT 模型 ，它从 TensorFlow 转换为 PyTorch 模型。 在三个排名评估指标（nDCG、MRR、Precision）上结果平均提高了约 20%。 Overview of the QA pipeline:

Eric Pham，COMP 2406 - 作业 2：多人游戏琐事 我的 kahoot ripoff 这将是它的良好竞争。 截图： 游戏画面 获胜画面 加入游戏画面 欢迎屏幕 指示： 启动服务器： 导航到文件目录 在命令行中： npm install 输入命令运行服务器：node server.js 玩游戏： 在浏览器上访问 localhost:3000（对每个客户端重复，因为这个游戏支持多人） 输入姓名，点击按钮 姓名不能与任何当前或过去的玩家相同 输入房号，或点击可用房号填写输入框，点击加入 创建新房间选项（服务器启动时，没有开始游戏/房间，所以你必须创建新的游戏/房间） 在游戏中，在规定时间内回答问题 聊天中显示的玩家状态（“x 已正确回答！”，“x 没有回答！”） 在最后显示所有玩家统计信息（仅在回合结束时显示其他玩家的得分，以使获胜者更加有趣） 可以随

题止表中的QUIZ_PK_ID字段关联分类表中的ID，另外需要说明的情况如下：判断题有1千3百多条，含图片的题有近700条。

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