一种改进的基于序列到序列框架的知识图谱问答方法,刘彦志,程祥,知识图谱问答系统能根据图谱中的结构化知识回答自然语言问题。在知识图谱问答系统中,将自然语言问句映射为结构化查询语句是关键
2024-02-24 22:19:39 901KB 首发论文
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毕设项目:基于springboot+neo4j的医疗系统知识图谱问答
2024-01-30 22:25:52 71.69MB
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目前的网页开发技术已经十分完善,有许多开发框架可供选择。经过多方面的考虑后,我们决定采用Django进行开发。Django是由python语言来编写的开源的大而且全的Web应用框架,其强大的数据库功能、后台功能、模板系统等优势让开发变得更加轻松。同时,Django已经发展得趋于完善,接受度高,能查找到的各方面教程也十分丰富,便于网页开发的进行。 为什么选择websocket而不是选择Ajax或JS来完成聊天 1、 WebSocket 是 HTML5 开始提供的一种在单个 TCP 连接上进行全双工通讯的协议。WebSocket 使得客户端和服务器之间的数据交换变得更加简单,允许服务端主动向客户端推送数据。在 WebSocket API 中,浏览器和服务器只需要完成一次握手,两者之间就直接可以创建持久性的连接,并进行双向数据传输。 2、 HTTP具有被动性(一个request对应一个response),只有发起了请求才有回复。Ajax轮询可以实现推送技术,每隔特定的时间间隔后由浏览器对服务器发出HTTP请求,然后由服务器返回最新的数据给客户端的浏览器。这种传统的模式带来很明显的缺点
2024-01-28 12:19:22 36.79MB python
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1. 如何找对芯片参考设计和应用指南?2. CC2xxx如何发射未调制载波?3. 如何选择和使用2.4G 天线的应用?4. CC2xxx的输出/输入阻抗值具体是多少?等。
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1) app.py是整个系统的主入口
2) templates文件夹是HTML的页面
|-index.html 欢迎界面
|-search.html 搜索人物关系页面
|-all_relation.html 所有人物关系页面
|-KGQA.html 人物关系问答页面
3) static文件夹存放css和js,是页面的样式和效果的文件
4) raw_data文件夹是存在数据处理后的三元组文件
5) neo_db文件夹是知识图谱构建模块
|-config.py 配置参数
|-create_graph.py 创建知识图谱,图数据库的建立
|-query_graph.py 知识图谱的查询 6) KGQA文件夹是问答系统模块 |-ltp.py 分词、词性标注、命名实体识别 7) spider文件夹是模块 |- get_*.py 是之前取人物资料的代码,已经产生好ima
解决你面试问题,很好的资源,欢迎免费下载
2024-01-15 15:48:16 38KB MM模块面试问答
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英飞凌单片机XC866中文资料、例程方案、应用问答,针对问题的详细解答链接汇总。
2024-01-05 13:57:42 192KB
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课程设计、毕业设计以及练手的优质python小项目--BBS问答社区 课程设计、毕业设计以及练手的优质python小项目--BBS问答社区 课程设计、毕业设计以及练手的优质python小项目--BBS问答社区 课程设计、毕业设计以及练手的优质python小项目--BBS问答社区 课程设计、毕业设计以及练手的优质python小项目--BBS问答社区 课程设计、毕业设计以及练手的优质python小项目--BBS问答社区 课程设计、毕业设计以及练手的优质python小项目--BBS问答社区 课程设计、毕业设计以及练手的优质python小项目--BBS问答社区 课程设计、毕业设计以及练手的优质python小项目--BBS问答社区 课程设计、毕业设计以及练手的优质python小项目--BBS问答社区 课程设计、毕业设计以及练手的优质python小项目--BBS问答社区 课程设计、毕业设计以及练手的优质python小项目--BBS问答社区 课程设计、毕业设计以及练手的优质python小项目--BBS问答社区 课程设计、毕业设计以及练手的优质python小项目--BBS问答社区
2024-01-01 19:58:24 17.26MB 毕业设计 python 课程设计
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python基础训练题python项目开发,毕业设计,BBS问答社区,含源码和使用说明.zip
2024-01-01 19:51:51 18.39MB 毕业设计 python
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## 关于数据集 - 数据集名称:SQuAD - 发布机构:斯坦福大学 Stanford University - 网址:https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/ - 大小:0.0341 GB - 简介:斯坦福问答数据集(The Stanford Question Answering Dataset,简称SQuAD)是一个阅读理解数据集,由群众工作者在维基百科文章中提出的问题组成,其中每个问题的答案是来自相应阅读段落的一段文本或跨度,共有500多篇文章中有10万多个问答配对。 斯坦福问答数据集(2.0版本)于2018年由斯坦福大学发布,相关论文为Know What You Don't Know: Unanswerable Questions for SQuAD。
2023-12-22 16:48:28 7.43MB 阅读理解数据集 机器学习
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