根据各路大神推荐自己整理的前端问的频率高的问题,如有错误或不足请大家指出
2021-05-11 14:02:23 61KB 前端 前端面试题 基础问答
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ChinesePersonRelationGraph, person relationship extraction based on nlp methods.中文人物关系知识图谱项目,内容包括中文人物关系图谱构建,基于知识库的数据回标,基于远程监督与bootstrapping方法的人物关系抽取,基于知识图谱的知识问答等应用。
2021-05-10 22:27:02 2.61MB 关系抽取
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来自某在线求医产品的中文医患对话数据。原始描述:The MedDialog dataset contains conversations (in Chinese) between doctors and patients.
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后端用SSH框架,前端用组件化开发,前后端完全分离。。。数据交互用json,SQL语句忘记保留,运行要用nginx
2021-05-10 10:20:37 4.95MB 基于java web
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研究生本科生机器学习课程考试题库总结,题目难度均为期末考试所能涉及。up主是软件研究生,和同学一起整理了,课程考试考到了绝大多数内容,复习效果绝佳。如能合你的口味,请点赞鼓励原创。
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非洲手鼓(Djembe)新手问答
2021-05-07 09:03:08 1.15MB 非洲鼓
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队 为斯坦福问答数据集建立质量保证体系( ) 请阅读此博客以获取详细信息: : 第一个文件create_emb.ipynb负责为训练数据集的Wikipedia文章中的所有句子和问题创建一个嵌入句子的字典。 第二个文件unsupervised.ipynb使用句子嵌入来计算句子和问题之间的距离,基于欧几里得和余弦相似度。 最后,它从距问题最短距离的每个段落中提取设置。 目前,它们的准确度分别为45%和63%。 最后一个文件将此问题视为监督学习问题,其中我拟合多项逻辑回归,随机森林和xgboost并创建20个特征-(2个特征代表一个句子的余弦距离和欧几里得。我将每个段落限制为10个句子)。 目标变量是具有正确答案的句子ID。 所以我有10个标签。 目前,这分别提供了63%,65%和69%的准确性。 未来工作:使用RNN获得确切答案
2021-05-06 16:59:37 9.23MB 系统开源
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从无到有搭建一个医疗领域知识图谱(知识图谱规模较小),并基于此知识图谱搭建问答系统实现自动问题解析和回答。
2021-04-28 13:46:41 1.63MB Python开发-自然语言处理
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本项目基于SSM框架完成,项目Jar管理使用Maven插件,数据库基于MySQL
2021-04-26 09:04:04 625KB 问答系统 SSM项目源码 ssm项目文件
基于深度学习的文本相似度计算模型和代码,亲自跑过可以直接使用,对nlp领域的学习非常有借鉴意义,在智能问答系统上经常会用到。
2021-04-24 15:53:00 15.43MB 文本相似度 深度学习 智能问答
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