iamQA 中文wiki百科问答系统，本项目使用了torchserver部署模型 知识库:wiki百科中文数据 模型:使用了的NER(CCKS2016数据)和阅读理解模型(CMRC2018)，还有Word2Vec词向量搜索。 详细内容可以参考文章: 项目框架 模块介绍 ChineseWiki-master 功能：清洗wiki中文数据 相关项目: NER 功能：从问题中识别实体 例子：qurry:周董是谁？ 》》 entiy:周董 模型：ALBERT 数据集：CCKS2016KBQA 相关项目： Word2vec 功能：如果实体不在知识库，则用W2V搜索近似实体 例子：entity:周董 >> ['周杰伦','JAY','林俊杰'] 相关项目： Entity linking 功能:根据NER或W2V得到的mention entity搜索知识库 Reader 功能：阅读理解文段，精确定位答

图一就是Transformer模型的框架，不过这里的encoder和decoder不再是RNN结构，拆开来看，细节如图二：原始论文里，作者设置了6层encoder与6层decoder结构。至于为什么是6，这就是一个超参数而已，可以根据实际情况设置为其他值。从图二中可以看到，计算流程是：输入的句子经过逐层编码后，最上层的encoder会输出中间结果，这个中间结果在每一层decoder中都会用到。同时decoder的计算也是从下往上进行，直到最后输出预测结果。这里省略的是最下层decoder的输入：如果是训练过程，输入则是真实的目标句子；如果是预测过程，第一个输入开始标识符，预测下一个词，并且把这

保险行业数据集excel格式，共计8000+条问答数据

包含不限于Vue面试题，React面试题，JS面试题，HTTP面试题，工程化面试题，CSS面试题，算法面试题，大厂面试题，高频面试题 回答包含：是什么+属性+应用场景+如何实现+优缺点等

大学生在线问答系统（UML建模）包括需求，分析，设计，实现。 大学生在线问答系统，是面向对象分析与设计的一个应用实例，资源包括需求，分析，设计，实现四部分，四部分相互独立，用例图，时序图，活动图等都很详细。 UML用例图面向对象分析与设计大学生在线问答系统

猕猴桃种植知识图谱构建。针对猕猴桃种植领域数据多源异构的特点，采用自顶向下的方式构建猕猴桃种植知识图谱，首先设计猕猴桃种植知识图谱的本体概念模式，然后根据模式层的本体规范将抽取的三元组事实加入到数据层知识库中；针对知识图谱构建过程中知识抽取方法复杂、准确率低以及知识补全困难等问题，采用实 体关系联合抽取方法和基于TransR的知识补全方法，并构建了融合字词语义信息的猕猴桃种植实体识别模型，该模型以SoftLexicon为基础，通过MHA和Attention机制分 别调整词权重和词集重要度进一步提高命名实体识别精确率。实验结果表明，本文构 建的猕猴桃种植实体识别模型与SoftLexicon模型相比，F1值提高了1.58%，达到了91.91%，在ResumeNER公开数据集上F1值达到了96.17%；猕猴桃种植三元组抽取F1值为92.86%；基于TransR的知识补全方法Hit@3和Hit@10分别为90.40%和92.60%。

使用chatgpt搭建网站，搭建的网站可以类似chatgpt网页一样，可以进行聊天问答。

运放--阻抗匹配问答docx,运放--阻抗匹配问答

风口项目，流量爆炸！上车价，手慢无！持续升级！开源、开源、开源、可二开！！当前全民热议，市场空白，风口项目，流量超级大，引流太简单！一键下单即可拥有自己的AI生产力工具！ 小狐狸AI付费创作系统 (独立版+无限多开+完全开源+多端同步+分销+万能创作），本源码含有前后端，支持Web和小程序部署。 前台面向终端用户，具有完整的智能问答界面，采用了流失问答，所以回复流畅不卡顿。系统能够通过微信公众号绑定，使得您可以在多端同步历史问答内容，方便切换。同时具备了奖励任务系统可以获得免费问答次数，也有分销系统可以从2级下线获得丰厚收益。 小狐狸GPT智能问答AI创作系统依赖要求 服务器：独立国内或者海外服务器 PHP版本：7.2、 7.3、 7.4 MYSQL版本：5.6、 5.7

html5在线语文考试问答手机页面代码，基于jquery，适用于中小学考试使用。