一：关于问答撰写的写法 一个完整的问答包括“问”与“答”，所以我们要将“问”与“答”的内容写好才能称的上是一个合格的问答。 基本上我们在做问答营销的目的还是为了宣传推广自己的产品或者服务、企业形象等。所以你应该明确确立出你的“主关键词”，主关键词的意思好比我做问答是为了推广我的XXX产品，那么这个“XXX产品”就是“主关键词”。

本文发现基于问答（Question Answering，QA）相关的接受paper很多，常识问答、知识问答、对话问答等等一些列前沿的方法和应用受到了很多人的关注，也是当前比较火的topic。

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基于知识库的问答seq2seq模型

洛克机器人 LockeBot：使用和数据库实现基本问答机器人的演示。 这是什么？ 它是一款可以通过终端，电子邮件， 或回答简单问题的机器人 在经过实例训练后，它（一定程度上）能够概括问题并以相似的方式回答问题。 这些问题将转换为意图和实体，然后将其用于构造查询以针对数据库运行以提供答案。 这是RoyBot版本的演示 :crown: （这是训练有素/编码回答一系列关于英语和英国君主不同的问题），当程序运行时，您可以访问它生活在Facebook Messenger的 这个项目源于我使用Rasa NLU在Python中构建机器人的实验。 我应该事先意识到，这不一定是使用它的完美方法，并且可能有许多事情可以用更Python化的方式来完成，但是我的目的是通过共享它，其他人将能够获得一些东西基本的工作原理，否则他们会在另一个项目中将其用作灵感。 Rasa NLU具有极大的优势，可以让您在本地处理NLU模型，从而不将数据移交给第三方。 我并不是从理论上反对使用第三方NLU工具，但是在了解可能的情况时，不需要外部参与非常有用，我怀疑其他人也可能处于这种位置。 这个项目的一个有趣的选择是在上

Q1097347 VMW15 配套的文件 问答问题配套用到的文件 Q1097347 VMW15 配套的文件 问答问题配套用到的文件

本项目包含：医学数据json39_tq.json、接口asr_api.py、导入数据2知识图谱creat4KG.py、人机对话ChatRob.py

Apache Pulsar 是 Apache 软件基金会顶级项目，是下一代云原生分布式消息流平台，集消息、存储、轻量化函数式计算为一体，采用计算与存储分离架构设计，支持多租户、持久化存储、多机房跨区域数据复制，具有强一致性、高吞吐、低延时及高可扩展性等流数据存储特性。

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