信息检索实验：问答系统设计与实现
一，实验目的
本次实验目的是对问答系统的设计与实现过程有一个全面的了解。调优。
二，实验内容
本次实验中，首先要自己建立一个检索系统，从文本库中检索到与问题最相关的文档（可以是一个或多个）。然后对文档中的替代答案进行排序，删除出最相关的最后，在最相关的补充答案中解最精简的答案，这个答案可能是一个词或几个词。实验提供了一部分有标注的数据作为训练集和开发集，需要提交的那部分是去掉了标注的数据，最终通过提交答案和标准答案的相似度（BLEU-1值）来评估本次实验的效果。
三，实验过程及结果
3.1文本集合进行处理，建立索引
我在此章节分别使用了Whoosh开源库和BM25算法重构索引，效果上略有差异，Whoosh的top1变量为86％，top3为91％，BM25的top1为89％，top3为93％，BM25较优于Whoosh，具体讲解如下。
3.1.1使用开源库W
2021-12-30 12:35:21
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基于neo4j,django,pytorch,py2neo的电影图谱及问答
功能主要包括实体识别、实体查询、关系查询以及问答几个模块。
项目中用到的数据来自网上公开数据集
前端页面参考：https://github.com/qq547276542/Agriculture_KnowledgeGraph，在此表示非常感谢。
准备数据及构建实体及关系
note:以下数据导入是在Neo4j控制台上完成，将数据data/node与data/relation放入neo4j安装目录下import文件夹下：
三类实体(节点)：
实体类型 数据文件 数量 说明
Movie Movie.csv 4587 电影实体
Person Person.csv 22937 人员实体
Country Country.csv 84 国家实体
四类关系：
关系类型 主语
2021-12-27 21:47:43
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QA问答社区
感谢 开源的社区模板
技术选取：后台：Struts+spring+hibernate；前端：layui+jquery+ajax
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2021-12-27 09:17:01
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