专业领域智能问答系统设计与实现.pdf

斯坦福问答数据库（The Stanford Question Answering Dataset，简称SQuAD），从 Wikipedia 文章中提取出的问题和答案对，从 500 多篇文章中摘取出的 10 万多个问题和答案。

考生在填报高考志愿时, 针对复杂繁多的各类高校信息数据, 传统的搜索引擎无法根据考生需要的实际信息和搜索结果进行匹配, 考生还需要额外消耗一定精力去筛选数据, 这无疑增加了考生的时间成本. 为此本文提出了基于高考领域知识图谱, 使用中文分词模型和朴素贝叶斯分类算法, 设计并开发了针对高考学业规划的智能问答系统. 与传统的搜索引擎不同的是, 基于人工智能的问答系统能够对考生所关注的问题和搜索结果进行精确匹配, 减少考生重复搜索和筛选数据的次数. 测试结果表明, 本系统可以对高考学业规划中所涉及的大多数问题进行相对准确的针对性回答.

QuestionAnsweringSystem:简单的问答系统

医疗机器人 该项目是使用版本6.2.3生成的。 开发服务器 为开发服务器运行ng serve 。 导航到http://localhost:4200/ 。 如果您更改任何源文件，该应用程序将自动重新加载。 代码脚手架 运行ng generate component component-name生成一个新的组件。 您还可以使用ng generate directive|pipe|service|class|guard|interface|enum|module 。 建造 运行ng build来构建项目。 构建工件将存储在dist/目录中。 使用--prod标志进行生产构建。 运行单元测试 运行ng test以通过执行单元测试。 运行端到端测试 运行ng e2e通过执行端到端测试。 进一步的帮助 要获得有关Angular CLI的更多帮助，请使用ng help或查看 。

BEFAQ BEFAQ(BERT Embedding Frequently Asked Question) 开源项目是好好住面向多领域FAQ集合的问答系统框架。 我们将Sentence BERT模型应用到FAQ问答系统中。开发者可以使用BEFAQ系统快速构建和定制适用于特定业务场景的FAQ问答系统。 BEFAQ的优点有： （1）使用了Elasticsearch、Faiss、Annoy 作为召回引擎 （2）使用了Sentence BERT 语义向量（Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks） （3）对同义问题有很好的支持 （4）支持多领域语料（保证了召回的数据是对应领域的，即使是同样的问题，也可以得到不同的答案。） （5）提供了根据当前输入提示联想问题（suggest）功能的接口 BEFAQ的框架结构如下图

采用java技术构建的一个管理系统。整个开发过程首先对系统进行需求分析，得出系统的主要功能。接着对系统进行总体设计和详细设计。总体设计主要包括系统功能设计、系统总体结构设计、系统数据结构设计和系统安全设计等；详细设计主要包括系统数据库访问的实现，主要功能模块的具体实现，模块实现关键代码等。最后对系统进行功能测试，并对测试结果进行分析总结。 包括程序毕设程序源代码一份，数据库一份，完美运行。配置环境里面有说明。

旅游行业问答系统数据，包含4个知名网站问答资料。共有20万条记录。

A校招生咨询智能问答系统主要功能模块包括资讯数据管理、用户注册管理、留言管理、网上咨询管理、智能问答、系统管理，采取面对对象的开发模式进行软件的开发和硬体的架设，能很好的满足实际使用的需求，完善了对应的软体架设以及程序编码的工作，采取MySQL作为后台数据的主要存储单元，采用JavaEE框架、JSP技术、Ajax技术进行业务系统的编码及其开发，实现了本系统的全部功能。本次报告，首先分析了研究的背景、作用、意义，为研究工作的合理性打下了基础。针对A校招生咨询智能问答系统的各项需求以及技术问题进行分析，证明了系统的必要性和技术可行性，然后对设计系统需要使用的技术软件以及设计思想做了基本的介绍，最后来实现A校招生咨询智能问答系统和部署运行使用它。