QuestionAnsweringSystem-V2.0:简单问答系统优化版本
数据集
dev-v2.0.json：这个数据包含了问题和答案的对，但是以JSON格式存在，需要编写parser来提取出里面的问题和答案。
Gloves.6B：这个文件需要从网上下载，下载地址为： ://nlp.stanford.edu/projects/glove/ 请使用d = 100的词向量（用于PART3）
环境：
Python 3（必须要使用Python 3）
简单的问答系统编写
文本的读取：从JSON文件里读数据，并把文本写到问题变量和答案变量中（列表）
文本的预先：需要对原始文本做初步操作，包括一些词的过滤
文本的表示：把文本转换成tf-idf格式/词向量，句子向量
文本相似度计算：利用余弦弦相似度来计算文本之间的相似度
倒排列表：通过倒排列表来加快文档的检索
文件下载
资源详情
[{"title":"（ 4 个子文件 18.89MB ） QuestionAnsweringSystem-V2.0:简单问答系统优化版本","children":[{"title":"QuestionAnsweringSystem-V2.0-master","children":[{"title":"data","children":[{"title":"train-v2.0.json <span style='color:#111;'> 40.17MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"综合类中文词库.xlsx <span style='color:#111;'> 9.68MB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true},{"title":"code.ipynb <span style='color:#111;'> 5.05MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 837B </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]
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