看了《java必须知道的300个问题》后，好多都是概括性的描述，觉得要把一些只是点在归纳一下然后记录下来。当然不局限于书上的几点，我在网上看了些别的总结，一起放上来了。2013.03.11第一章 java语言有哪些特点 java语言的简单性主要提现在一下几个方面：一 简单性1.语言规则和C++类似。从某种意义上讲，Java语言是由C和C++语言转变而来的，所以C程序设计人员可以很容易地掌
转载
2024-04-08 09:58:29
10阅读
问答系统的概述 我想大家肯定看过很多关于自然语言处理（简称：NLP）技术方面的书籍或者论文，但在这里我不会详细叙述NLP技术方面的知识，而是想通过产品化思路结合NLP相关技术来搭建一个基础版的问答系统。本文通过基于问答对的问答型机器人作为引入，逐步分解其设计流程，用通俗易懂的语言描述问答型机器人的产品设计思路。好了，现在进入正题，让我先介绍一下问答系统对企业来说它能满足企业哪些业务需求，以及产生的
转载
2023-08-31 13:53:03
568阅读
一、什么是智能问答？智能问答系统就是基于大量语料数据，通过数学模型，相关编程语言实现的一个能够和人类进行对话，解决问题的一个软件系统。二、智能问答的分类1、任务型任务型问答就是指在特定场景下，具有比较稳定流程的问答，机器人通过在多轮对话的过程中逐渐完善自己想要获取的信息，通过逐渐完成的信息来给予用户回答。简单讲就是对于一个问句的，你需要知道一些其他答案才能给予准确回复，对于需要的信息设计一个流程，
转载
2023-08-07 17:05:58
495阅读
（封面图由文心一格生成） 探究问答系统的实现原理及其应用问答系统是一种利用计算机技术来实现智能问答的系统。它能够自动理解用户提出的问题，然后在知识库中查找相关信息并给出相应的答案。随着人工智能技术的发展，问答系统被广泛应用于各个领域，如智能客服、智能助手、智能教育等。本文将从问答系统的原理入手，详细介绍问答系统的实现方法，并结合代码讲解，帮助读者深入了解问答系统的实现原理及其应用。1. 原理讲
转载
2023-12-12 09:30:17
84阅读
问答系统是目前自然语言处理领域中的研宄热点，它既能让用户通过自然语言直接发问，又能直接向用户返回精确、简洁的答案，而不是一系列相关网页。 从算法与模型上来说，问答系统主要分成两个流派，一派是搜索式问答，另一派则是基于端到端方法的生成式问答，近年来两个流派都得到了长足发展，涌现了很多优秀的论文。然而，当我
转载
2024-01-04 14:56:42
93阅读
现在的智能问答系统的应用是非常普遍的，比如说客服，前台机器人，讲解机器人等很多场景都可能会用到FAQ问答系统，所谓的FAQ就是 frequently asked questions，也就是说在某个场景下，比较常见的一些问题。 首先我们来看看整体的FAQ流程，我们需要对输入的问题进行预处理，比如去停，分词等；然后需要对预处理之后的语料进行向量化，这里向量化的方法很多，也不拘泥于一种，常见的向量化方法
转载
2024-01-31 03:42:36
81阅读
# 智能问答系统的实现与解析
随着人工智能技术的快速发展，智能问答系统在各个领域得到了广泛应用。无论是在线客服、搜索引擎，还是家庭助手，智能问答系统都扮演着重要的角色。本文将介绍如何使用 Java 实现一个简单的智能问答系统，并提供代码示例。
## 什么是智能问答系统？
智能问答系统是指利用自然语言处理和机器学习技术，能够理解用户提出的问题，并提供相应答案的系统。这类系统通常采用知识库、语义
阅读大概需要15分钟Follow小博主，每天更新前沿干货作者：张墨一1 任务背景：本次实验拟设计一个智能问答系统，并应当保证该智能问答系统可以回答5个及其以上的问题。由于本实验室目前正在使用知识图谱搭建问答系统，故而这里将使用知识图谱的方式构建该智能问答系统。这里将构建一个关于歌曲信息的问答系统。以“晴天”为例，本系统应当能够回答晴天的歌词是什么，晴天是哪首专辑的歌曲，该专辑是哪一年发行的，该专辑
转载
2024-04-22 11:54:06
102阅读
问答系统是信息检索的一种高级形式，它能用准确、简洁的自然语言回答用户用自然语言提出的问题。其研究兴起的主要原因是人们对快速、准确地获取信息的需求。其中问答系统是目前人工智能和自然语 言处理领域中倍受关注并具有广泛发展前景的研究方向。不同类型的问答系统对于数据处理的方法存在不同，一般问答系统的处理框架都包括问句理解、信息检索、答案生成三个功能组成部分。 **问句理解：**顾客的意图只是一种抽象形式，
转载
2023-12-14 22:46:15
117阅读
目前落地的对话机器人公司产品技术百度UnitKBQA+FAQgoogleDialogue flow网易七鱼阿里小蜜KBQA1. 百度的Unit智能对话定制与服务平台UNIT（Understanding and Interaction Technology），主页：https://ai.baidu.com/unit/home 一个简单的对话技能从无到有需要以下四个步骤：创建技能配置意图及词槽配置训练
转载
2024-02-19 19:25:17
76阅读
1.1 背景介绍学习目标:
了解智能对话系统的相关背景知识.掌握使用Unit对话API.什么是智能对话系统？
随着人工智能技术的发展, 聊天机器人, 语音助手等应用在生活中随处可见, 比如百度的小度, 阿里的小蜜, 微软的小冰等等. 其目的在于通过人工智能技术让机器像人类一样能够进行智能回复, 解决现实中的各种问题.从处理问题的角度来区分, 智能对话系统可分为:
任务导向型: 完
方法总结可以初步划分为两类，基于词频的方法，通常是一些较为传统的方法，以及基于语义的方法，通常是基于机器学习的方法。1、基于词频的方法在机器学习出现之前，传统文本匹配方法通常是根据句子中的词频信息进行检索的，如信息检索中的TF-IDF,BM25，语言模型等方法，主要解决字面相似度问题。这些方法由于计算简单，适用范围广，到现在依旧是很多场景下的优秀基准模型。1.1 TF-IDF介绍TF-IDF（te
转载
2023-09-13 18:25:24
112阅读
基于JAVA的智能问答系统是一种通过自然语言处理（NLP）技术实现的应用，能够自动识别用户提出的问题并提供准确的答案。这类系统能够广泛应用于客服、教育等领域。在开发过程中，我们遇到了一些问题，接下来我将记录下我们解决“基于JAVA的智能问答系统”中遇到的错误及其处理过程。
### 问题背景
在更新了智能问答系统的模型后，我发现系统在处理用户请求时存在显著的延迟。具体现象如下：
- 用户在提交
系统描述如今社会上各行各业，都在用属于自己专用的软件来进行工作，互联网发展到这个时候，人们已经发现离不开了互联网。互联网的发展，离不开一些新的技术，而新技术的产生往往是为了解决现有问题而产生的。针对于问卷调查信息管理方面的不规范，容错率低，管理人员处理数据费工费时，采用新开发的在线问卷调查系统可以从根源上规范整个数据处理流程的正规性和合法性。在线问卷调查系统能够实现问卷管理，用户管理，题目管理，问
一、项目介绍FAQ（FAQ，frequently-asked questions）问答系统表示常见问题问答系统，常用于一些特定领域的智能客服，将用户经常问到的高频问答对索引起来，当新的提问命中时可以快速回答，准确而高效。 本文介绍一个简单的FAQ问答系统实现。基于检索和排序的两阶段框架，检索阶段基于Elasticsearch检索引擎、排序阶段基于语义匹配深度学习模型。后端基于SpringBoot系
转载
2023-09-13 18:24:53
186阅读
项目完整地址：https://github.com/1105425455/Bert/tree/master 有训练好的模型 可以先看一下Bert的介绍。Bert简单介绍一.系统流程介绍。知识库是指存储大量有组织、有结构的知识和信息的仓库。这些知识和信息被存储为实体和实体关系的形式，通常用于支持智能问答系统。在一个知识库中，每个句子通常来说都具有三元组，例如“苏琳的性别是男”。在这个句子中，第一个实
转载
2024-04-22 11:49:42
984阅读
应用场景 智能问答机器人火得不行，开始研究深度学习在NLP领域的应用已经有一段时间，最近在用深度学习模型直接进行QA系统的问答匹配。主流的还是CNN和LSTM，在网上没有找到特别合适的可用的代码，自己先写了一个CNN的（theano），效果还行，跟论文中的结论是吻合的。目前已经应用到了我们的产品上。原理 参看《Applying Deep Learning To Answer Select
本文根据王鹏老师在〖2022 Gdevops全球敏捷运维峰会-广州站〗现场演讲内容整理而成。王鹏教授也是擎创科技的运维专家团队成员之一。 分享概要一、智能运维现状二、问题分析三、探索工作四、总结一、智能运维现状大家对智能问答系统都很熟悉，目前许多APP都有智能问答系统——后台是一个机器人，而不是真正的人回答问题。当前众多研究者在对智能问答系统进行研究，提出了许多算法和技术，Google
前言近年来，随着人工智能技术的发展，人机对话技术得到越来越多的关注，人机对话产品也不断涌现。其中，智能客服作为人机对话的一个典型场景表现出极大的商业潜力和很强的研究价值，各企业也争先恐后的推出自己的智能客服产品。FAQ 问答技术作为智能客服系统最核心技术之一，在智能客服系统中发挥重要作用。通过该技术，可实现在知识库中快速找到与用户问题相匹配的问答，为用户提供满意的答案，从而极大提升客服人员效率，改
转载
2024-03-21 07:32:30
53阅读
学了很多什么分词，维特比，ui-gram之类的，但是能用起来才算真的学懂 三天的时间做完了这个项目 结果和想象不能说是完全一致 只能说是毫无关系 总结一下项目经验就是： 试试做个子数据集，要不然需要跑很久还不知道哪里错了 一步一步来想清楚步骤，一定是可以做出来的好的我们开始复盘！2.1第一部分： 读取文件，并把内容分别写到两个list里import json
def read_corpus():
