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
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2023-09-13 18:25:24
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在本博文中，我们将深入探讨“nlp智能问答系统”的构建与实现。随着自然语言处理技术的发展，这类系统已成为众多应用中的核心组成部分。我们将从协议背景开始，详细描述整个问题解决过程，通过可视化图表与代码示例强化理解。
### 协议背景
本节将简要回顾与nlp智能问答系统相关的协议及其发展历程。以下是一个**背景时间轴**，展示了重要的里程碑事件：
```mermaid
timeline
前言这些知识点基本是本人在准备春招和秋招时做的笔记，东西比较杂，有的是自己总结，有的是参考网上博客，可能不是很准确，还望各位批评指正，多多交流。问-1：对于NLP任务来说，特征提取器需要满足什么能力？答： 1：保留位置信息 ，对于文本数据来说，不同的位置信息可能会带来较大的影响 2：具备长距离特征捕获能力问-2：NLP的主要有哪些任务任务？答： 1：序列标注：中文分词，词性标注，命名实体识别，语义
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2023-07-28 12:08:09
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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
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2023-09-13 18:24:53
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检索式的问答系统问答系统所需要的数据已经提供，对于每一个问题都可以找得到相应的答案，所以可以理解为每一个样本数据是 <问题、答案>。 那系统的核心是当用户输入一个问题的时候，首先要找到跟这个问题最相近的已经存储在库里的问题，然后直接返回相应的答案即可（但实际上也可以抽取其中的实体或者关键词)。 举一个简单的例子：假设我们的库里面已有存在以下几个<问题,答案>：<"{}
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2024-03-07 22:27:55
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一部问答系统发展史就是一部人工智能史。伴随着人工智能的兴衰，问答系统也经历了半个多世纪的浮沉，直到今天仍然方兴未艾。笔者近期一直在从事对话式智能助手的研发，因此对问答系统的历史、现状、学术界的研究方向及业界的解决方案均有持续 follow，本文即是对该方向输入的一番整理。希望对从事「类聊天机器人」领域的同仁有所帮助。本文主要以概述方法论为主，不涉及到算法和具体的编程实现。问答系统简介问答系统(Qu
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2024-03-07 12:15:52
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NLP智能问答是近年来非常热门的技术之一，通过自然语言处理技术，使得计算机能够理解用户的问题，并给出准确的回答。作为一名经验丰富的开发者，我将向刚入行的小白介绍实现NLP智能问答的流程，并详细说明每一步需要做什么。
一、实现NLP智能问答的流程
为了更好地理解整个实现过程，我们可以用下表展示NLP智能问答的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 数据收集与预处理 |
原创
2024-01-19 10:22:15
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# 教你实现智能问答 NLP
## 引言
智能问答系统是自然语言处理（NLP）中的一个关键应用，它能够理解用户提出的问题并给出准确的答案。本文将指导你从头到尾实现一个简单的智能问答系统。我们将分步进行，先看整体流程，然后再深入每一步的具体实现。
## 整体流程
下面是实现智能问答系统的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----
基于NLP的智能问答系统方案旨在提升人机交互的自然性和智能化水平。无论是在企业客户服务、教育领域或是日常生活中，智能问答系统都能够实时且准确地响应用户的查询。本文将详细阐述该方案的实现过程，包括背景定位、核心维度、特性拆解、实战对比、深度原理以及生态扩展。
## 背景定位
智能问答系统的核心在于自然语言处理（NLP）技术，能够帮助用户以自然的语言进行提问，系统则能理解提问并返回合适的回答。NL
文章目录项目地址任务描述1. 观察数据2. 提取数据3. 过滤数据4. 人工过滤5. 问答机器人备注参考文献 项目地址本文所有代码及数据集已上传 Retrieval-Bot任务描述基于百度中文问答数据集WebQA构建问答机器人，共 45247 条数据。属于检索式问答系统，采用倒排索引+TFIDF+余弦相似度。语料地址已失效，已附带在本项目中，43.6Mb，若下载速度较慢可使用百度网盘（frph）
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2023-12-18 20:29:39
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# NLP智能问答项目科普
随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理（NLP）在智能问答领域扮演着越来越重要的角色。本文将通过代码示例和图表，为您介绍NLP智能问答项目的基本原理和实现过程。
## 项目概述
NLP智能问答项目旨在通过机器学习技术，使计算机能够理解用户的问题，并给出准确的回答。这涉及到文本分析、语义理解、知识库构建等多个环节。
## 状态图
以下是NLP智能问答项目的状态
# Java NLP 智能问答系统的实现
随着自然语言处理（NLP）技术的发展，智能问答系统（QA，Question Answering）变得越来越普遍。本文将介绍如何使用Java构建一个简单的智能问答系统，涉及基本的NLP技术，并提供代码示例，帮助初学者理解相关概念和实现方法。
## 什么是智能问答系统？
智能问答系统是通过自然语言处理和机器学习技术，自动回答用户提出的问题。它通常包括几个
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????人工智能大数据与深度学习 公众号：datayx问答系统是自然语言处理领域一个很经典的问题，它用于回答人们以自然语言形式提出的问题，...
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2021-10-26 14:45:59
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????人工智能大数据与深度学习 公众号：datayx问答系统是自然语言处理领域一个很经典的问题，它用于回答人们以自然语言形式提出的问题，...
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2022-04-20 21:33:16
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任务描述知识库问答也叫做知识图谱问答，模型结合知识图谱，对输入的问题进行推理和查询从而得到正确答案的一项综合性任务。知识图谱问答方法可分为两大类：一种是基于信息检索的方式一种是基于语义解析的方式信息检索的方式不需要生成中间结果，直接得到问题答案，十分简洁，但是对复杂问题的处理能力有限。语义解析的方式需要对输入的自然语言问题进行语义解析，再进行推理，具备解决复杂问题的能力。本教程选用信息检索的方式进
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2023-12-14 10:38:29
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# 实现一个基本的NLP问答系统
在现代的计算机科学和人工智能领域，NLP（自然语言处理）问答系统是一种非常热门的应用。简单来说，它的功能是根据用户提出的问题，提取出最相关的答案。本文将为刚入行的小白详细剖析实现一个NLP问答系统的步骤。
## 流程概述
实现一个NLP问答系统的基本流程如下表所示：
| 步骤 | 描述
这里写目录标题一、问答系统1.Query理解（1）意图识别（2）槽值填充2.任务实践二、命名实体识别任务实践1.构建 AC Tree和初始化参数2.使用AC Tree进行问句过滤3.使用 相似度进行实体匹配三、意图识别任务实践1.整体思路介绍2.代码介绍（1）TF-IDF特征（2）人工特征（3）使用朴素贝叶斯进行文本分类 一、问答系统问答系统(Question Answering System，
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2024-02-02 07:17:58
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Introduction在自然语言处理（Natural Language Processing）中，任务很多种，大体可以分为以下几种：句子级别分类任务，例如情感分类任务，检测电子邮件是否为垃圾邮件任务等；单词级别的分类任务，例如命名实体识别（Named Entity Recognition, NER），词性标注（Part-of-Speech tagging, POS)；文本生成任务，包括根据提示p
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2023-12-23 22:22:17
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本文档仅供自己梳理代码时使用。目录1. 用户输入2. 进入到entity_extractor.py1）加载数据和模型路径，示例：2）加载领域actree3) 调用 build_actree3. 实体抽取函数 1) 进入到模式匹配 2) 意图预测a. 进入到tfidf_feature 提取特征 b. 计算其他特征数据归一化c. tfidf和features 进行特征融合
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2023-08-12 12:36:14
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# NLP问答系统
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它研究如何让计算机能够理解、理解和生成自然语言。NLP问答系统是NLP的一个应用方向，旨在通过理解用户提问的自然语言，准确地回答用户的问题。
## 什么是NLP问答系统？
NLP问答系统是一种能够根据用户提问直接回答问题的计算机程序。它通过将自然语言转换为计算机可
原创
2023-08-29 13:49:50
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