原文:(QA-LSTM)自然语言处理:智能问答 IBM 保险QA QA-LSTM 实现笔记.md

train集: 包含若干条与保险相关的问题,每一组问题对为一行,示意如下: 可分为四项,第三项为问题,第四项为答案: .build vocab 统计训练集中出现的词,返回结果如下 一个包含 个元素的dict,每个词作为一个key,value为这些词出现的顺序 : . load word embedding vocab,embedding size vocab为第一步获取的词集,embedding ...

2017-04-14 14:21 0 2027 推荐指数:

查看详情

QA系统Match-LSTM代码研读

QA系统Match-LSTM代码研读 背景 在QA模型中,Match-LSTM是较早提出的,使用Prt-Net边界模型。本文是对阅读其实现代码的总结。主要思路是对照着论文和代码,对论文中模型的关键结构,查看代码中的具体实现。参考代码是MurtyShikhar实现的。 模型简介 模型的输入 ...

Thu Oct 11 23:00:00 CST 2018 2 1531
文档问答(document QA

文档问答指的是从非结构化文档中提取答案。 近年来基于深度神经网络的机器阅读理解 ( Machine Reading Comprehension,MRC ) 技术得到了快速的发展, 逐渐成为问答和对话系统中的关键技术。MRC模型以问题和文档为输入,通过阅读文档内容预测问题的答案。根据需要预测 ...

Tue Feb 08 19:06:00 CST 2022 0 1282
基于KG的智能QA方案

基于知识图谱的相关应用大致可以分为搜索、问答、决策、推荐等几种常见的类别,对于知识图谱的理解,可以参考之前的文章《三个角度理解知识图谱》,本文主要就年初规划的xx智能问答建设方案,介绍一下基于知识图谱的智能问答,主要分为如下几个方面: 1、人机对话体系结构 2、问答产品知识结构 3、典型 ...

Sat Apr 25 02:19:00 CST 2020 0 655
Python 自然语言处理笔记(一)

一. NLTK的几个常用函数 1. Concordance   实例如下:  这个函数就是用来搜索单词word在text 中出现多的情况,包括出现的那一行,重点强调上下文。从输出来 ...

Wed Feb 15 00:10:00 CST 2017 0 7210
Dual-embedded LSTM for QA match: 双embedding的LSTM聊天匹配式模型

先上模型结构图, LSTM模型的话,rnn的一种,用法很常见基本上就是用来做序列模型的encoding,有很多的关于LSTM的paper自行谷歌; 下面这个模型是我自己试验出来的,效果还不错,可以用来做聊天机器人的深度学习训练,只要有语料库; 用了embedding ...

Thu Mar 16 23:35:00 CST 2017 1 1793
自然语言处理入门小白从0开始学自然语言处理+学习笔记(一)

1、自然语言处理学习路径规划 自然语言处理(NLP)开发环境搭建 分词demo(搭建helloworld工程) 案例:nlp实现预测天气冷暖感知度 ---案例需求和数据准备 ---可视化数据分析 ---KNN模型原理及欧式距离计算 ---KNN分类器模型实现 ...

Thu May 21 17:20:00 CST 2020 0 766
基于索引的QA问答对匹配流程梳理

知识库(主要是标准的QA信息)匹配需求是对已经梳理出的大量标准QA对信息进行匹配,找出最符合用户问题的QA对进行回复,拆分主要的处理流程主要为如下两点: 标准QA信息入库索引; 通过对用户提出的问题进行处理,与索引库中的所有Q进行相似度计算,根据需要返回得分最高的top k ...

Wed Aug 05 05:58:00 CST 2020 0 468
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM