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 ...
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。根据需要预测的答案形式不同,阅读理解任务可以分为填空式 Cloze style 多项选择式 Multi choice 片段提取式 ...
2022-02-08 11:06 0 1282 推荐指数:
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 ...
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: 1.build_vocab 统计训练集中出现的词,返回结果如下 ...
本篇总结涉及到的相关词汇: 数据集:SQuAD、TriviaQA、MS MARCO 深度学习:R-Net、S-Net、Char-CNN、Glove 本文同时在不断补充更新中~ 一、基于知识图谱的QA 以知识图谱构建事实性问答系统,称之为KBQA,是从知识图谱中寻找答案。对事实性问答 ...
1.利用客户端操作Document文档数据 1.1 创建一个文档(创建数据的过程,向表中去添加数据) 请求方式:Post 请求地址:es所在IP:9200/索引库/Type/文档ID(可给可不给,代表唯一标识,如果不给则会生成默认的字符串 ...
Documents MongoDB 的文档可以理解为关系型数据库(Mysql)的一行记录 MongoDB 将数据记录为 BSON 格式的文档 BSON 是 JSON 文档的二进制表示,但它支持的数据类型更加丰富(下一篇文章讲到) Documents 的结构 由键值 ...
follow: https://github.com/white127/insuranceQA-cnn-lstm http://www.52nlp.cn/qa%E9%97%AE%E7%AD%94%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%B7%B1%E5 ...
一.mongodb的基本操作: 1.查看mongodb当前所有的databases : show dbs 2.选择数据库(database) : use databaseName(该数据库 ...
Index 我们可以看到在Kibana右边的窗口中有下面的输出: 在上面,我们可以看出来我们已经成功地创建了一个叫做twitter的index。通过这样的方法,我们可以自动创建一个index。 ...