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 ...
train集: 包含若干條與保險相關的問題,每一組問題對為一行,示意如下: 可分為四項,第三項為問題,第四項為答案: .build vocab 統計訓練集中出現的詞,返回結果如下 一個包含 個元素的dict,每個詞作為一個key,value為這些詞出現的順序 : . load word embedding vocab,embedding size vocab為第一步獲取的詞集,embedding ...
2017-04-14 14:21 0 2027 推薦指數:
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 ...
QA系統Match-LSTM代碼研讀 背景 在QA模型中,Match-LSTM是較早提出的,使用Prt-Net邊界模型。本文是對閱讀其實現代碼的總結。主要思路是對照着論文和代碼,對論文中模型的關鍵結構,查看代碼中的具體實現。參考代碼是MurtyShikhar實現的。 模型簡介 模型的輸入 ...
文檔問答指的是從非結構化文檔中提取答案。 近年來基於深度神經網絡的機器閱讀理解 ( Machine Reading Comprehension,MRC ) 技術得到了快速的發展, 逐漸成為問答和對話系統中的關鍵技術。MRC模型以問題和文檔為輸入,通過閱讀文檔內容預測問題的答案。根據需要預測 ...
基於知識圖譜的相關應用大致可以分為搜索、問答、決策、推薦等幾種常見的類別,對於知識圖譜的理解,可以參考之前的文章《三個角度理解知識圖譜》,本文主要就年初規划的xx智能問答建設方案,介紹一下基於知識圖譜的智能問答,主要分為如下幾個方面: 1、人機對話體系結構 2、問答產品知識結構 3、典型 ...
一. NLTK的幾個常用函數 1. Concordance 實例如下: 這個函數就是用來搜索單詞word在text 中出現多的情況,包括出現的那一行,重點強調上下文。從輸出來 ...
先上模型結構圖, LSTM模型的話,rnn的一種,用法很常見基本上就是用來做序列模型的encoding,有很多的關於LSTM的paper自行谷歌; 下面這個模型是我自己試驗出來的,效果還不錯,可以用來做聊天機器人的深度學習訓練,只要有語料庫; 用了embedding ...
1、自然語言處理學習路徑規划 自然語言處理(NLP)開發環境搭建 分詞demo(搭建helloworld工程) 案例:nlp實現預測天氣冷暖感知度 ---案例需求和數據准備 ---可視化數據分析 ---KNN模型原理及歐式距離計算 ---KNN分類器模型實現 ...
知識庫(主要是標准的QA信息)匹配需求是對已經梳理出的大量標准QA對信息進行匹配,找出最符合用戶問題的QA對進行回復,拆分主要的處理流程主要為如下兩點: 標准QA信息入庫索引; 通過對用戶提出的問題進行處理,與索引庫中的所有Q進行相似度計算,根據需要返回得分最高的top k ...