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 ...
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。根據需要預測的答案形式不同,閱讀理解任務可以分為填空式 Cloze style 多項選擇式 Multi choice 片段提取式 ...
2022-02-08 11:06 0 1282 推薦指數:
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 ...
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: 1.build_vocab 統計訓練集中出現的詞,返回結果如下 ...
本篇總結涉及到的相關詞匯: 數據集:SQuAD、TriviaQA、MS MARCO 深度學習:R-Net、S-Net、Char-CNN、Glove 本文同時在不斷補充更新中~ 一、基於知識圖譜的QA 以知識圖譜構建事實性問答系統,稱之為KBQA,是從知識圖譜中尋找答案。對事實性問答 ...
1.利用客戶端操作Document文檔數據 1.1 創建一個文檔(創建數據的過程,向表中去添加數據) 請求方式:Post 請求地址:es所在IP:9200/索引庫/Type/文檔ID(可給可不給,代表唯一標識,如果不給則會生成默認的字符串 ...
Documents MongoDB 的文檔可以理解為關系型數據庫(Mysql)的一行記錄 MongoDB 將數據記錄為 BSON 格式的文檔 BSON 是 JSON 文檔的二進制表示,但它支持的數據類型更加豐富(下一篇文章講到) Documents 的結構 由鍵值 ...
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當前所有的databases : show dbs 2.選擇數據庫(database) : use databaseName(該數據庫 ...
Index 我們可以看到在Kibana右邊的窗口中有下面的輸出: 在上面,我們可以看出來我們已經成功地創建了一個叫做twitter的index。通過這樣的方法,我們可以自動創建一個index。 ...