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问答
  • 智能问答

    千次阅读 2019-06-18 13:42:33
    其中问答系统是目前人工智能和自然语 言处理领域中倍受关注并具有广泛发展前景的研究方向。不同类型的问答系统对于数据处理的方法存在不同,一般问答系统的处理框架都包括问句理解、信息检索、答案生成三个功能组成...

    问答系统是信息检索的一种高级形式,它能用准确、简洁的自然语言回答用户用自然语言提出的问题。其研究兴起的主要原因是人们对快速、准确地获取信息的需求。其中问答系统是目前人工智能和自然语 言处理领域中倍受关注并具有广泛发展前景的研究方向。不同类型的问答系统对于数据处理的方法存在不同,一般问答系统的处理框架都包括问句理解、信息检索、答案生成三个功能组成部分。
    **问句理解:**顾客的意图只是一种抽象形式,如果机器理解则需要转换成机器能理解的形式,以此作为答案检索的依据。在研究过程中,信息需求作为用户意图的代表,根据问句的语义结构可以从问题类别和问题内容两方面来表示。通常采用自然语言技术对问题进行深层次的理解。
    **信息检索:**根据问句理解得到的信息表示,信息检索负责从已购语料库、问答知识库中检索相关信息,传递给后续的答案生成模块。基于不同的问答系统,系统的检索模型以及检索数据形式也不同。对于基于问句答案对的问答系统,信息检索处理是通过问句检索得到与用户提问相似的候选问句,返回对应的候选答案列表。问句检索的主要研究方向在于如何缩小用户提问与知识库中问句之间的语义鸿沟
    **答案生成:**基于信息检索得到的检索信息,答案生成模块主要实现候选答案的抽取和答案的置信度计算,最终返回简洁性、正确性的答案。按照答案信息粒度,候选答案抽取可以分为段落答案抽取、句子答案抽取、词汇短语答案抽取。答案置信度计算是将问题与候选答案进行句法和语义层面上的验证处理,从而保证返回答案是与用户提问最为匹配的结果。应用最广泛是基于统计机器学习的置信度计算方法

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    机器学习做法:

    1.潜在语义分析技术(Latent Semantic Analysis,LSA):将词句映射到低维连续空间,可在潜在的语义空间上计算相似度。
    2.PLSA(Probabilistic Latent Semantic Analysis)或者LDA(Latent Dirichlet Allocation)等浅层主题模型技术方向。
    优点:对文本的语义表示形式简洁,较好地弥补了传统词汇匹配方法的不足
    缺点:无法完全替代基于字词的匹配技术

    深度学习:
    基于神经网络训练的 Word2vec来进行文本匹配计算

    缺点:
    无监督的 Word2vec 在句子匹配度计算的实用效果上还是存在不足,而且本身没有解决短语、句子的语义表示问题
    句子级别上的神经网络语言模型:DSSM 模型(Deep Structured Semantic Model)
    基于二维交互匹配的卷积匹配模型
    多视角循环神经网络匹配模型(MV - LSTM)
    基于矩阵匹配的的层次化匹配模型 MatchPyramid

    虽然模型的结构非常多种,但底层结构单元基本以全链接层、LSTM、卷积层、池化层为主

    基于检索的方法的优点包括能找出很有趣、多样性很高的回复;大量借鉴了搜索引擎上的方法,可以直接采用搜索引擎上的方法(learning to rank)来进行评估。其缺点在于对话的质量完全取决与 index 的质量。

    基于生成式的方法的优点包括支持端到端的学习;由于不受到 Index 的束缚,生成模型可以进行更多的变形,比如将风格、情感引入到生成式对话中,对生成式对话进行控制等。不过其缺陷也很明显:一是该方法不太好评估,现在的评估方法依赖于大量标注,但各自的标注不一,针对目前的生成式文章也无法判断谁提出的方法更好一些;二是相对于检索模型,它的多样性还是要差一些。
    http://dy.163.com/v2/article/detail/E51C8IDP05118HA4.html

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  • 智能问答系统设计

    2017-08-16 16:06:49
    智能问答
  • 基于电影知识图谱的智能问答系统系列章节传送门: 基于电影知识图谱的智能问答系统(一) -- Mysql数据准备 基于电影知识图谱的智能问答系统(二) -- Neo4j导入CSV文件 基于电影知识图谱的智能问答系统(三) ...

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    版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。

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    基于电影知识图谱的智能问答系统系列章节传送门:

     

    基于电影知识图谱的智能问答系统(一) -- Mysql数据准备

    基于电影知识图谱的智能问答系统(二) -- Neo4j导入CSV文件

    基于电影知识图谱的智能问答系统(三) -- Spark环境搭建

     

    基于电影知识图谱的智能问答系统(四) -- HanLP分词器

    基于电影知识图谱的智能问答系统(五) -- Spark朴素贝叶斯分类器

    基于电影知识图谱的智能问答系统(六) -- 问题训练样本集敲定

    基于电影知识图谱的智能问答系统(七) -- Neo4j语句那点事

     

    GitHub地址:https://github.com/kobeyk/Spring-Boot-Neo4j-Movies

    码云(gitee)地址:https://gitee.com/appleyk/Spring-Boot-Neo4j-Movies

     

    注意最新代码为分支:v0.1.2

     

     

     

    注:本篇不再过多的讲解如何demo实现了,集成也很是简单的,前面几章也已经给本篇做足了铺垫。项目中的代码注释也是非常的详细,最后会附上整个项目的git仓库地址。

     

     

    一、效果预览

     

     

    (1)电影简介

     

    前端展示:

     

     

    后台效果:

     

     

     

     

     

    (2)电影评分

     

    前端展示:

     

     

     

     

    后台效果:

     

     

     

     

     

     

    (3)电影演员列表

     

    前端展示:

     

     

     

     

    后台效果:

     

     

     

     

     

     

    (4)演员A和演员B合作过哪些电影

     

    前端展示:

     

     

     

     

     

     

    后端效果:

     

     

     

    由于章子怡本来是一个完整的人名,但是HanLP分词的时候,却意外的“失手”了,因此导致最后查询无果

     

    我们再换个问题试验一把

     

     

     

    后台效果:

     

     

     

     

     

    (5)某演员出演过那种类型的电影或演过某种类型的电影有哪些

     

     

     

     

    ......etc,其余不在做演示,下面直接来看如何利用Spring-Boot搭建我们的智能问答系统

     

     

     

    二、项目目录结构图

     

     

     

     

     

     

    三、Movie节点类

     

     

    这里只拿电影信息的节点类来进行演示,比如,movie对应的节点在Java中定义类如下:

     

     

    package com.appleyk.node;
    
    import java.util.List;
    
    import org.neo4j.ogm.annotation.NodeEntity;
    import org.neo4j.ogm.annotation.Relationship;
    
    import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonProperty;
    
    @NodeEntity
    public class Movie extends BaseEntity{
    
    	private Long mid;
    	private Double rating;
    	private String releasedate;
    	private String title;
    	private String introduction;
    
    	@Relationship(type = "is")
    	@JsonProperty("电影类型")
    	private List<Genre> genres;
    	
    
    	public Movie() {
    
    	}
    
    	public Long getMid() {
    		return mid;
    	}
    
    	public void setMid(Long mid) {
    		this.mid = mid;
    	}
    
    	public Double getRating() {
    		return rating;
    	}
    
    	public void setRating(Double rating) {
    		this.rating = rating;
    	}
    
    	public String getReleasedate() {
    		return releasedate;
    	}
    
    	public void setReleasedate(String releasedate) {
    		this.releasedate = releasedate;
    	}
    
    	public String getTitle() {
    		return title;
    	}
    
    	public void setTitle(String title) {
    		this.title = title;
    	}
    
    	public String getIntroduction() {
    		return introduction;
    	}
    
    	public void setIntroduction(String introduction) {
    		this.introduction = introduction;
    	}
    
    	public List<Genre> getGenres() {
    		return genres;
    	}
    
    	public void setGenres(List<Genre> genres) {
    		this.genres = genres;
    	}
    
    }

     

    其中属性和neo4j中的movie节点的属性一一对应

     

     

     

     

     

    电影信息节点里面带有关系is,对应neo4j中该电影的类型

     

     

     

    通过Controller对外提供的查询接口如下:

     

     

     

    外部调用效果如下:

     

     

     

     

     

    四、加载自定义带词性的字典数据

     

     

     

    注:不要使用HanLP提供的自定义词典路径,因为这个除了不能随心所欲的定义分词的词性以外,还极容易出现分词紊乱,词性对不上的bug,为了满足我们对专有电影名、电影分数及电影类型词性的定义,我们使用额外加载的方式设置HanLP的自定义分词,application.properties中设置自定义词典的路径如下:

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    这三个文件的下载地址:https://pan.baidu.com/s/13PYsF2X3v7BzkPFG37kKuw

     

    注:也可以根据自己的需求进行设置

     

     

    五、项目完整地址

     

     

    GitHub下载地址:Spring-Boot集成Neo4j并利用Spark的朴素贝叶斯分类器实现基于电影知识图谱的智能问答系统

     

     

     

    完结!!!

     

     

     

    番外篇:如何将项目导入到IDEA并运行测试效果?

     

    (1)IDEA项目结构图(导入pom文件,配置好Maven后如下)

     

     

     

     

    (2)项目配置文件

     

     

     

     

    (3)内嵌html测试前端访问页面

     

     

     

     

     

    (4)启动项目

     

     

     

     

     

     

     

    (5)浏览器访问主页Index.html

     

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  • 智能问答java代码

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    简单得智能问答代码,调用阿里API接口。人工智能,机器学习
  • 人工智能在智能问答系统中的应用.pdf
  • 智能问答系统研究.pdf

    2021-09-07 23:53:57
    智能问答系统研究.pdf
  • 智能问答与深度学习

    2019-05-05 16:50:27
    机器学习,深度学习的原理和实现,尤其会重点介绍搜索引擎和自然语言处理等热门技术,不但会用生动的例子帮助学员理解理论知识,还会手把手详细示范动手实践环节,让学员能够亲自实现一个智能问答系统。
  • QA智能问答

    2020-12-28 14:55:01
    问答系统分为开放领域和限定领域的智能问答系统 面向学生的智能聊天机器人 包含以下两个部分 问答模块 聊天对话模块 解决学生提出的问题 与学生闲聊 基于规则实现 基于深度学习实现 数据库为15个关于...
    • 是基于检索的还是基于生成式回答的
    • 是开放领域的还是限定领域的

    问答系统分为开放领域和限定领域的智能问答系统

    面向学生的智能聊天机器人

    包含以下两个部分

    问答模块聊天对话模块
    解决学生提出的问题与学生闲聊
    基于规则实现基于深度学习实现
    数据库为15个关于新生的问题公开数据集:小黄鸭语料库
    问题分类、句子相似度度量seq2seq模型
    人为评判人为评判

    seq2seq的框架
    在这里插入图片描述
    其中,编码器和解码器可以使用LSTM算法
    问答模块:每一的问题按列表存储,列表的每一个元素是问题答案键值对(字典)
    对问题进行归类,将同一个问题的不同问法整合到一起,使他们共同拥有一个标志,把这个标志设置为字典的键,问题处理时,根据关键词找到键,键所对应的值即为问题的答案。

    基于深度学习的领域问答系统的设计与实现

    为限定在电影领域的问答系统,是通过检索知识库的检索式的问答系统。检索式不是基于关键词匹配的,而是将用户的自然语言查询转化为知识库可理解的结构化查询语句。
    知识库的建立模块负责从豆瓣电影网站获取电影领域知识(爬虫)。


    对于自然语言处理任务来说,首先需要对文本数据向量化,然后利用深度模型(CNN或RNN)进行特征提取,最后根据任务的不同学习训练即可。

    基于混合embedding的深度学习答案选择模块

    答案选择模块是智能问答系统中关键的一部分,任务描述为:给予一个问题和一系列的候选答案集,目标是根据问题从候选答案集中找出与问题最为匹配的答案。
    答案选择模块的核心是计算问题与答案间的语义匹配程度。

    基于深度学习的智能问答系统的研究与实现

    作者:卓越
    一般的问答系统由三部分组成:问题分析,信息搜索和答案抽取

    问答系统的常用算法

    1、支持向量机(SVM),一种机器学习算法,用于处理小样本任务。思想比较简单,但是需要复杂的特征工程支持。
    2、TF-IDF
    3、深度学习与NLP

    基于深度学习的问答算法

    1)、词向量word2vec,又称词嵌入,把自然语言中的字词表示为一个低纬度的向量空间。分为CBOW模式和skip-Gram模式。
    2)、双向LSTM+注意力机制(attention)
    BLSTM该模型在隐层同时有一个正向LSTM和一个反向LSTM,正向LSTM处理前一时刻语义的特征信息,反向LSTM处理后一时刻语义的特征信息。
    注意力机制:能够自动的调整权重,使得深度学习模型注意那些重要的部分,提高模型的性能。
    数据集为来自百度的web QA数据集,分为训练集和测试集,分别在RNN,LSTM还有BLSTM+Attention上进行了测试。
    选用了两种编程语言实现,Java负责开发部分,python实现问答系统的核心模块,也就是基于深度学习的QA算法。
    在这里插入图片描述

    问答系统:向用户提供问答功能
    问答算法:如何对用户检索的问题进行智能化的回答
    需要对数据库做一些预处理操作,像分词和词性标注。该系统使用的是结巴中文分词工具。提供了中文分词,添加自定义字典,关键词提取,词性标注等功能。jieba.posseg

    补充:json文件

    json是互联网上数据交换的主要载体,几乎所有语言都有解析json的库
    json就是python中的字典

    基于CNN的智能问答系统的搭建

    研究智能问答系统是基于问答社区积累的大量问答信息,采用Word2vec构建词向量问答相似矩阵,利用中文分词技术分词,然后利用卷积神经网络(CNN)构造分类器进行分类处理,再构建问答匹配算法,最终实现问答匹配。国内研究智能化问答系统主要有通过问题相似度实现问答匹配,通过构建知识库进行关键字匹配来实现问答匹配和利用关键字进行全文检索实现问答匹配三种方式。本系统构建主要采用问题相似度进行问答匹配,这样可以实现不限领域的开放式问答,同时也可以实现复杂问题的问答,并且利用基于统计的神经网络算法构建词向量,实用CNN神经网络来实现语义的识别和匹配,使系统问答更加注重语义之间的匹配而非表面上的关键字匹配。本系统利用问答信息来构建问答系统,实现了语义上的问答匹配,解决了普通问答社区的信息冗余和问答信息不精确等问题。
    爬取红网问答社区的问答语料,使用jieba分词工具,利用Word2vec实现词向量矩阵的构建,python直接导入gensim包即可使用,但是完成单词的词向量的构建还不够,需要完成单词词向量的相似度计算,也就是需要输出两个单词之间的词向量相似度值输出,并且最好是利用softmax实现归一化。

    问答系统的分类

    1)、根据知识的来源不同可以分为基于知识库的问答、基于文档的问答、答案选择
    2)、根据领域的来源分类,分为特定领域的问答系统和开放领域的问答系统
    3)、按照答案的来源分类,分为基于阅读理解的智能问答和基于问答对的智能问答,基于阅读理解的智能问答又可以分为抽取式的智能问答和生成式的智能问答。例:基于斯坦福问题训练集SQuAD的问答。基于问答对的智能问答,例:常见问答集FAQ的问答。

    基于深度学习的智能问答模块设计

    分为特定领域的检索式模块领域外的对话生成模块
    构成检索式模块的是问句分类模型(BLSTM+Attention)和句子相似度匹配模型(CNN),从领域知识库中匹配与问句语义最为相似的句子,答案是事先定义好的。
    构成对话生成模块的是对话生成模型,根据用户输入的句子来生成答句,训练更为复杂。基于seq2seq模型训练并学习到句子的不同结构。
    输入均为word2vec产生的词向量


    毕业设计方向 做基于句子匹配度的问答系统
    问答系统采用了一个FAQ(Frequently Asked Questions)问答库,并基于句子相似度进行设计。
    1)首先建立一个足够大的问题答案库,即语料库--------建库

    2)然后计算用户提问的问题和语料库中各个问题的相似度-------计算相似度-------余弦定理

    3)最后把相似度较高的问题所对应的答案返回给用户。-------返回结果
    才用word2vec做句子的向量化。

    展开全文
  • 本项目结合 Facebook AI 研究院开源的针对聚类和相似性搜索库Faiss 、Google提供的BERT模型实现一个基于文本语义的智能问答系统。通过项目案例从0到1搭建FAQ智能问答机器人,让大家轻松掌握 文本语义相似度文本检索...
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  • 基于知识图谱的智能问答机器
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  • 智能问答机器人概述

    千次阅读 2019-07-21 08:43:09
    智能问答机器人概述总览任务机器人FAQ机器人闲聊机器人 总览 处理逻辑: query–>中控逻辑–>response 任务机器人 指特定条件下提供信息或服务的机器人。 任务型机器人核心模块主要包括三部分: 自然语言理解...

    总览

    处理逻辑:
    query–>中控逻辑–>response

    任务机器人

    指特定条件下提供信息或服务的机器人。
    任务型机器人核心模块主要包括三部分:
    自然语言理解模块 —— Language Understanding
    对话管理模块 —— Dialog Management
    自然语言生成模块 —— Natural Language Generation
    在这里插入图片描述

    FAQ机器人

    客户一般咨询的是常见的 FAQ 问题,可以基于端到端的深度学习训练,将训练集中标注好的问题和 FAQ 库里的标准问题编码成语义向量,最后计算用户的输入和库里的标准问题的向量相似度,将最相似的 FAQ 返回给用户。
    在这里插入图片描述
    示例流程:
    用户:社保余额怎么查询?
    →Preprocess:对query进行预处理,抽取NLP特征(纠错、标准化、文本特征提取)
    →Retrieval:从问题索引中召回候选集(query改写、倒排搜索/BM25)
    →Matching:计算query与问句相似度并排序(冷自动匹配模型、深度匹配模型、知识图谱匹配、拒识模块)
    →可以在微信上关注社保公众号,在底部菜单…
    →用户

    闲聊机器人

    当前主流的聊天机器人的设计目标主要集中在四个方面:
    (1) 闲聊,即回答问候、情感和娱乐等信息;
    (2) 指令执行,帮助用户完成特定的任务,包括酒店及餐厅预订、机票查询、旅行向导、网络搜索等;
    (3) 问答,满足用户对知识和信息获取的需求;
    (4) 推荐,通过分析用户兴趣和会话历史,推荐个性化内容。
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 随着科学技术的飞速发展,社会的方方面面、各行各业都在努力与现代的先进技术接轨,通过科技手段来提高自身的优势,智能问答管理当然也不能排除在外。智能问答管理系统是以实际运用为开发背景,运用软件工程原理和...
  • javaSE开发智能问答机器人项目

    千次阅读 2021-02-19 13:41:40
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