神经问题解答： 问题回答（QA）是信息检索和自然语言处理（NLP）领域中的一门计算机科学学科，它与自动回答人类用自然语言提出的问题的建筑系统有关。 问题解答的实现通常是计算机程序，它可以通过查询通常是知识库的知识或信息的结构化数据库来构造其答案。 更常见的是，问答系统可以从自然语言文档的非结构化集合中获取答案。 。 尝试使用该应用程序，使用由句子转换器提供支持的神经质量保证管道来向开发计划署项目文档提出未解决的问题，以建立语料库嵌入和段落排名。 为了检索，采用了提取QA的预训练变压器模型。

使用ANN创建Chat_bot 聊天机器人是一种人工智能（AI）软件，可以通过消息传递应用程序，网站，移动应用程序或通过电话以自然语言模拟与用户的对话（或聊天）。 聊天机器人通常被描述为人与机器之间交互的最高级和最有前途的表达之一。 但是，从技术角度来看，聊天机器人仅代表利用自然语言处理（NLP）的问答系统的自然发展。 用自然语言来表达对问题的回答是在各种企业的最终用途应用中应用的自然语言处理的最典型示例之一。 程序 加载库 NLTK-自然语言工具包（NLTK）是一个平台，用于构建与人类语言数

NLP:自然语言处理-问答系统

项目：书虫 使用IBM Watson的NLP服务构建的简单问答系统。 概述 在这个项目中，您将使用IBM Watson的NLP服务来创建一个简单的问答系统。 您将首先使用发现服务来预处理文档收集并提取相关信息。 然后，您将使用“对话”服务来构建可以回答问题的自然语言界面。 入门 将此存储库克隆到本地计算机。 如果您已经准备好AIND Anaconda环境，那么现在是激活它的好时机。 使用以下命令从终端打开笔记本bookworm.ipynb ： jupyter notebook bookwo