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搜索资源列表

  1. tydiqa:TyDi QA包含11万种类型多样的语言中的200k带有人类注释的问题-答案对，编写时没有看到答案，也没有使用翻译，并且被设计用于培训和评估自动问题解答系统。该存储库为数据集提供评估代码和基线系统-源码

  2. TyDi QA：类型多样的语言中寻求信息的问题解答的基准 |||||| || 该存储库包含有关TyDi质量保证的信息，用于评估数据集结果的代码，数据集基线系统的实现以及有关使用数据集的一些建议。 想要了解最新的更新和新版本吗？加入我们的低流量。 介绍 TyDi QA是一个问答数据集，涵盖11种类型多样的语言，具有204K个问答对。 TyDi QA的语言在类型学（每种语言所表达的语言特征集）方面具有多种多样的特点，因此我们希望在该语言集上表现良好的模型能够在世界上大量语言中得到概括。它包含在仅英语

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：830kb
    • 提供者：weixin_42118056

  1. NLP-Conferences-Code:NLP会议代码（ACL，EMNL，NAACL，COLING，AAAI，IJCAI）-源码

  2. 本项目记录NLP相关顶会（如ACL，EMNLP，NAACL，COLING，AAAI，IJCAI）的论文开源项目合集，同时欢迎各位同学提交问题，分享开源项目。 文章中一般很难把所有的细节都描述清楚，有代码至少给我们提供的参考和实现细节，所以我的初衷就是把这些项目整理出来，方便大家查阅！希望能够对相关同学有一点帮助！也强烈希望大家多多pr，一起维护起来，分享给更多的同学！ 资源列表 ACL集合 2019年 2020年 ACL2020任务模块，如下： 模块 文件 预训练语言模型及部分应用 QA问答

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：76kb
    • 提供者：weixin_42170064

  1. ClosedDomainQA:实验性封闭域质量检查管道，用于构建可查询联合国项目文档的电报聊天机器人-源码

  2. 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。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：63mb
    • 提供者：weixin_42118056

  1. QA:信息检索实验：问答系统设计与实现-源码

  2. 信息检索实验：问答系统设计与实现 一，实验目的 本次实验目的是对问答系统的设计与实现过程有一个全面的了解。调优。 二，实验内容 本次实验中，首先要自己建立一个检索系统，从文本库中检索到与问题最相关的文档（可以是一个或多个）。然后对文档中的替代答案进行排序，删除出最相关的最后，在最相关的补充答案中解最精简的答案，这个答案可能是一个词或几个词。实验提供了一部分有标注的数据作为训练集和开发集，需要提交的那部分是去掉了标注的数据，最终通过提交答案和标准答案的相似度（BLEU-1值）来评估本次实验的效果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：253mb
    • 提供者：weixin_42175035

  1. KBQA-BERT:基于知识图谱的QA系统，BERT模型-源码

  2. KBQA-BERT 基于知识图谱的QA系统，BERT模型需要下载BERT预训练模型（中文）chinese_L-12_H-768_A-12 解压缩后放在./ModelParams文件夹里面（注意整个chinese_L-12_H-768_A-12文件夹放进去） 另外需要在根目录建立输出文件夹存放训练的模型参数文件分为输出/ NER（命名实体识别）文件夹和输出/ SIM（相似度）文件夹 1.run_ner.sh训练（命名实体识别） 2.terminal_ner.sh（命名实体识别测试） 3.arg

  3. 所属分类：其它

  1. yodaqa:建立在Apache UIMA框架之上的问答系统-源码

  2. 尤达QA YodaQA是一个开放源码的Factoid问题解答系统，可以使用即时信息提取功能从数据库和文本语料库中产生答案。 默认情况下，开放域问答是在Freebase和DBpedia知识库以及enwiki文章的文本上执行的。 YodaQA的目标是实用性和可扩展设计，尽管它也可以作为研究项目。 目前，我们在准确性和速度方面仍处于早期阶段。 将来，我们希望还增加一些演绎功能，并包括“个人助理”风格的对话功能。 YodaQA代表“另一个深度回答管道”，该系统建立在Apache UIMA和DKpr

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  1. QAsystem:智能问答系统（第七届中软杯）-源码

  2. 质量保证体系 第七届中软杯（智能问答系统） 非常感谢杨大帅比和张小可爱为项目所付出的所有心血，最后一次虽有遗憾却不后悔的中软杯 bilibili视频地址： 实际上整个项目完成度还很欠缺，多个地方因时间原因未完成，或者只是仓促完成，导致某些逻辑很简单，所以效果也不是很好，各位也就当看一个思路就好。 需求介绍 要求： 简略概述要求： 构建一个完整的QA系统 整个系统由三部分构成：前台，后台，合并 前台：请设计一个程序，实现QA对话界面，该界面可以基于用户提问，自动连接后台，并从汇总查找答案，并呈现给

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    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：92mb
    • 提供者：weixin_42157567

  1. QA-System:实施质量检查体系。 这是NLPCC-ICCPOL共享任务“开放域问题解答”的代码。-源码

  2. 质量检查系统 实施质量检查体系。 这是NLPCC-ICCPOL共享任务“开放域问题解答”的代码。 任务包括两部分： kbqa和dbqa ，前者是在给定知识库的情况下实施QA系统，而后者则需要从问题的给定文档中选择句子作为答案。 对于dbqa任务，我们使用LSTM层对问题进行编码，并使用另一个LSTM层对答案进行编码，然后计算这两个向量之间的角度。 如果答案和问题成对，我们希望这两个向量方向相同，否则让它们彼此垂直。 最后，对于新的一对问答，请根据其隐藏表示的角度对它们进行分类。 我们将Ker

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  1. QA:问答系统-源码

  2. 质量检查 轻喷，比较乱，以后有时间慢慢整理吧CSDN地址博客问答系统-主程序QueryWeb.py 版本 Windows Python 3.6.4 使用的模块 foolnltk jieba请求lxml rdflib gensim numpy scipy os ast ast nltk张量流 测试 其他模块测试 Ltp提取article =“''王思聪，1988年1月3日出生于辽宁宁省大连市，毕业于伦敦大学哲学系，万达集团董事长王健林的独子，北京普思投资有限公司董事长，IG电子竞技俱乐部创始人

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：228kb
    • 提供者：weixin_42139042

  1. QA:检索式医疗问答系统-源码

  2. 质量检查

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：11mb
    • 提供者：weixin_42166623

  1. Criminal-Intelligence-QA-System:Canghong Jin 18-19 1的一个高级Java最终项目的演示-源码

  2. 提示：您可以在问题上提问。 在测试自然语言查询 刑事情报问答系统 Neo4j用于存储。 Flask，用于显示子图的cytoscape.js。 Pytorch Stacked BiLSTM模型每个都有一层用于查询分类和分析。 作者：陈达，张卓（Drogo Zhang）。 分词方法 词嵌入链接 模型训练 服务器设定 展示： 基本问题|| 简单搜索 进阶问题 参考

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    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：17mb
    • 提供者：weixin_42123296

  1. KB-QA:基于知识库的中文问答系统（biLSTM）-源码

  2. 基于知识的问答 基于知识库的中文问答系统。整体流程如下： 根据背景和问题寻找到最相关的K个知识， K Knowledge+Background+Question构成一个大问题。 正确选项分别与该问题中所有错误选项组合，构成3个答案组合，分别与大问题组合构成3个样例，采用余弦距离计算大问题与正确选项和错误选项的相似度。 正确选项相似度为t_sim，错误选项相似度为f_sim，损失函数为 loss = max(0, margin - t_sim + f_sim) 模型 寻找相关知识：LSI 训练：

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  1. semanticRetrievalMRS:这是论文“揭示语义检索在大规模机器阅读中的重要性”的回购-源码

  2. 语义检索 此回购包含以下论文的源代码 聂益新，王松河，莫希特·班萨尔（Mohit Bansal），揭示了语义检索在大规模机器阅读中的重要性。 在EMNLP中，2019年。”。（ ） 介绍 本文提出了一个简单但有效的管道系统，用于问答和事实验证，在和FEVER 1.0上了最新的成果。 该系统大致由4个组件组成（请参见下图）：基于术语的/启发式的检索，神经段落的检索，神经句的检索和QA / NLI。 每个神经成分都通过使用上游成分对数据进行采样来进行训练，并由数据集提供的中间注释进行监督。 （

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    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：780kb
    • 提供者：weixin_42125826

  1. TranslateAlignRetrieve：来自ccasimiro88的合成QA语料库生成叉子的Translate-Align-Retrieve（TAR）方法-源码

  2. 用于合成QA语料库生成的Translate-Align-Retrieve（TAR）方法 该存储库包含TAR方法的实现，该方法是为将斯坦福大学问答数据集（SQuAD）自动翻译为西班牙语而设计和实现的。 它分为四个文件夹： src/tar ：TAR方法的代码 SQuAD-es-v1.1 ：SQuAD v1.1培训数据集的西班牙语翻译 SQuAD-es-v2.0 ：SQuAD v2.0培训数据集的西班牙语翻译 src/qa ：用于根据经过预训练的Multilingual-BERT模型（使用SQuAD

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    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：34mb
    • 提供者：weixin_42118770

  1. vocationQA：职业构成的问答系统-源码

  2. 职业QA 职业构成问答系统

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：648kb
    • 提供者：weixin_42169674

  1. telegram-qa-with-arxiv-papers：:robot::robot::robot:使用Telegram bot大规模使用arXiv论文回答问题-源码

  2. 使用ArXiV论文进行电报质量检查-Paper2code 介绍 我们将使用transformers模型（ RoBERTa ）构建神经问答系统。 这种方法能够在几秒钟内对数百万个文档进行问答。 快速开始 克隆存储库 git clone --depth=1 https://github.com/paper2code/telegram-qa-with-arxiv-papers cd telegram-qa-with-arxiv-papers mv .env-example .env 码头工人 要tel

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    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：432kb
    • 提供者：weixin_42164534

  1. pytorch-question-answering：使用PyTorch进行问答的重要论文实施-源码

  2. PyTorch问答 该存储库包含一些最重要的问题解答论文的实现。 这些实现以教程的形式进行，并且大致是所述论文的注释。 对于那些了解深度学习和NLP基础知识，想要开始阅读稍微复杂的论文并了解其实现方式的人来说，该存储库可能会有所帮助。 尽管我已尽力以简单的方式分解所有内容，但该存储库还假定您对PyTorch基础有所了解。 问题回答 问答是一项重要的任务，基于此，可以判断NLP系统和AI的智能。 QA系统将给出有关某个主题的简短段落或上下文，并根据文章内容提出一些问题。 这些问题的答案是上下文的跨

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    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：12mb
    • 提供者：weixin_42116794

  1. COVID19-KBQA-DEMO：COVID-2019中文知识问答系统-源码

  2. COVID19-KBQA-DEMO COVID-2019中文知识问答系统（SIMPLE DEMO） 将OpenKG数据转换为RDF导入Jena后采用SPARQL查询，QA采用refo模板。 这是一个简单的Demo，功能并不完善，需要增加更多的模板。 COVID19 环境 Python 3.6+ 阿帕奇（Jena Fuseki） SPARQLWrapper 翻新 界坝 数据来源 （转换后的RDF数据已上传至本仓库，数据使用说明移步 ） 参考

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-29
    • 文件大小：31mb
    • 提供者：weixin_42137539

  1. qa：:kissing_face_with_closed_eyes:基于Spring Boot的问答网站-源码

  2. 问答社区 QA是一个基于架构而设计开发的问答网站。 主要为用户提供以下服务： 问题发布 评论 用户私信 关注 站内全文检索 技术选型 + + MySQL + + 注意，为保证系统正常运行，请安装并创建好以下环境： MySQL 雷迪斯 Solr（搜索服务时用到） 功能描述 注册 为了保证用户信息安全，系统对用户密码采用“ salt + md5”的方式进行加密/脱敏。用户注册/登录成功后，系统会生成一个票证，将票证与用户ID相关联，可以将此信息插入到数据库表login_ticket中，同

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  1. T5-for-NQ:针对自然问题的微调T5模型-源码

  2. T5自然问题 T5 for NQ是针对自然问题的文本到文本的问答。 它使用自然问题（NQ）数据集对T5模型进行微调，该数据集旨在使用实际用户问题和注释者从Wikipedia中找到的相应答案来训练和评估自动QA系统。 安装 克隆仓库，然后进入目录。 运行pip install -e . 。 数据集 要下载数据集，请首先 。 因此，创建目录data/natural-questions/并使用以下格式下载原始格式的完整数据集（而不是简化的训练集）： gsutil -m cp -R gs://nat

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    • 发布日期：2021-04-02
    • 文件大小：32kb
    • 提供者：weixin_42127937