问答专题

阅读理解问答调研

一、阅读理解型问答 1、概念机器阅读理解与问答主要涉及到深度学习、自然语言处理和信息检索。机器阅读理解具有很高的研究价值和多样的落地场景。它能够让计算机帮助人类在大量文本中快速找到准确答案，从而减轻人们对信息的获取的成本。具体来讲，机器阅读理解和问答任务（QA）指的是给定一个问题和一个或多个文本，训练的QA系统可以依据文本找出问题答案。一般情况下，有以下三种问题：Simple (fac

阅读理解式问答

问题描述使用非结构化的知识库——维基百科来进行问答，其主要思想是先通过问题在维基百科上检索相关的文章，再对文章中的段落进行阅读理解，最后选出最可能的答案。这其中涉及到最重要的核心技术就是机器的阅读理解与问答。数据集早期的一些阅读理解数据集如MCTest、Algebra、Science等都有着数据量小、难度较大（回答问题需要额外的常识）等缺点。针对数据量小的问题，人们构造了阅读理解任务的

Ubuntu系统搭建Tipask开源问答系统并发布公网分享好友远程访问

文章目录 1. 前言2.Tipask网站搭建2.1 Tipask网站下载和安装2.2 Tipask网页测试2.3 cpolar的安装和注册 3. 本地网页发布3.1 Cpolar临时数据隧道3.2 Cpolar稳定隧道（云端设置）3.3 Cpolar稳定隧道（本地设置） 4. 公网访问测试5. 结语 1. 前言在我们的生活和工作中，经常会碰到各种各样的问题，而碰到问题的时候，

蓝桥杯备战20.有奖问答_动态规划

P9230 [蓝桥杯 2023 省 A] 填空问题 - 洛谷 | 计算机科学教育新生态 (luogu.com.cn) #include<bits/stdc++.h>using namespace std;#define endl '\n'#define int long longconst int N = 2e5+10,M = 1e3+10;int f[M][M];signed ma

蓝桥杯备战.19有奖问答dfs

P9230 [蓝桥杯 2023 省 A] 填空问题 - 洛谷 | 计算机科学教育新生态 (luogu.com.cn) #include<bits/stdc++.h>using namespace std;#define endl '\n'//#define int long longconst int N = 2e5+10;int a[N],w[N];int ans = 0;voi

zabbix“专家坐诊”第238期问答

问题一 Q：请问一下 zabbix 如何监控服务器端口的出和入流量?就类似iftop这样的。 A：可以用snmp去监控。问题二 Q：各位有什么工具能导出zabbix主机列表成execl格式吗？ A：进mysql，到hostid，然后再用python写个脚本把数据库文件转成excel。问题三 Q：这个value cache 怎么越来越大啊？刚刚报警超过95%了，我得配置文件中给的128M

知识付费问答系统,2019年教育行业四大风口是什么？

时间进入到9月，2019年下半年已经悄然开启。不知道，各位校长们年初制定的目标都完成了多少呢?在这下半年，教育行业四大风口是什么? 风口1：职业教育早在今年年初的政府工作报告中，国务院总理李克强就提到了要加强现代职业教育的发展。改革和完善高职院校的招生考试办法，扩大高职院校的奖学金、助学金的覆盖面，提高相关补助标准。加快学历证书与职业技能等级证书的互通衔接。在今年

十次方微服务项目实战05--招聘问答模块微服务开发及代码自动生成

一、招聘微服务模块 1.1 原型先来看一下页面原型，如图：招聘微服务主要有两块：企业信息和招聘信息两个大功能：推荐职位和最新职位 1.2 表结构分析 1.2.1 企业表 1.2.2 招聘信息表 1.3 代码生成接下来使用开源代码生成器codeutil 来完成代码的生成开源网址: https://gitee.com/chuanzhiliubei/codeutil

QA测试开发工程师面试题满分问答22: （干货）为什么要加锁Lock，举个例子说说

加锁原因下面代码会有什么问题？ import threadingimport requestsfrom queue import Queuedef make_request(url, params, results_queue):response = requests.get(url, params=params)result = {'url': url,'params': params

建议这些企业都搭建在线自动问答AI机器人

越来越多的企业开始认识到在线自动问答AI机器人的重要性，甚至有的企业开始在琢磨如何搭建一个在线自动问答ai机器人。在线自动问答ai机器人可以有效提升客户服务的效率，还能降低企业的运营成本提高用户体验感。本文将探讨建议什么样的企业搭建在线自动问答AI机器人，以及应该如何如何搭建在线自动问答ai机器人，一起来看看吧。一、哪些企业需要搭建在线自动问答AI机器人客户服务需

ai直播-智能化视频直播-全程自动学，高效互动问答！

ai直播-智能化视频直播-全程自动学，高效互动问答！普通人想要致富，光靠勤劳是不可能的，唯有抓住时代风口，才能铸造成功之路。大家都知道，现在最赚钱的行业，直播和卖货，肯定是名列前茅。但是我们作为个体商户，请网红带货代价太大，而且还需要专人运营，明显不适用大多数商户。如果自己去直播帮自家产品带货，要全天守候在屏幕前，时不时有人问问题要及时回答，人的精力明显是不够的。但ai智能化视频直播，可以

【小笔记】问答系统可视化实现的三种方式

下面三种方式都是基于Python的哈，从简单到复杂。方式一：命令行交互问答优点：原始简单直接方式二：使用Python可视化框架优点：无需学习前端技术栈即可搭建一个web。 streamlit：⭐️⭐️⭐️⭐️gradio：⭐️⭐️⭐️dash：未使用，不评价pyWebIO：未使用，不评价方式三：使用前后端开发web 优点：灵活自由，可创建各种复杂和定制的可视化，如带图

检索增强生成(RAG)实践：基于LlamaIndex和Qwen1.5搭建智能问答系统

检索增强生成(RAG)实践：基于LlamaIndex和Qwen1.5搭建智能问答系统什么是 RAG LLM 会产生误导性的 “幻觉”，依赖的信息可能过时，处理特定知识时效率不高，缺乏专业领域的深度洞察，同时在推理能力上也有所欠缺。正是在这样的背景下，检索增强生成技术（Retrieval-Augmented Generation，RAG）应时而生，成为 AI 时代的一大趋势。RAG 通过

5篇联合知识图谱的自动问答相关论文

1. An Interpretable Reasoning Network for Multi-Relation Question Answering（基于可解释推理网络的多关系自动问答）作者：Mantong Zhou,Minlie Huang,Xiaoyan Zhu 摘要：Multi-relation Question Answering is a challenging t

使用Gradio搭建聊天UI实现质谱AI智能问答

使用Gradio搭建聊天UI实现质谱AI智能问答一、调用智谱 AI API二、使用Gradio搭建聊天UI三、将流式处理添加到交互式聊天机器人一、调用智谱 AI API 1、获取api_key 智谱AI开放平台网址： https://open.bigmodel.cn/overview 2、安装库pip install zhipuai 3、执行一下代码，调用质谱ap

LLM⊗KG范式下的知识图谱问答实现框架思想阅读

分享一张有趣的图，意思是在分类场景下，使用大模型和fasttext的效果，评论也很逗。这其实背后的逻辑是，在类别众多的分类场景下，尤其是在标注数据量不缺的情况下，大模型的收益是否能够比有监督模型的收益更多。这个例子虽然没有说标注数据量，但估计量不会少。我们继续回到知识图谱与大模型的话题: 读到一个大模型和知识图谱融合的有趣工作《 Think-on-Graph: Deep and Re

仿知乎网站问答源码，开源版

仿知乎网站问答源码，开源版需要一定动手能力发文章，发视频，发想法，提问回答，注册登录开发环境使用技术：springboot+thymeleaf+Redis；开发环境：tomcat8.0+，jdk8.0+, IDEA项目，mysql5.7 源码截图：下载地址：https://yuncv.lanzouw.com/iXhhp1xn6qje

医疗大模型华佗GPT-2：医学问答超越GPT-4，通过2023年国家执业药师考试

前言随着人工智能技术的快速发展，特别是在自然语言处理(NLP)领域，大型预训练模型如GPT系列已经显示出在多个领域的强大应用潜力。最近，华佗GPT-2医疗大模型的发布，不仅标志着人工智能在医学领域的一大进步，更是在2023年国家执业药师考试中展示了其超越国际知名GPT-4模型的卓越能力。模型概述华佗GPT-2是由由深圳市大数据研究院和香港中文大学（深圳）联合推出的医疗系列大模型。此模型

Flink 全网最全资源（视频、博客、PPT、入门、原理、实战、性能调优、源码解析、问答等持续更新）

Flink 学习 https://github.com/zhisheng17/flink-learning 麻烦路过的各位亲给这个项目点个 star，太不易了，写了这么多，算是对我坚持下来的一种鼓励吧！ http://www.54tianzhisheng.cn/2019/12/31/Flink-resources/ 本项目结构博客 1、Flink 从0到1学习 —— Apache

[Java、Android面试]_24_Compose为什么绘制要比XML快？(高频问答)

欢迎查看合集： Java、Android面试高频系列文章合集本人今年参加了很多面试，也有幸拿到了一些大厂的offer，整理了众多面试资料，后续还会分享众多面试资料。整理成了面试系列，由于时间有限，每天整理一点，后续会陆续分享出来，感兴趣的朋友可关注+收藏文章目录 1. XML结构2. Compose 1. XML结构 XML布局文件的界面层级要尽量地少，越少越好

OpenAI 新推出 AI 问答搜索引擎——SearchGPT 震撼登场

您的浏览器不支持 video 标签。 OpenAI-SearchGPT 近日，OpenAI 曝光了自己的一款令人瞩目的 AI 问答搜索引擎——SearchGPT。这款搜索引擎带来了全新的搜索体验，给整个行业带来了巨大的压力。 SearchGPT 支持多种强大的功能。首先，它能够通过聊天问答的形式搜索全网的任何内容，让用户能够轻松获取所需信息。其次，它还支持图像搜索，为用户

变革 Perplexica：AI驱动的问答搜索引擎

Perplexica是一个开源的人工智能搜索工具，也可以说是一款人工智能搜索引擎，它深入互联网以找到答案。受Perplexity AI启发，它是一个开源选择，不仅可以搜索网络，还能理解您的问题。它使用先进的机器学习算法，如相似性搜索和嵌入式技术，以精细化结果，并提供附有来源的清晰答案。利用SearxNG保持最新和完全开源，Perplexica确保您始终获取最新的信息，而不会损害您的隐私。

【多模态大模型】AI对视频内容解析问答

文章目录 1. 项目背景2. 直接对视频进行解析进行AI问答：MiniGPT4-Video2.1 MiniGPT4-Video效果 3. 对视频抽帧为图片再进行AI问答3.1 视频抽帧3.2 图片AI问答3.2.1 阿里通义千问大模型 Qwen-vl-plus3.2.2 Moonshot 1. 项目背景最近在做一个项目,需要使用AI技术对视频内容进行解析。实现这个功能,我们

2023年蓝桥杯大学A组第二题：有奖问答（一维动态规划解法）

题目描述小蓝正在参与一个现场问答的节目。活动中一共有 30 道题目，每题只有答对和答错两种情况，每答对一题得 10 分，答错一题分数归零。小蓝可以在任意时刻结束答题并获得目前分数对应的奖项，之后不能再答任何题目。最高奖项需要 100 分，所以到达 100 分时小蓝会直接停止答题。已知小蓝最终实际获得了 70 分对应的奖项，请问小蓝所有可能的答题情况有多少种? 本题的结果为一个整数，在

Office Web Components(OWC)绘图控件使用11个问答

OWC，即Office Web Components，是微软随Office提供的绘图控件，使用它能够绘制绝大部分的图形，但不幸的是 OWC的帮助文件并不好用，网上关于OWC的文章也都很简单，稍微深入一点的问题就很难搜到。所以，把自己研究OWC 的一些心得写在这里，希望能帮助有需要的朋友，使他们不必再去翻看长长的对象（属性、方法）列表。除此之外，也有一些功能还未实现，希望与大

如何用Python实现智能客服问答系统

随着人工智能技术的不断发展，机器人客服与聊天系统成为了热门话题。Python作为一种简单易学、功能强大的编程语言，在机器人客服与聊天系统的开发中具有广泛应用。本文将介绍如何使用Python实现机器人客服与聊天系统，包括实现方式、代码示例和实际应用。一、实现方式 Python实现机器人客服与聊天系统的方式有很多种，其中最常见的是使用自然语言处理（NLP）技术和机器学习算法。三、实际应用