GraphRAG在自然语言处理中的应用：从问答系统到文本生成
# 作为一名自然语言处理（NLP）和图神经网络（GNN）的研究者，我一直在探索如何将GraphRAG（Graph Retrieval-Augmented Generation）模型应用于各种NLP任务。GraphRAG结合了图检索和序列生成技术，能够有效地处理复杂的语言理解和生成任务。...
使用Python实现深度学习模型：自然语言理解与问答系统
引言 自然语言理解（NLU）是自然语言处理（NLP）的一个重要分支，旨在让计算机理解和处理人类语言。问答系统是NLU的一个典型应用，广泛应用于智能助手、客服机器人等领域。本文将介绍如何使用Python和深度学习技术构建一个简单的自然语言理解与问答系统，并提供详细的代码示例。 所需工具 Python ...
基于深度学习的自然语言处理技术在智能问答系统中的应用
在信息技术迅猛发展的今天，人们对于智能化服务的需求日益增长。智能问答系统作为人工智能领域中的一个重要分支，它的目标是使计算机能够理解人类的自然语言，并提供准确、及时的答案。深度学习作为一种强大的机器学习方法，其在自然语言处理中的应用已经取得了显著的成效。 首先，我们需要了解自然语言处理的基本概念。自然语言处理是计算机科学、人工...
自然语言处理：实现智能问答系统的关键技术
在当今信息爆炸的时代，人们在获取和分享信息时，越来越需要高效的方法来提取和理解大量文本数据。自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）作为人工智能的分支之一，正日益受到关注。NLP技术使得计算机能够理解、解释和生成人类语言，从而开发出智能问答系统，成...
斯坦福NLP课程 | 第17讲 - 多任务学习(以问答系统为例)
作者：韩信子@ShowMeAI，路遥@ShowMeAI，奇异果@ShowMeAI教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/36本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/254声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容ShowMeAI为斯坦福CS224n《自然语言处理与深度....
斯坦福NLP课程 | 第10讲 - NLP中的问答系统
作者：韩信子@ShowMeAI，路遥@ShowMeAI，奇异果@ShowMeAI教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/36本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/246声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容ShowMeAI为斯坦福CS224n《自然语言处理与深度....
NLP教程(7) - 问答系统
作者：韩信子@ShowMeAI教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/36本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/245声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容本系列为斯坦福CS224n《自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing....
中国人工智能学会通讯——面向知识图谱的自然语言问答系统 3 GAnswer 系统
3 GAnswer 系统 KB-QA中的难点之一是“歧义”问题，不同于传统的语义解析的方法，我们设计实现了一个新颖的面向知识图谱的问答系统gAnswer[8]。一方面，我们提出一种新的逻辑形式语义查询图，使用数据驱动的方式解决实体和关系的歧义，将消歧操作后推到查询执行阶段，从而提高识别精度。此方法的核心是将自然语言问题转化一个语义查询图QS，回答自然语言问题就是找到语义查询图Q在知识图谱RDF图....
中国人工智能学会通讯——面向知识图谱的自然语言问答系统 2 语义解析式的知识库问答
2 语义解析式的知识库问答 基于语义解析(semantic parsing)的方法是指先利用语义解析理解自然语言问题的语义，将问题转化为具备相同语义的逻辑形式，再通过查询引擎对生成的逻辑形式进行查询处理，得到最终结果。上述过程分别对应语义解析和查询执行两个主要阶段。这类方法的优点在于如果解析成功，则能完整获得提问者的意图，从而精确地返回查询结果。与此同时，将生成的逻辑形式展示给用户可以让用户检验....
中国人工智能学会通讯——面向知识图谱的自然语言问答系统 1 信息检索式的知识库问答
1 信息检索式的知识库问答 信息检索式的方法通常先确定问题的中心实体，继而生成问题的若干候选答案，再使用打分、排序等方式找出最适合原问题的答案。这类方法的整体框架比较简洁，对于简单问题有较好的效果。 1.1 确定中心实体 信息检索式的方法通常假设问题足够简单，大多数系统认为问题中有且仅有一个实体，这个实体被称作中心实体(Topic Entity)，这是用户输入自然语言问题的核心，同时假设问题答案....
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