1.基于知识图谱知识问答系统实现思路基于知识图谱的问答系统通过对市场上现有的知识存储技术和知识问答技术进行深入调查和考察得出了一个重要的结论:研发一款基于知识图谱的问答系统来辅助学习计算机网络课程是至关重要且必要的。 首先,这样的系统能够利用知识图谱的结构化特性,清晰地呈现计算机网络领域的庞大知识体系,使学生能够更系统地学习和理解相关概念、协议、技术以及实践经验。https://blog.csdn.net/2402_82861708/article/details/139509581

2.基于知识图谱的问答系统相比于传统的搜索引擎获取知识的方式,智能问答系统更加友好,自然语言交互的方式更符合人的习惯。随着知识图谱的快速发展,知识图谱已经被广泛引用到各大领域中,可作为问答系统一个高质量的数据源,对问答系统在各领域的应用起到了推进作用。基于知识图谱的问答系统(Question Answering System based on Knowledge Graphs,KGQAhttps://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10487-1019666430.htm

3.基于知识图谱的问答系统的设计与实现以基于知识图谱的问答系统的实现流程作为基准,并将知识图谱作为查询数据库,问句实体识别模型和问句意图识别模型作为语义解析方法,设计并实现了基于澳大利亚旅游知识图谱的旅游问答系统。该系统可以和用户进行实时交互,根据用户提出的有关澳大利亚旅游领域问题,利用问句实体识别模型和问句意图识别模型,识别出实体和意图类别,然后https://wap.cnki.net/lunwen-1022578872.html

4.基于BERT的知识图谱的问答系统的原理bert问答系统基于BERT的知识图谱的问答系统的原理 bert 问答系统 大家好,我是Sonhhxg_柒,希望你看完之后,能对你有所帮助,不足请指正!共同学习交流 foreword ?说明?本人讲解主要包括Python、机器学习(ML)、深度学习(DL)、自然语言处理(NLP)等内容。https://blog.51cto.com/u_16213671/10925260

5.基于机器人知识图谱的智能问答系统的设计与实现3 1.2.3知识图谱研究现状4 1.2.4基于知识图谱问答系统的研究现状4 1.3课题研究的目标及意义https://www.docin.com/p-2524098481.html

6.GitHubYeYzheng/KGQABasedOn基于医药知识图谱的智能问答系统 这是一个基于Python模块REfO实现的知识库问答初级系统. 该问答系统可以解析输入的自然语言问句生成 SPARQL 查询,进一步请求后台基于TDB知识库的Apache Jena Fuseki 服务, 进而得到问题的结果。 提供疾病症状、疾病用药、药品查询等功能。 https://github.com/YeYzheng/KGQA-Based-On-medicine

7.基于时序知识图谱的问答系统.pdf基于时序知识图谱的问答系统.pdf 35页内容提供方:优选文档 大小:19.26 MB 字数:约4.62万字 发布时间:2022-03-19发布于广西 浏览人气:97 下载次数:仅上传者可见 收藏次数:0 需要金币:*** 金币 (10金币=人民币1元)基于时序知识图谱的问答系统.pdf 关闭预览 想预览更多内容,点击免费在线预览全文 https://max.book118.com/html/2022/0318/7064152201004102.shtm

8.“苏集创”苏州大学创新成果推介(76)——基于知识图谱的智能问答本期向大家推介的是苏州大学计算机科学与技术学院陈文亮、张民教授团队的成果:《基于知识图谱的智能问答系统》。 主要成果完成人: 陈文亮教授,苏州大学计算机科学与技术学院教授,博士生导师。主要研究方向:包含语言分析、信息抽取、知识图谱。目前主要专注于建设基础语言分析平台和构建知识图谱。 https://sdttc.suda.edu.cn/94/5f/c23570a562271/page.htm

9.《知识图谱》:知识问答的分类体系文化&方法王昊奋本文节选自《知识图谱:方法、实践与应用》一书,本书系统地介绍知识图谱涉及的关键技术,如知识建模、关系抽取、图存储、自动推理、图谱表示学习、语义搜索、知识问答、图挖掘分析等。此外,本书还尝试将学术前沿和实战结合,让读者在掌握实际应用能力的同时对前沿技术发展有所了解。 https://www.infoq.cn/article/FhpvejKT2HSguikKPWf3

10.基于知识的问答系统(Knowledge基于知识的问答系统(Knowledge-based QA, KBQA )将用户的问题转化为对知识图谱的( ),直接得到用户关心问题的答案。 A、查询 B、聚类 C、分类 D、概念发现 点击查看答案http://www.ppkao.com/wangke/daan/176f01f9de074866b017c44862c48bf5

11.智能问答系统产品设计详解之问答型机器人搭建信息化转型试验证明,word2vec来计算问句匹配的准确率明显要好。 至此,因本人一直从事NLP领域的智能问答系统产品设计工作,所以想把一些经验分享给大家,相互学习和交流,后续还会持续更新基于知识图谱的问答系统和多轮对话的产品设计。https://www.jinyuweb.com/share/IT_consultation/244.html

12.知识图谱中的问答系统工作流程问答系统会对输入的自然语言问题进行预处理,包括分词、去除停用词等,将问题转化为机器可理解的形式。 2.问题匹配 系统会根据问题的关键词和语义进行匹配,从知识图谱中找到相关的实体和属性。 3.信息抽取 系统会从知识图谱中抽取与问题相关的信息,包括实体的属性、关系等。 https://nrdstudio.cn/app/e06f7dda219040bac2ead3ec552ca984/

13.知识图谱问答领域综述表2智能问答项目 2.2 基于知识图谱的问答系统 近年来, 随着知识图谱概念渗透到各领域, 基于知识图谱的智能问答逐渐成为焦点之一, 在金融、医疗、旅游、农业、电商等垂直领域, 都不乏相关研究, 例如李贺等人[20]构建的基于疾病知识图谱的问题系统, 杜泽宇等人[21]的电商知识图谱的问答系统, 由于医疗和电商等领域对该https://c-s-a.org.cn/html/2022/4/8418.html

14.人工智能问答系统如何从零构建一个人工智能闲聊问答系统?四、众享问答系统谁开发的? 众享问答系统是由中国科学院计算技术研究所开发的。该系统是一种基于知识图谱的智能问答系统,可以回答用户提出的自然语言问题。众享问答系统利用了大规模的结构化和半结构化数据,通过自然语言处理、信息抽取、知识表示和推理等技术,将问题转化为语义表示,并在知识图谱中进行查询和推理,最终给https://tool.a5.cn/article/show/72388.html