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美团知识图谱问答技术实践与探索

针对不同问题，美团的智能问答系统包含多路解决方案： PairQA：采用信息检索技术，从社区已有回答的问题中返回与当前问题最接近的问题答案。...在用户的问题中，包括着大量关于商品、商家、景区、酒店等相关基础信息及政策等信息咨询，基于KBQA技术能有效地利用商品、商家详情页中的信息，来解决此类信息咨询问题。...带约束问题：用户的问题中通常带有众多条件，例如“故宫学生有优惠吗”，需要我们对故宫所关联的优惠政策进行筛选，而不是把所有的优惠政策都回答给用户。...2.2 关系识别关系识别是KBQA中另一个核心模块，目的是识别出用户Query所问的关系（Predicate），从而与主实体（Subject）联合确定唯一子图，得到答案（Object）。...2.3 复杂问题理解在真实场景中，大部分问题可以归为以下四类（绿色为答案节点），如下图8所示：图8 复杂问题分类问题的跳数根据实体数量决定，单跳问题通常只涉及商户的基本信息，比如问商户的地址、电话

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基于三元组知识图谱的简易问答系统

【回答句式】虽然上面都使用了三元组结构，但是为了用户体验，回答问题依然希望能够使用自然语言。这就需要指定答案以及可以利用的原问句已知条件，套用一定的句式翻译成自然语言。...上例中：问句中的已知条件为"清政府",答案比如有(“签订”,“天津条约”)，那回答就可以是“清政府签订天津条约。” 首先由问句的主谓宾解析结果得到候选的问题模板集，它们会限制回答句式。...再对于具体的问题模板，人工设定对应的具体回答方式，就能够保证回答与问题在语义上的协调性。首先，从问题中涉及到的具体实体类型，我们就能够极大地确定问题的语义范围。比如模板#机构名#签订了哪些条约？...另外，问题中的一些措辞也会体现一定的倾向性或者意图，可以通过模板针对性地进行调整。比如模板#人名#作出了哪些贡献？ (#人名#,?x,?...y)，中包含的贡献一词，尽管不在解析结果中，但它指示我们寻找正面的结果。比如我们询问(孙中山,?x,?y)，对于模板#人名#作了哪些事情？

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对话推荐系统的进展与五个关键挑战

作者 | 谢明辉推荐系统旨在从用户的交互历史识别出用户的偏好，目前已经在工业界得到广泛应用。但是传统静态推荐模型难以解决两个重要的问题。1，用户到底喜欢什么？2，为什么用户喜欢一个物品？...基于问题的用户偏好识别基于问题的偏好识别是通过向用户询问物品或者物品的属性识别出用户的偏好。...询问物品传统的推荐系统直接向用户询问物品本身，在此基础上，添加与用户的自然语言交互接口，成为对话推荐系统。基于选择的方法让用户从待选列表中选择自己喜欢的物品。...每轮系统让用户选择一个或多个不同的话题，如NBA，美食等，然后从这些话题中选择物品推荐给用户。模型包含了trigger模块，来决定是否询问属性，或者做推荐。...多轮对话的技巧问题驱动的方法关注“问什么”，而多轮对话主要关注“什么时候问”或者“怎么维持对话”。何时问、何时推荐在交互中使用好的策略，对提升用户体验很关键。

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Cryptocurrency常见问题

，得到了人们广泛的关注。...加密货币的供应量被证实是有限量的，但由于需求量与投资者数量的增加，随着时间的推移，每个投资者将会获得到越来越少的数量。一切集中管理控制的事物都可能被任意调节、审查或贬值。...现在让我们应用这些一般规则来回答人们似乎很想询问的关于加密货币的问题。问：财富用于投资在股票/法币与加密货币之间最大的区别是什么？...即使比特币达到小数点后8位，也只是扩大了其单位内可分的程度，不会使全球比特币数量有所增加。现在乃至未来，那些越早采取行动的人或者已经很富有的人才将会拥有大量加密货币。问：比特币公平吗？...答：避免失败的中心集权实际上是哲学问题中分权化旨在解决的问题之一。

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虚树入门

简介虚树，顾名思义就是不真实的树。它往往出现在一类树形动态规划问题中。换句话说，虚树实际就是为了解决一类树形动态规划问题而诞生的！...有$m$次询问，每次询问给出$k$个点，问使得这$k$个点均不与$1$号点(根节点)相连的最小代价 $n=1,\sum k <= 500000$(m是smg..)...我们考虑暴力dp 设$f[x]$为处理完以$x$为根的树的最小代价转移分为两种情况 1.断开自己与父亲的联系，代价为从根到该节点的最小值 2.不考虑该节点(前提是该节点不是询问点)，把子树内的所有询问点都断开的代价...第二张比较鬼畜，因为在这道题中我们必须要断开$5$号点，因此$7,8$号点用不到构建考虑得到了询问点，如何构造出一棵虚树。...首先我们要先对整棵树dfs一遍，求出他们的dfs序，然后对每个节点以dfs序为关键字从小到大排序同时维护一个栈，表示从根到栈顶元素这条链假设当前要加入的节点为$p$，栈顶元素为$x = s[top]

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trie树（字典树）-HDU1251

举一个例子,给50000个由小写字母构成的长度不超过10的单词,然后问某个公共前缀是否出现过。...如果我们直接从字符串集中从头往后搜，看给定的字符串是否为字符串集中某个字符串的前缀，那样复杂度为O(50000^2)，这样显然会TLE。...又或是我们对于字符串集中的每个字符串，我们用MAP存下它所有的前缀。然后询问时可以直接给出结果。这样复杂度为O(50000*len),最坏情况下len为字符串最长字符串的长度。...pid=1251题目和我上面举的例子差不多，是说给定一个字符串集合，然后每次询问时给出一个字符串，问以该字符串为前缀的字符串在集合中有多少个。...count;//这个附加变量在本题中记录遍历到该结点形成的字符串出现的次数，在不同题中可记录不同的内容。

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高效ChatGPT Prompt (一): 清晰且具体的指令

从本篇开始,我将介绍编写高效的ChatGPT Prompt的一些策略与技巧....一) 学会使用分割符如果你的问题中,包括一些素材或资料, 需要显式的与问题区分开来. 这种情况下,学会使用一些分割符会更好. 让ChatGPT更容易理解....显式的告知ChatGPT检查前置并告知其不满足的响应,会改善ChatGPT的响应 Prompt: 请帮助计算用户提出的数学计算问题,并告知答案....也许这样去询问ChatGPT, 就会更有效改进Prompt: 请帮助计算用户提出的数学计算问题,并告知答案. 如果问题不是数学计算问题,请回复不知道....问题: 中国的面积有多大如果这样询问,ChatGPT就会回复不知道相关的内容, 而以上一个Prompt来询问,ChatGPT则会回复你这个提问.

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斯坦福大学新研究：询问愚蠢问题，AI能变聪明

但是如果数据中缺少某个概念时，AI 是无法自己得到它：将 AI 的知识源限制在房间里的书上会阻止 AI 学习房间里没有的其它概念。...由于这一限制，迄今为止，从人类交互中学习的方法仅在手动人类标签或小的行动空间（如游戏和模拟）中取得成功。...为克服这些挑战，本文引入一种社会情境人工智能的形式化，将其作为迭代强化学习问题，在这个问题中，智能体通过与人们社会环境进行交互来改善底层模型，在这种环境中，人可能会、也可能不会做出信息响应。...图 2：本文的智能体在社交媒体上与人们发起的 236000 次互动，显示其问题和回答的多样性。一些问题验证了概念，而另一些问题则询问诸如建筑物类型或对象材质等属性。答案在长度和词汇上差异很大。...每个问题前面都有一个自我介绍：我们是一个计算机科学研究项目。为了保护隐私，所展示的照片都是在创意共享许可下，并且在视觉和语义上都与用户在社交媒体上上传的照片相似。

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用研项目问卷优化的常见问题和解决方法

5）移动样本库调研：首先招募一批被访者加入样本库，并检查其信息的准确程度；或者是一个产品用户集合包。执行调研项目时，从样本库中抽样发送问卷。可支持随机或者定向人群调研。...我司内部通常是移动样本库调研，因为本文是讨论问卷转化问题，所以主要说的是街头拦截+计算机辅助面访向移动样本库调研迁移过程中，问卷结构和问法上需要做出一些调整。...在拦截面访方式中，不管是何种调研目的、研究何种产品，这些问题似乎已经成为了标配，当深入询问外部研究员这些甄别题必要性的时候，得到回答类似于“不太清楚，其他的问卷里都有，所以就复制过来了”。...线下拦截的流动性也使用户询问变得容易，如果用户在这些问题不合格的话，大不了再去拦一批。甄别题多一些没太大问题，有访问员能充分进行解释和不耐烦情绪安抚。...线上样本库调研，通常具有答题信息记录功能，对于经常询问的一些题目，比如年龄、性别，或许有识别记录，可实现自动匹配，无须在问卷中询问。不仅是甄别题，在主体问题中，同样进行必要性考虑，可适当删减题目。

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京东座驾莫非成了乌龟？

致电京东客服，对话过程如下：我：描述过程，询问订单怎么回事？...注：第一次拨打客服电话，这个订单号是存在的致电客服，对话过程如下：我：阐述过程，问：为什么没给我任何反馈？客服：记录显示6.25电话联系过您，但您未接通。...这也就是技术常说的数据一致性问题，反映到现实世界就是：实际结果和预期结果不一致售后机制较乱：客服告知20号会发货且发货后会告知我，但直到6.25(距离用户的心理预期时间有点久)才打电话给我，且没打通。...数据不一致不算事：客服表示其他人也遇到这样的问题，说明有部分用户遇到了该问题。过去十多天，问题还没得到解决，客户还是看不到自己的订单。从我个人角度看，这算非常严重的问题。...从京东方面思考，如果京东认为问题严重，则反映京东的问题处理速度、产品的迭代速度应证了标题中的乌龟二字；如果京东认为不严重，也造成不了什么损失，顶多就是少量客户BB一下，那京东眼里可能没客户体验不是那么重要

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认识下IO五兄弟，BIO、NIO、AIO、IO多路复用、信号驱动IO

5、非阻塞IO（NIO）非阻塞IO，可以看作是半阻塞IO，因为他在第一阶段数据准备阶段不阻塞，第二阶段数据拷贝阶段阻塞，当用户发出IO请求的时候，会有一个线程去询问内核数据准备好了吗，一直问一直问，在这期间...这种方式的缺点就是反复的轮训去询问内核数据好了没，是很消耗CPU资源的。就像是你带手机去吃饭，你点好菜之后，你可以一直问老板，我的菜好了没，老板说没有，问完之后就可以继续玩手机继续等，继续问。...（注意，问菜好没有的，得是你自己问，这家NIO店的老板比较高冷，菜好了你不问他是不会主动告诉你的，这就是NIO的特点，数据准备就绪是用户线程主动发出的询问），这个时候菜好了，你要自己去端（数据拷贝），这个端菜的阶段...当然，你可能会问了，为啥菜好没好，还得我自己主动去问，这也太不人性化了，确实，这个问题我们想得到，计算机的科学界大师们自然也想得到，于是为了解决这个问题，于是出现了信号驱动IO和IO多路复用。...我们对比信号驱动IO和NIO，可以发现最重要的区别就是NIO是用户主动询问内核数据好了吗，而信号驱动IO是内核主动通知用户数据已经好了，这就改善了上面说的NIO的问题。

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实测 ChatGPT 编程效果被其发现，这波我先站队 Stack Overflow

1.4 简单问题：获取某月有多少天问：python 用input()获取用户输入的月份，输出该月有多少天，考虑闰年获取某月多少天 ChatGPT 非常迅速的给出了回复，并最后提示：请注意，这仅是一个示例...但是这个时候有一个细节，我继续提问时，打错了好几个字：“请继续修改上门的代码，在输入结果时我只需要天数即可” ChatGPT 答：如果您只需要输出天数，可以使用以下代码： # 从用户输入中读取年份和月份...ChatGPT：上一个问题中，您说：python 用input()获取用户输入的月份，输出该月有多少天，考虑闰年，input不要添加额外提示，input输入年月用逗号隔开类似这样2022,1 我通过阅读您的问题...但 ChatGPT 针对复杂问题并不是完全没有帮助，他往往可以凭借自己庞大的知识库提供一些解题的有用线索和方向。同时我们也可以尝试分解复杂的问题，逐步递进的问话方式来得到自己想要的答案。...•给出尽可能详细的信息，包括问题的背景，使用的语言、框架、环境等。•可以在问题中提供一些示例代码，这样 ChatGPT 就可以更好地理解问题，并给出更为准确的回答。

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(收藏）【数字化客户体验】NPS、CSAT和CES——2020年跟踪的客户满意度指标「建议收藏」

) 根据你得到的答案的数量和类型，你的NPS分数可能在-100和100之间。...它是如何工作的? CSAT调查通常以一个问题为特色，询问客户对某种服务、产品或与你的品牌互动的满意度。这里有一个CSAT问题的例子: “你对所得到的服务的整体满意程度如何?”...这里有一个计算CSAT客户满意度分数的简单方法——取“满意”受访者的数量(那些回答“满意-非常满意”范围内的人，或类似的参数)，除以你得到的调查反馈的数量，然后乘以100。...CES调查通常使用一个简单的问题来询问客户执行某个操作的难易程度——是否得到了支持团队的帮助，是否购买了一个产品，或者是否留下了一个评论。...更重要的是，你只能发现客户在使用服务或产品时是否有问题。你无法找出他们一开始为什么会有这个问题，以及确切的问题是什么。例如，客户可能会觉得他们很难从你的品牌中得到一些你的企业通常不提供的东西。

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并查集，不就一并和一查？

并查集是一种树型的数据结构，用于处理一些不相交集合（disjoint sets）的合并及查询问题,常常在使用中以森林来表示。...在一些有N个元素的集合应用问题中，我们通常是在开始时让每个元素构成一个单元素的集合，然后按一定顺序将属于同一组的元素所在的集合合并，其间要反复查找一个元素在哪个集合中。...你可能还有点迷糊并查集能怎么玩，看完这篇然后回头看这两个问题(分别杭电1232和杭电1272)。问题1：某省调查城镇交通状况，得到现有城镇道路统计表，表中列出了每条道路直接连通的城镇。...这个问题很容易，给定的关系看看需要合并多少次就知道最少的建设道路数量。问题二：小希希望任意两个房间有且仅有一条路径可以相通（除非走了回头路）。...并查集解析通过上面介绍，相信你已经清楚并查集就是解决集合中一些元素的合并和查询问题，现在就带你解析这个算法。初始化开始时候森林中每个元素没有任何操作，它们之间是相互独立的。

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如何利用链路追踪快速定位问题

Xxx组的xxx接口报错了,我们这边直接抛错了” “具体啥问题啊，你看下日志，我去找xxx组的人问一下，现在阻塞流程了啊” “呃。。。...随着微服务应用数量的极速增加，服务与服务链路之间的调用关系也变得错综复杂。此时，我们也会碰到其他各种难题。系统出现问题后，由于服务链路过长或过于复杂，无法快速准确定位问题。...如何梳理服务依赖以及依赖的合理性？如何分析链路性能问题以及实时容量规划？通过分析链路耗时、服务间的依赖关系，就可以得到用户的行为路径，汇总分析出具体出问题的场景。...Annotation 在上述遇到的问题中，我们除了希望得到整个请求的链路。还希望能够对其中的某个服务进行调优。这个时候我们就需要对单个服务，或者说是span，记录更多的信息。...我们可以从数据层面关联应用日志（Logs）、关键事件（Events）、性能指标（Metrics）或诊断工具（Profiling），也可以从系统层面关联用户终端、网关、应用、中间件、容器与基础设施。

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Theano 中文文档 0.9 - 1. 欢迎

Acknowledgements - 我们从其他项目中得到的。相关项目 - 链接到在Theano顶部实现新功能的其他项目您可以下载最新的PDF文档，而不是在线阅读。...在StackOverflow上询问/查看问题/答案我们使用Github门票跟踪问题（但是，仍然可以在Assembla上找到一些旧的门票）。来蒙特利尔参观我们！...在你的问题中包含以下详细信息通常很有帮助：如果你有错误，提供完整的错误消息，即使它很长你使用的哪个版本的Python和Theano 你是否使用CPU或GPU设备你的Theano配置设置的详细信息（...我们都曾经是Theano的新手，一旦社区扩展，就有不断涌现的Theano新用户寻求帮助。也许你问一个问题，当你第一次出发？现在你可以通过帮助别人来支付它。这也是加强你自己的Theano知识的好方法。...我们都曾经是Theano的新手，一旦社区扩展，就有不断涌现的Theano新用户寻求帮助。也许你问一个问题，当你第一次出发？现在你可以通过帮助别人来支付它。这也是加强你自己的Theano知识的好方法。

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微软正在研发能像人类一样接收和处理信息的智能系统

一般情况下，当给人们展示一张照片，并询问照片中的某样东西的时候，人们通常会通过视觉系统从照片中获取很多细节信息，然后会加工这些细节信息并输出很多语言来回答所问的问题。...目前，微软的一个研究小组与来自卡内基梅隆大学的同行们设计出了一个系统来模拟同样的过程。这套系统利用计算机视觉，深度学习以及自然语言处理等技术来分析图片，并像人类一样回答所提的问题。...同时，这群研究者们也设计出了一种模型，可以“将多步推理应用到回答图片相关的问题中”。这套系统像人脑和眼睛一样会“看”一个场景中的动态（如果有的话），并找出其中多个可视化物体之间的关系。...目前，研究人员们正在进行相关工作以使该套系统具有集中注意力，聚集视觉线索并逐步推导问题答案及解决问题的能力。微软希望最终能设计出可以预知人们需求并能进行实时推荐的系统。...据该公司介绍，能开发出基于视觉信息处理问题的系统是研发人工智能工具的关键。例如，在自行车上装一个摄像机不停拍照并应用该技术进行处理就可以保障骑行安全。

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问题之书-序

问题之书一、序 1. 为什么要写这本书自从2017.12.4开始写公众号，不断地有人加我好友问各种问题。2020年底写过一篇文章：《六问：如何提问题》，希望指导大家如何高效的提出问题。...但是仍然源源不断的出现一些让我原地爆炸的问题。虽然人生就是不断遇到和解决（或逃避）问题的过程，但是一些问题平白让我自闭了许久。这几年从回答问题中得到的快乐远远少于收获的负能量。...在某天又一次的崩溃之后，我觉得有必要写一写在回答别人问题过程中得到的经验，以及常见问题的解决方法。...而过了“绝望山谷”的人自己已经可以解决大部分的问题，具有深厚的知识、丰富的经验、触类旁通的联想能力和高超的搜索技巧。 2.2 提问者的心态遇到问题之后，一些人会萌生想别人询问的想法。...所以对于提问者，在提出问题之前实际上有很多工作需要做。这一点在下一章：如何认识、组织和提出自己的问题中详细说明。

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基于大模型的对话式数据分析产品“腾讯云 ChatBI ”正式上线公测

腾讯云 ChatBI 支持移动问数，能有效解决随时随地获数难的问题。...产品亮点 / 多轮对话与智能追问腾讯云 ChatBI 支持多轮对话和智能追问，当用户得到一份数据分析结果后可以紧接着继续提问，腾讯云 ChatBI 将结合上下文进行回答。...输入联想可根据用户输入的关键词，快速联想相关问题进行推荐。猜你想问可根据用户当前提问智能推荐相关问题，让分析思路持续不间断。.../ Excel 轻量分析除了对数据表进行分析外，腾讯云 ChatBI 还支持从 Excel 文件导入，秒出分析结论，并支持继续提问刨根问底。有效满足小型企业的轻量化数据分析场景。...我能问腾讯云ChatBI什么问题？ / 数据统计例如询问“ 2023 年各商品品类的销售额分别是多少”，腾讯云 ChatBI 能按商品品类进行分组聚合，并返回各商品品类的销售额。

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面经 | 嵌入式软件开发(海康威视)

嵌入式软件开发的笔试题中，c/c++、数据结构、操作系统、计算机网络等都会涉及到，对于操作系统方面的考察相较于其他岗位会更多一些。...我在技术面提问环节一般都会问一下：如果我有幸加入贵公司，我这个岗位一般的工作内容是什么？总结：可能因为面试时常只有半个小时吧，没有考察代码能力。问的关于语言的知识不是很多。...你在比赛中能够获奖，你觉得你最关键的因素是什么？这几年有没有碰到什么从现在的结果来看比较失败的决策或者决定？你从中学到了什么？保研时候，你为何选择现在的学校呢，是出于一种什么样的考虑呢？...询问我个人的工作意向城市等，并和我聊了一下各个地点的具体工作内容。问我还有什么问题？因为我以为这是hr面，但是面试官迟迟没有说工资待遇等情况，所以我在这里便问了，也是非常尴尬了。...我当时就愣住了，然后赶紧说我觉得联发科非常优秀，如果我能加入联发科，我觉得我个人是可以得到很好的成长与发展的。。。。。

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