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市面上的在线教育系统源码语言组成多种多样，有ASP的，有PHP的，但是使用Java编写的在线教育系统源码还是占大多数，那为何在线教育系统源码通常都由Java写成？相比起其他语言，有何优势？
市面上的网校系统源码语言组成有很多种，有采用ASP的，有采用PHP的，但是仔细统计下，其实最多的还是使用Java编写的，那为何网校系统源码通常都由Java写成？有何优点？
为了从整体上描述基于文档的限定领域对话式问答系统要实现的功能，使用户能够对本系统有一个全面正确的认识，同时给程序开发者一个关于系统的使用，系统的功能模块，以及系统的各种技术解决方案一个详细的说明。
购物直播系统源码通过直播系统内嵌至原有商城系统或独立搭建购物直播平台，商家可以利用平台的购物直播系统进行产品讲解的同时，用户可直接在购物直播页进行咨询提问和直接购买，画面高清流畅，轻松互动及网络分享。为消费者搭建全新的“直播购物”消费场景，彻底打破空间壁垒。由于网红主播自带“流量”，可以轻松带动购物气氛，刺激粉丝短时间内做出购买决策，提升订单成交率。助用户搭建专属的购物+直播平台，实现边直播变购物。
1、程序员多大年纪算高龄，届时该何去何从？ 随着年龄的增长，程序员会相对难以保持技能更新。许多人宁愿留在自己的舒适区，不冒任何风险。即使公司愿意给予他们很好地报酬，但…… 2、开源项目为什么都爱把动
传统电商流量红利期已过，获客成本越来越高，电商+直播成为链接人、货、场的新模式，且越来越重要。伴随着4G网络的成熟，直播搭上了高速发展的快车，而随着2019年成为5G元年，5G及人工智能技术的快速发展，更是让直播电商直播带货系统源码的未来充满无限可能。
智能问答 (Intelligent Question Answering, IQA) 是自然语言处理（NLP）中的一个核心子领域，旨在设计和开发可以解析、理解并回答用户提出的自然语言问题的系统。这些系统的目标不仅仅是返回与问题相关的文本，而是提供精确、凝练且直接的答案。
Milvus 是一款开源的向量相似度搜索引擎，支持使用多种 AI 模型将非结构化数据向量化，并为向量数据提供搜索服务。Milvus 集成了 Faiss、Annoy 等广泛应用的向量索引库，开发者可以针对不同场景选择不同的索引类型。使用 Milvus 就可以以相当低的成本研发出最简可行产品。
本次文章主要介绍了ERNIE-GEN(语言生成任务)、统一预训练语言模型(UniLM)、问答系统数据集(CoQA)、端到端神经生成问答(GENQA)、生成式问答系统评估方法、自编码自回归语言模型(PALM)、答案生成器(KEAG)、生成式问答(gQA)。（四篇含源码）
本篇介绍聊天机器人中出现的比较早的一种：问答系统。问答系统跟检索技术很相似，基本的功能就是，用户可以向系统咨询信息，系统通过“检索”，向用户返回精准、有效的信息。所以，常常有人说，问答系统是搜索引擎的最终形态。
AI 科技评论按：当前，整个人工智能领域对自然语言处理技术的热情可谓空前高涨。一方面，这是由于借着深度学习的东风，计算机在各种自然语言处理任务中的表现有了突飞猛进的提高；另一方面，人们生活中大量的信息检索、语音识别、文本分析等应用对粒度更细、精度更高的专用自然语言模型提出了越来越高的要求。可以预见，随着信息时代数据量的不断增长以及人类社会中语料资源的不断丰富，自然语言处理研究将不断面临新的挑战。
问答系统对结构化知识的整理和运营成本高，使企业场景中问答应用的扩展性受到较大挑战。文档问答对数据的组织形式要求降低，是对更少的人工、更多的智能的一种有价值的探索。本次直播从问答系统的发展历程谈起，聊聊问答系统的现状和应用；介绍文档问答系统的优势及困难、应用场景；分享一些我们的算法技术实践工作；最后谈谈从算法到产品的思考。
自动问答（Question Answering, QA）是指利用计算机自动回答用户所提出的问题以满足用户知识需求的任务。不同于现有搜索引擎，问答系统是信息服务的一种高级形式，系统返回用户的不再是基于关键词匹配排序的文档列表，而是精准的自然语言答案。
暨2021年“十四五”规划将数字政府提上国家顶层设计后，今年两会期间，数字经济、智慧城市再一次成为各界关注的焦点。
对于智能问答系统的部署过程和创新应用，这里将展示详细的部署步骤，并结合实际示例和代码解释。智能问答系统的应用在客户服务中具有重要意义，可以提高服务效率和用户体验，下面是部署过程的详细说明：
对话系统是自然语言处理的一个热门话题，而自然语言理解则是对话系统的关键组成部分，现有的很多自然语言理解工具往往以服务的方式获取（Google 的 API.ai, Facebook 的 Wit.ai 等），使用这些服务往往需要向服务提供商提供自己的数据，并且根据自己业务调试模型很不方便。本文为大家介绍了一种新方法，即如何基于 rasa 搭建一个中文对话系统。 在近期 AI 研习社举办的线上免费公开课上，来自北京邮电大学网络技术研究院的张庆恒分享了基于 rasa nlu 构建自己的自然语言理解工具，并结合 r
问答系统是自然语言处理领域一个很经典的问题，它用于回答人们以自然语言形式提出的问题，有着广泛的应用。其经典应用场景包括：智能语音交互、在线客服、知识获取、情感类聊天等。常见的分类有：生成型、检索型问答系统；单轮问答、多轮问答系统；面向开放领域、特定领域的问答系统。本文涉及的主要是在检索型、面向特定领域的问答系统，通常称之为——智能客服机器人。
大家好！我是开源君，一个热衷于软件开发和运维的工程师。本频道我专注于分享Github和Gitee上的高质量开源项目，并致力于推动前沿技术的分享。
一部问答系统发展史就是一部人工智能发展史。早在1950年的图灵测试就提出：如果人类无法通过问答将机器和人区分开，那么这个机器就可以被认为具有智能。问答系统和人工智能有着密不可分的关系。从基于规则和结构化数据的自动问答，到基于精细设计神经网络的文本问答，再到T5[1]将一切文本任务都转化为问答，我们足以看出自动问答系统在走向机器智能的过程中的重要性。
信息爆炸的时代，更需要我们拥有高效获得文档信息的能力。随着人工智能技术的快速发展，智能问答系统已逐渐成为提升这一能力的重要手段之一。2022 年以来，以 GPT-3 模型为代表的大规模语言模型能力的不断提升，为智能文档问答带来了新的机遇，前不久 GPT-4 模型的震撼发布更是再次颠覆人们的认知。 GPT 爆火后，人们往往聚焦于其巨大的模型和令人惊叹的自然语言生成能力，而少有人谈到如此具体的技术解析。 近日，亚马逊云科技联合 Jina AI 举办 Tech Talk 主题活动。Jina AI 联合创始人兼 C
聊天机器人本质上是一个范问答系统，既然是问答系统就离不开候选答案的选择，利用深度学习的方法可以帮助我们找到最佳的答案。
导读：智能问答系统是自然语言处理的一个重要分支。今天我们将利用分词处理以及搜索引擎搭建一个智能问答系统。 本文经授权转自公众号CSDN（ID：CSDNnews）
针对这些棘手的问题，百度深耕产业界，选取NLP领域三大高频场景——检索、问答、情感分析，推出面向真实应用场景的系统功能，覆盖金融、电商零售、文娱、旅游、房地产、生活服务等多个行业，等均已基于相关方案成功完成业务上线。
文本相似在问答系统中有很重要的应用，如基于知识的问答系统（Knowledge-based QA），基于文档的问答系统（Documen-based QA），以及基于FAQ的问答系统（Community-QA）等。像 对于问题的内容，需要进行相似度匹配，从而选择出与问题最接近，同时最合理的答案。本节介绍 基于tf-idf的余弦距离计算相似度。
文本相似在问答系统中有很重要的应用，如基于知识的问答系统（Knowledge-based QA），基于文档的问答系统（Documen-based QA），以及基于FAQ的问答系统（Community-QA）等。像 对于问题的内容，需要进行相似度匹配，从而选择出与问题最接近，同时最合理的答案。本节介绍 基于simhash相似度。
知识库问答技术主要基于知识库来帮助人们快速、准确地获取所需信息。目前，关于中文知识库问答系统的研究成果较少且以信息抽取的问答方法为主，这类方法往往通过结合大量复杂的特征与模型实现，尽管回答准确度高，但难以落地于实际场景。
从搜索引擎，一直到自动问答系统，自然语言处理（NLP）系统的发展已经极大地增强了我们获取文本信息的能力，帮我们节省了很多用来记忆和查找的时间精力。今天，每当我们脑海中涌现出问题的时候，我们的第一反应都是去搜索引擎（谷歌、百度、必应）上搜索一下。
相信很多的同学在学习AI时，都会被割过韭菜，例如前段时间很火的清华博士就是一个活生生的案例。随着AI的越来越火热，很多人就打着AI的噱头开始直播教学、视频课程、经验分享等形式开始赚钱，很多人等购买课程之后，得到的服务与购买前的服务，千差万别。这不就是活生生的被割韭菜了嘛。
无论是拥有实体的聊天机器人还是聊天机器人软件，其吸引人之处不仅在于它的语言智能，更在于它可以和使用者建立起情感联系。能够拥有自我感知能力，并能像人一样进行情感交互是每一个聊天机器人的终极目标。
文本相似在问答系统中有很重要的应用，如基于知识的问答系统（Knowledge-based QA），基于文档的问答系统（Documen-based QA），以及基于FAQ的问答系统（Community-QA）等。像 对于问题的内容，需要进行相似度匹配，从而选择出与问题最接近，同时最合理的答案。本节介绍 基于编辑距离相似度。
解决微信群，QQ群学者或者专业更难的提问，无人积极回答问题，由彬哥策划的产品。 问答系统特征如下：
文本相似在问答系统中有很重要的应用，如基于知识的问答系统（Knowledge-based QA），基于文档的问答系统（Documen-based QA），以及基于FAQ的问答系统（Community-QA）等。像 对于问题的内容，需要进行相似度匹配，从而选择出与问题最接近，同时最合理的答案。本节介绍 基于ngram-tf-idf的余弦距离计算相似度。
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我自己在某厂做了两年语音个人助理，后来自己出来创业，首先就否定了这个方向，或者它的变种（如问答系统、智能音箱、客服机器人、聊天机器人、陪伴机器人等等，各自有软件和硬件的版本），以下统称为Chatbot
我们也很激动地看到 AI 巨头不断地开源最新、最快的模型，例如谷歌开源了语言模型 BERT，已经在所有 benchmark 数据集上取得了突破。
文本相似在问答系统中有很重要的应用，如基于知识的问答系统（Knowledge-based QA），基于文档的问答系统（Documen-based QA），以及基于FAQ的问答系统（Community-QA）等。像 对于问题的内容，需要进行相似度匹配，从而选择出与问题最接近，同时最合理的答案。本节介绍 基于Word2Vec的wmdistance计算相似度。
文本相似在问答系统中有很重要的应用，如基于知识的问答系统（Knowledge-based QA），基于文档的问答系统（Documen-based QA），以及基于FAQ的问答系统（Community-QA）等。像 对于问题的内容，需要进行相似度匹配，从而选择出与问题最接近，同时最合理的答案。本节介绍 基于bert的余弦距离计算相似度。
文本相似在问答系统中有很重要的应用，如基于知识的问答系统（Knowledge-based QA），基于文档的问答系统（Documen-based QA），以及基于FAQ的问答系统（Community-QA）等。像 对于问题的内容，需要进行相似度匹配，从而选择出与问题最接近，同时最合理的答案。本节介绍 基于Jaccard相似度。
工欲善其事必先利其器。做人工智能，必然少不了基础框架。深度学习领域两大主流框架TensorFlow和PyTorch，一个是来自Google，另一个来自于Facebook. 国内其实也有不少框架，百度的Paddle算是做得最早的，除此之外，还有华为的MindSpore等等。
** 软件开发行业是：供应商觉得客户少，而客户觉得找不到软件开发公司。**很多人想开发软件，但是他们却找不到可靠的途径或者软件定制供应商，甚至不知道该从何入手。
在线教育直播系统受到越来越多的人追捧，随之而来的是各种盗版视频的散布，不仅侵犯讲师的知识产权，还会造成教育市场的混乱。应该如何做，才能保证知识成果不被破解翻录呢？下面，我们就来简单了解一下。
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话说天下群雄争相研究知识图谱，而真正对知识图谱和问答系统研究深入透彻的，唯谷歌和李维老师是也。听说李维老师将在凌晨3点给大家分享知识图谱和问答系统的知识，大家都非常兴奋，有诗为证： 今晚硅谷静悄悄，微群设摊待维老。 知识图谱说根苗，预计讲到雄鸡叫。 By 洪涛老师 雄鸡叫，不睡觉，定把智普都学到。 手拿板凳准备好，静等师傅来布道。 By 马少平老师 颇有难度起阶HOW，盖因听众水平高。 讲师竹筒蚕豆倒， 听者瓜子嗑不少。 By 洪涛老师 一、引子 在讨论知识图谱和问答系统之前，先给出几篇以前的文章。第一篇
.Net MVC订单后台管理系统源码编码过程 ---- 目录 .Net MVC订单后台管理系统源码编码过程 语言和环境 实现功能 功能1、显示数据 功能2、订单状态的颜色变化与操作中对应的超链接文字按钮 功能3、添加功能 数据库设计 编码完整示例： 数据库SQL 手动添加data EF引入数据库 创建控制器 初始化函数——Index 初始化视图——Index.cshtml 创建视图——AddOrderPage 添加视图编码——AddOrderPage 创建函数 AddOrder UpdateById
本次论文分享内容主要包括以下内容：鲁棒优化Bert模型（RoBERTa）、自回归预训练模型（XLNet）、无监督多任务学习语言模型、生成预训练语言理解、深层上下文单词表示、键值记忆网络、大规模问答系统训练等 。
【编者按】对自然语言计算技术的研究人员来说，能够实现人与计算机可以进行有效沟通，计算机能理解用户的意图，执行命令或回答问题一直是他们努力迈进的目标。基于近30年来在自然语言计算领域的研究经验，微软亚洲
机器理解随着人工智能第一个概念的诞生开启了它的历史。杰出的艾兰图灵先生在他的著作《Computing Machinery and Intelligence》一书中提出了如今被称为图灵测试（The Turing test）的智能判定准则。大约70年之后，问答系统，作为机器理解的一个子领域，仍然是人工智能中最困难的任务之一。
自从iPhone 4S开始内置Siri，到现在各种智能音箱，或者扎克伯格说自己做的智能管家， 我认为都算是对话机器人的一类。
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