ask answer system:简单的问答系统实现利用TF IDF词向量倒排表等方法 源码
问-答系统 简单的问答系统实现,利用TF-IDF,词向量,倒排表等方法 数据集 综合类中文词库.xlsx:包含了中文词,当做字典来用(用作PART1) dev-v2.0.json:这个数据包含了问题和答案的对,但是以JSON格式存在,需要编写parser来提取出里面的问题和答案。 手套。6B:这个文件需要从网上下载,下载地址为: ://nlp.stanford.edu/projects/glove/,请使用d = 100的单词向量(用于PART3) 环境: Python 3(必须要使用Python 3) 任务描述 分词工具编写 利用枚举法来实现分词,也就是首先把所有可能的分词结果列出来,然后通过UNIGRAM模型来选择最好的分词结构(这部分的难点在于怎么生成所有的可能的分词结果) 这部分首先需要创建一个有向图,然后根据维特比算法来计算出最好的分词结果。这部分里的创建有向图和维特比部
文件列表
ask-answer-system-master.zip
(预估有个7文件)
ask-answer-system-master
starter_code_update.ipynb
67KB
data
train-v2.0.json
40.17MB
综合类中文词库.xlsx
9.68MB
json_test.py
298B
Reduce函数介绍.ipynb
1KB
starter_code.ipynb
196KB
README.md
1KB
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