ClosedDomainQA:实验性封闭域质量检查管道用于构建可查询联合国项目文档的电报聊天机器人 源码
神经问题解答: 问题回答(QA)是信息检索和自然语言处理(NLP)领域中的一门计算机科学学科,它与自动回答人类用自然语言提出的问题的建筑系统有关。 问题解答的实现通常是计算机程序,它可以通过查询通常是知识库的知识或信息的结构化数据库来构造其答案。 更常见的是,问答系统可以从自然语言文档的非结构化集合中获取答案。 。 尝试使用该应用程序,使用由句子转换器提供支持的神经质量保证管道来向开发计划署项目文档提出未解决的问题,以建立语料库嵌入和段落排名。 为了检索,采用了提取QA的预训练变压器模型。 结果以html突出显示。 尝试该应用: ! 设置 请使用Python <= 3.7以确保有效的pickle协议。 将存储库克隆到本地计算机: https://github.com/jonas-nothnagel/ClosedDomainQA.git 要仅运行Web应用程序,请在虚拟环境中安装
文件列表
ClosedDomainQA-master.zip
(预估有个28文件)
ClosedDomainQA-master
.DS_Store
16KB
.gitattributes
42B
notebooks
haystack_QA_test.ipynb
83KB
.DS_Store
6KB
neural_question_answering.ipynb
12KB
src
.DS_Store
6KB
clean_dataset.py
871B
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