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CMS Easy QA问答系统

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简介：
CMS Easy QA是一款便捷高效的在线问答管理系统，支持用户快速创建、管理和回答各类问题，旨在打造一个互动性强的知识分享平台。 CmsEasyQA问答系统是一个使用PHP+MySQL开发的php问答系统源码。该系统具备积分、打赏、分享等功能，能够激励用户主动创作内容，并帮助传播有价值的信息，从而有利于品牌推广和产品营销。

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  • CMS Easy QA问答系统
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    CMS Easy QA是一款便捷高效的在线问答管理系统，支持用户快速创建、管理和回答各类问题，旨在打造一个互动性强的知识分享平台。 CmsEasyQA问答系统是一个使用PHP+MySQL开发的php问答系统源码。该系统具备积分、打赏、分享等功能，能够激励用户主动创作内容，并帮助传播有价值的信息，从而有利于品牌推广和产品营销。
     
  • 基于知识库的中文问答系统(KB-QA, biLSTM)
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    本项目开发了一个基于知识图谱的中文问答系统（KB-QA），利用双向长短时记忆网络（biLSTM）来提高问题理解与匹配的准确性，从而提供更精准的答案。 基于知识库的中文问答系统的主要流程如下：首先根据背景信息与问题寻找最相关的K个知识点；然后将这K个知识点、背景及问题合并形成一个大问题；接着，正确答案及其所有错误选项分别组合成三个不同的回答形式，并以此构建出相应的样例。利用余弦距离计算方法来衡量这些样例中大问题与各个候选答案之间的相似度：假设正确的相似度为t_sim，而错误的则标记为f_sim，则通过损失函数loss = max(0, margin - t_sim + f_sim)进行模型训练。 在寻找相关知识时，采用LSI（潜在语义索引）技术对资料库中的信息进行预处理，并使用biLSTM（双向长短时记忆网络）来实现。所需编程环境为Python3及TensorFlow框架，同时需考虑去除中文停用词的影响以提高模型准确性。 训练集与测试集中包含如下知识内容：地球作为宇宙中的一颗行星，遵循特定的运动规律；地球上众多自然现象均与其运行方式紧密相连；此外，地球具备促进生命演化和人类文明发展的适宜条件，因而成为了我们唯一的生存家园。
     
  • FinBERT-QA：运用预训练BERT模型于金融问答系统
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    FinBERT-QA是一款创新性地利用了预训练的BERT模型来优化金融领域的问答系统的工具。它通过深度学习技术提升金融信息检索与咨询服务的质量和效率，为用户提供准确、专业的答案。 FinBERT-QA 是一个问答系统，用于从数据集的任务 2 中检索包含金融内容的段落。该系统结合了信息检索与自然语言处理技术，首先利用 Lucene 工具包来为每个查询获取前 50 名候选答案，然后应用预训练模型对这些候选进行排序。FinBERT-QA 借助 Huggingface 库中的 Transfer and Adapt 方法构建而成：先将预先训练的 BERT 模型迁移到通用问答任务上，并使用 FiQA 数据集进一步微调以适应金融领域的需求。在迁移步骤中，该模型基于特定数据集进行调整，并从 TensorFlow 转换为 PyTorch 格式。通过三个排名评估指标（nDCG、MRR 和 Precision），结果平均提升了约 20%。 问答流程概述如下：
     
  • 智能问答系统(QA System)——第七届中软杯参赛作品
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    本项目为第七届“中软杯”竞赛参赛作品，设计并实现了一个高效、准确的智能问答系统（QA System），旨在提供便捷的知识查询服务。 质量保证体系第七届中软杯（智能问答系统）非常感谢杨大帅比和张小可爱为项目所付出的所有心血。最后一次虽有遗憾却不后悔的中软杯bilibili视频地址：实际上整个项目完成度还很欠缺，多个地方因时间原因未完成，或者只是仓促完成，导致某些逻辑很简单，所以效果也不是很好，请各位当做一个思路参考。 需求介绍要求： 简略概述： 构建一个完整的QA系统。整个系统由三部分构成：前台、后台以及知识库。 项目架构功能架构划分： 分为用户端和管理员端。 用户端： - 用户提问回答 - 热点问题展示 - 智能推荐服务 - 闲聊对话模块 同时页面简洁美观，响应良好，为用户提供良好的体验。
     
  • Python-MilitaryKG-QA项目: 基于MongoDB的存储知识图谱问答系统
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    本项目为Python-MilitaryKG-QA，旨在构建一个基于MongoDB的知识图谱存储及问答系统，专精军事领域，利用Python实现高效信息检索与智能问答。 QAonMilitaryKG 是一个基于 MongoDB 的领域知识图谱问答项目。该项目不使用图数据库进行存储，而是利用 jieba 进行问句解析，并识别问句中的实体项。通过查询模板完成多类问题的查询，旨在提供一种工业界问答系统的示范思想。
     
  • 基于多搜索引擎与深度学习的自动问答系统-QA-Snake（Python）
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    QA-Snake是一款采用Python开发的自动问答系统，结合了多种搜索引擎和深度学习技术，能够高效准确地回答用户问题。 QA-Snake 是一种结合了多搜索引擎和深度学习技术的自动问答系统。
     
  • CMMI (预)评估 QA 问卷
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    CMMI（预）评估QA问卷旨在帮助企业自我评价其在软件开发过程中的成熟度和能力。通过回答一系列标准化问题，组织可以识别改进领域，为正式评估做准备。 CMMI（预）评估质量保证QA问卷： 1. 是否有独立的QA组？ PPQA GP2.4：我们公司设有专门的质量控制部。 2. 什么时候开始制定QA计划？是否需经评审？是否发生过变更？QA计划中有哪些内容？ - QA计划在项目启动阶段即进行准备，与软件开发和配置管理计划同步，并且需要经过评审。 - 计划的内容包括： 1. 质量保证适用范围及其他相关计划的关系 2. 组织架构及职责分配 3. 对开发工作的支持措施 4. 过程与产品审计安排 5. 所需资源明细
     
  • Unity3D问答系统
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    Unity3D问答系统是一款专为游戏开发者设计的在线平台，旨在解决他们在使用Unity3D引擎开发过程中遇到的各种技术问题。该系统汇集了来自全球的游戏开发者和Unity专家，提供了一个高效、专业的交流环境，帮助用户快速获取解决方案，提升项目开发效率。 Unity3D答题系统 使用Unity3D开发的答题系统可以提供丰富的交互体验和高效的性能。这样的系统能够支持多种题型，并且可以根据需要进行定制化设计，以满足不同的应用场景需求。 在构建此类应用时，开发者通常会利用C#编程语言来编写逻辑代码，并通过Unity编辑器提供的强大工具集来进行界面布局与资源管理等工作。此外，在开发过程中还需要考虑到用户体验、数据安全以及系统稳定性等方面的问题，确保最终产品能够顺利运行并获得用户的认可和支持。