Advertisement

基于大语言模型的智能审计问答系统的Python源码及文档说明（优质项目）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：ZIP

简介：
本项目提供了一个基于大语言模型的智能审计问答系统Python实现及其详细文档。旨在通过先进的人工智能技术优化审计流程，提高问题解答效率与准确性。适合对AI应用感兴趣的开发者和专业人士研究使用。 基于大语言模型的智能审计问答系统提供完整的Python源码及详细文档说明（高分项目），适合新手理解与使用。此项目在导师指导下获得高度评价，适用于毕业设计、期末作业或课程设计中追求优异成绩的学生。 该项目代码注释详尽，并附带操作指南和界面介绍，确保使用者能够轻松上手并运行系统。它具备完善的审计问答功能、美观的用户界面以及便捷的操作方式，展现了很强的实际应用潜力。所有组件均经过严格测试与优化，保证了系统的稳定性和可靠性。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于大语言模型的智能审计问答系统的Python源码及文档说明（优质项目）
    优质
    本项目提供了一个基于大语言模型的智能审计问答系统Python实现及其详细文档。旨在通过先进的人工智能技术优化审计流程，提高问题解答效率与准确性。适合对AI应用感兴趣的开发者和专业人士研究使用。 基于大语言模型的智能审计问答系统提供完整的Python源码及详细文档说明（高分项目），适合新手理解与使用。此项目在导师指导下获得高度评价，适用于毕业设计、期末作业或课程设计中追求优异成绩的学生。 该项目代码注释详尽，并附带操作指南和界面介绍，确保使用者能够轻松上手并运行系统。它具备完善的审计问答功能、美观的用户界面以及便捷的操作方式，展现了很强的实际应用潜力。所有组件均经过严格测试与优化，保证了系统的稳定性和可靠性。
     
  • 心理咨询智能问答系统的Python源码及项目说明文档（基于知识图谱）.zip
    优质
    本资料包包含一个运用Python编写的心理咨询领域智能问答系统源代码及相关项目文档。该系统利用知识图谱技术，旨在提供高效准确的心理咨询解答服务。文档详细解释了系统的架构与实现细节。 基于知识图谱的心理咨询智能问答系统包含Python源码及项目文档。 **知识图谱实体类型** - **disease**: 疾病名称，例如广泛性焦虑障碍。 - **alternate_name**: 病名别称，如泛化性焦虑症、广泛焦虑障碍等。 - **pathogenic_site**: 发病部位，比如全身。 - **department**: 科室分类，包括精神病科和心理咨询科。 - **symptom**: 典型症状，例如心烦、头痛、坐立不安及惊恐伤肾阳痿等症状表现。 - **check**: 检查项目，如心理咨询等。 **知识图谱实体关系类型** - **disease_alternate_name**: 疾病别名示例：<广泛性焦虑障碍, 别称, 泛化性焦虑症> - **disease_pathogenic_site**: 发生部位描述： <广泛性焦虑障碍，感染部位，全身> - **disease_symptom**: 症状关联：<广泛性焦虑障碍，症状，惊恐伤肾阳痿> - **disease_check** : 需要的检查项目示例：<广泛性焦虑障碍, 检查, 心理咨询> - **disease_department**: 科室归属： <广泛性焦虑障碍, 科室, 心理科> 该项目文档详细解释了系统的设计思路、技术架构以及如何使用Python源码进行开发和调试。
     
  • 基于YOLOV5的苹果检测Python代码及文档说明（优质项目）
    优质
    本项目提供了一套基于YOLOv5框架开发的苹果检测系统源码和详细文档。利用先进的人工智能技术对图像中的苹果进行精准定位与识别，适用于农业自动化领域。 本资源提供基于YOLOV5的苹果水果检测识别Python源码及文档说明（高分项目）。所有提供的源代码都已经过本地编译并可直接运行，评审分数达到95分以上。项目的难度适中，并且内容已经由助教老师审定确认能够满足学习和使用需求。如果有需要的话可以放心下载使用。
     
  • MaxKB：基于大语言模型的智能知识库问答系统
    优质
    MaxKB是一款创新性的智能知识库问答系统，依托先进的大语言模型技术，能够高效、准确地解答用户的各种问题，提供便捷的知识服务。 MaxKB 是一款基于大语言模型的知识库问答系统。它的目标是成为企业的最强大脑（Max Knowledge Base）。该系统支持直接上传文档以及自动抓取在线文档，并能够对文本进行自动拆分和向量化处理，提供智能的问答交互体验；它还支持零编码快速集成到第三方业务系统中；并且可以与主流的大模型对接，包括本地私有大模型（如 Llama 2）、Azure OpenAI 和百度千帆大模型等。
     
  • 基于知识图谱与BERT的问答系统毕设项目-python源码及说明文档.zip
    优质
    本项目为基于知识图谱和BERT技术构建的智能问答系统，采用Python编写，并包含详细代码及说明文档。适合学术研究和技术学习使用。 【资源介绍】 本项目提供基于知识图谱与BERT的问答系统源码及详细文档，压缩包内包含所有必要的文件以及详细的使用指南。 **核心功能：** - **命名实体识别（NER）:** 利用预训练模型BERT进行高效的命名实体识别。 - **句子相似度计算:** 同样采用BERT来衡量不同文本之间的语义接近程度。 项目分为两种模式： 1. 在线预测（online predict）: 用于实时处理和分析数据，适合实际应用环境中的即时反馈需求； 2. 离线预测（outline predict）：适用于批量任务或大规模数据分析场景。 **技术架构与实现细节** - **命名实体识别模块:** 含有lstm_crf_layer.py, run_ner.py, tf_metrics.py等关键文件，实现了基于BERT的NER模型。 - **句子相似度计算模块:** 包括args.py和run_similarity.py两个主要脚本，负责加载预训练参数并执行任务； - **问答系统（KBQA）模块:** 通过terminal_predict.py、kbqa_test.py进行知识库查询及回答生成。 **环境配置** 项目依赖Python3.7版本，并需安装TensorFlow1.13.2及其他相关工具。数据处理和存储方面，推荐使用XAMPP3.3.2与Navicat Premium 12来管理MySQL数据库； - **Data文件夹:** 存储原始及预处理过的数据集。 - **ModelParams文件夹:** 包含中文BERT模型的参数配置； - **Output文件夹:** 输出各类中间结果和最终预测值。 **使用方法** 针对每个模块，都有详细的命令行脚本支持训练、调参以及测试。例如： 1. NER训练与调整：通过`run_ner.sh`执行。 2. 在线/离线NER预测：分别设置do_predict_online或do_predict_outline为True即可运行； 3. 模型预训练和评估任务：修改args.py中的train、test参数来切换模式。 **项目说明** 该资源专为计算机科学领域（如人工智能方向）的学术研究者及初学者设计，旨在提供一个完整的实践案例。无论是作为课程作业还是毕业论文的研究基础，本项目都具有较高的参考价值和实用意义。对于技术爱好者而言，则是一个深入学习BERT模型及其应用的良好起点。 欢迎下载并使用上述资源进行个人或团队项目的开发工作，并期待与各位同学、老师及同行们共同探讨交流！
     
  • 基于SpringBoot+Neo4j的医疗知识图谱问答系统源码及项目说明（优质毕设）
    优质
    本作品为一款高质量毕业设计成果，基于Spring Boot与Neo4j技术构建的医疗知识图谱问答系统。该项目不仅提供详尽的源代码和数据库结构，还包含详细的文档指导，旨在帮助用户快速搭建并理解该系统的核心功能与架构设计，适用于学术研究、个人学习及实际项目应用。 该项目为个人毕业设计项目，在答辩评审中获得了98分的高分。整个项目的代码已经过详细调试与测试，确保可以顺利运行，并可供他人下载使用。 本资源特别适合于计算机、通信工程、人工智能以及自动化等相关专业的学生、教师或从业人员学习参考，同时也适用于期末课程设计、大作业和毕业设计等场景。项目不仅具有较高的学术研究价值，对于有较强基础能力的学习者来说，在此基础上进行修改与调整以实现更多功能也是可行的。 该系统基于Spring Boot框架结合Neo4j图数据库技术构建了一个医疗系统的知识图谱问答平台，旨在通过先进的技术和方法为用户提供高效便捷的服务体验。
     
  • 基于STM32的智能家居系统设计与实现+源代码+文档说明+论文资料（优质毕设项目）
    优质
    本项目为一个优质的毕业设计作品，旨在通过STM32微控制器构建智能家居控制系统。该系统集成硬件电路设计、软件编程及用户界面开发，并提供详尽的源代码和文档支持，有助于深入理解智能家居技术的应用与实现。 该项目是一个基于STM32的智能家居系统设计项目，适合计算机、通信、人工智能及自动化等相关专业的学生或从业者作为学习资料使用。此项目曾为个人毕业设计作品，在答辩评审中获得了98分的高度评价，并且所有代码都经过了调试与测试，确保能够正常运行。 该资源包括完整的源代码以及详细的文档说明和相关论文材料，非常适合初学者进行学习参考或是高级用户在此基础上进一步开发新功能。无论是课程作业、期末项目还是毕业设计任务，本项目的整体架构具有极高的学习借鉴价值。对于具备一定基础能力的学习者而言，可以通过修改调整现有系统来实现更多创新性的应用。 基于STM32的智能家居系统+源代码+文档说明+论文资料（高分毕设项目）
     
  • 基于大语言模型的智能问答应用(GPT)
    优质
    基于大语言模型的智能问答应用(GPT)利用先进的人工智能技术，能够理解和回答用户提出的各种复杂问题，提供高效、精准的信息服务。 智能问答应用程序（如大语言模型GPT）能够根据用户提出的问题生成相应的回答。这类应用利用先进的自然语言处理技术来理解和生成人类可读的文本，为用户提供便捷的信息获取途径。
     
  • 基于SpringBoot+Neo4j的医疗知识图谱问答系统源码及项目说明（优质毕业设计）.zip
    优质
    这是一个采用SpringBoot和Neo4j技术构建的医疗知识图谱问答系统的开源代码与详细文档，适用于高校计算机专业学生作为高质量的毕业设计参考。 【资源说明】该资源包含项目的全部源码，下载后可以直接使用。 2、本项目适合作为计算机、数学、电子信息等相关专业的课程设计、期末大作业或毕业设计项目，作为参考资料进行学习与借鉴。 3、若将此资源用作“参考资料”，如需实现其他功能，则需要能够看懂代码，并且有钻研精神，自行调试和修改。基于springboot+neo4j的医疗系统知识图谱问答算法源码及项目说明（高分毕设）.zip #### 医疗知识图谱自动问答系统 1、生成词典：运行 test/java/com/GenerateData.java 文件中的相应代码。 2、训练模型 (问题类型分类)：在test/java/com/AppGenerateDataDemo.java文件中，调用trainTextCnn 方法进行操作。 3、数据插入neo4j: 在test/java/com/AppGenerateDataDemo.java文件中执行insertNeo4j方法。 4、启动 spring boot：运行src/main/java/com/App.java 文件中的main 方法。 该系统的实际运行效果如下图所示（此处省略图片展示）。