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该问答系统采用检索方法。

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简介：
该质量保证体系构建于一个以检索为基础的问答系统，详细信息请参考博客文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/163640741。

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  • A_Simple_QASystem: 基于检索式的一种简易问答系统，采用经典且高效的方法
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    简介：A_Simple_QASystem是一款基于检索式的简易问答系统，运用经典高效的算法和技术，旨在提供快速准确的答案响应。 一个基于检索式的简易问答系统采用经典且有效的方法构建。该系统的运作机制是：当用户提出一个问题时，首先需要找到与这个问题最接近的已存储在数据库中的问题，并返回相应的答案（实际上也可以通过移除实体或关键字来实现更精确匹配）。假设我们的库中已有以下几个<问题, 答案>对：“阿里巴巴主要从事什么业务？”，“他们主要做电商方面的业务”；“人工智能的核心语言是什么？”，“Python”。如果一个用户输入了问题“Alibaba是做什么的？？”系统会去寻找与之最接近的问题。在这里，显然最相近的是“阿里巴巴主要从事什么业务？”所以核心问题是计算两个问句之间的相似度。
     
  • 基于检索的问答系统(QASystem)
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    基于检索的问答系统（QASystem）利用自然语言处理技术，从大量文本数据中提取信息，以回答用户提出的问题，实现高效、精准的知识查询服务。 质量保证体系基于检索的问答系统的相关内容可以参考知乎上的文章：《构建高质量保障体系下的检索型问答系统》。
     
  • FAQ-System：面向火力发电厂的知识问答库检索式问答系统
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    FAQ-System是一款专为火力发电厂设计的知识问答平台，采用先进的检索技术提供精准答案，帮助解决电厂运行与维护中的各类问题。 FAQ系统基于火力发电厂知识问答库的检索式问答系统，将火力发电厂的知识问答数据集（Q.txt和A.txt）整合为格式规范的数据。采用词袋模型和TF-IDF模型，并使用余弦相似度作为标准进行问题匹配。对于相似的问题集合中的问题进行排序，并返回对应答案给用户。
     
  • 解决PowerShell在该系统中禁用脚本执行的问题的方法
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    本文将介绍如何解决PowerShell环境下因安全策略导致的脚本无法运行问题，并提供具体操作步骤来启用PowerShell脚本执行功能。 在使用Powershell运行脚本时可能会遇到以下错误： 无法加载文件 ******.ps1，因为在此系统中禁止执行脚本。 所在位置 行:1 字符: 17 + E:Testtest.ps1 <<<< + CategoryInfo : NotSpecified: (:) [], PSSecurityException + FullyQualifiedErrorId : RuntimeException 要解决此问题，可以在Powershell中执行命令 `set-ExecutionPolicy RemoteSigned`。
     
  • 采用A*算法的迷宫路径搜索系统
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    本项目设计并实现了一个基于A*算法的高效迷宫路径搜索系统，能够快速找到从起点到终点的最佳路线。 这是一个迷宫寻路的小项目。压缩包里包含已封装好的exe文件maze.exe，双击即可运行。源代码也在压缩包中，可以直接用python版本3.6运行maze.py（需要安装pygame）。推荐一篇介绍A*算法的博文，解释得非常好：http://blog..net/hitwhylz/article/details/23089415 请给予好评！
     
  • 基于知识图谱与向量检索的Python医疗诊断问答系统
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    本项目构建了一个利用知识图谱和向量检索技术的Python医疗诊断问答系统，旨在提供精准、高效的医学信息查询服务。 在数字化时代背景下，医疗领域正逐步接纳技术革新，并将知识图谱与向量检索技术的应用视为前沿解决方案之一。“Python基于知识图谱和向量检索的医疗诊断问答系统”正是这一趋势的具体体现，为医生及患者提供了一种智能化决策支持工具。接下来我们将深入探讨该项目的主要技术和应用价值。 知识图谱是存储并管理复杂信息的有效方式，在医学领域中能够整合疾病、症状、治疗方法以及药物等多维度的信息，形成一个连贯的知识网络。通过Python编程语言可以构建和维护这样的知识库，便于机器理解和处理医学数据。例如，使用RDF（资源描述框架）或OWL（Web本体语言）进行信息表示，并利用Neo4j、GraphDB等图数据库来存储及查询这些信息。 向量检索是一种基于深度学习的近似匹配方法，在大规模数据集中的相似度搜索问题中应用广泛。在医疗诊断问答系统里，它可以将用户的自然语言问题转换为向量形式，然后在知识图谱的向量化表示中寻找最接近的答案。这通常需要预训练模型如BERT、GPT等进行语义理解，并通过文本转化为高维向量的方式实现这一过程。利用余弦相似度或其他距离测量方法找到与问题向量最为匹配的知识图谱实体，从而提供准确的诊断建议。 Python因其在数据科学和机器学习中的广泛应用而成为首选语言，在知识图谱及向量检索技术的应用中也有丰富的库支持。例如，“rdflib”库用于处理RDF格式的数据，“networkx”则可以构建并操作图形结构，“transformers”库提供了预训练模型进行文本的向量化转换。开发过程中可能还需要使用“pandas”进行数据预处理，利用“scikit-learn”评估模型性能，并通过“Flask”或“Django”创建Web服务接口。 在实际应用中，该问答系统可以帮助医生快速定位患者的潜在疾病、降低误诊风险并提高诊断效率。对于患者而言，则可以提供初步的健康咨询建议；但需注意的是，任何机器都无法替代专业医生的判断能力，此系统仅作为辅助工具使用。此外，它还有助于普及医疗知识和促进其传播。 Python基于知识图谱与向量检索技术构建而成的医疗诊断问答系统体现了人工智能技术和医学专业知识相结合的应用实践，并展示了如何通过技术创新助力医疗服务智能化升级。深入学习并理解这些技术将有助于开发更多高效实用的解决方案以服务未来的健康管理需求。
     
  • 采用光流法的车辆检测方法
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    本研究提出了一种基于光流法的创新车辆检测技术，通过分析视频序列中的像素运动信息，实现对道路上行驶车辆的有效识别和跟踪。 在MATLAB Simulink环境中基于光流法进行车辆检测的研究与实现。
     
  • 合同检索系统
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    合同检索系统是一款高效便捷的数字化工具，旨在帮助企业用户快速准确地查找和管理各类合同文件，提升工作效率。 合同查询系统允许管理员添加包括合同号、客户名称、产品型号、数量、价格、金额、交期、承办人以及备注在内的各项合同内容。该系统具备打印功能，并能自动生成Excel、Word、xml及csv等格式的文档。默认登录凭据为用户名和密码均为admin。
     
  • 图片检索系统
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    图片检索系统是一种利用计算机视觉和图像处理技术来搜索、分类以及识别数字图像的技术或软件工具。它能够帮助用户快速准确地找到所需的图片资源。 基于VC++的图像检索系统操作步骤如下：1. 输入待检索的图像；2. 选择存储检索库路径；3. 根据需求选择检索方式（包括基于颜色特征、基于形状特征或结合两者综合特征）；4. 点击【开始检索】按钮以获取结果。