pdf文档 Python的智能问答之路 张晓庆

2.60 MB 28 页 0 评论
语言 格式 评分
中文(简体)
.pdf
3
摘要
本文档主要介绍了智能问答的领域分类、实现方法及应用场景。智能问答可分为基于知识库和模型融合的类型,前者通过匹配用户查询到知识库中的问题回答,后者则通过训练模型处理问答任务。智能问答广泛应用于客服、营销、语音助手、智能音箱等领域。文档还提到实现智能问答的关键在于任务拆解、模型训练和性能优化,以及数据、模型和反馈的闭环迭代。
AI总结
《Python的智能问答之路》张晓庆 ### 总结 1. **智能问答简介** - **领域分类**:智能问答分为两类: 1. 知识库:由若干知识点组成,通过匹配用户查询找到最匹配的问题并返回答案,特点是易于维护,符合实际业务场景。 2. 模型:基于通用领域句对构造训练数据,训练有监督模型,能够融合多种模型并判断查询与问题的相关性,返回用户答案。 - **应用场景**: - 辅助人工:客服、营销、特定领域、重复性对话。 - GUI补充:语音助手、电话助手。 - Voice-only设备:智能音箱、车载设备、可穿戴设备。 2. **QA快速实践** - **任务拆解**: - 理解业务,合理建模,选择合适的语言完成任务。 - 建立数据、模型、反馈的闭环,进行持续性学习和优化。 - **技术实现**: - 基础组件优化:存储、访问、语言支持更高的协程、高并发、多核处理能力。 - 开发工具:依赖Python及第三方扩展包。 3. **总结展望** - Python在智能问答中的优势:语言简洁、支持高并发、多核处理,适合快速开发和迭代。 - 智能问答的未来发展方向包括技术优化和应用场景扩展。 本文围绕智能问答的定义、分类、应用场景及实现方法进行了全面梳理,并结合Python的特点分析了其在智能问答中的优势与实践路径。
P1
P2
P3
P4
P5
P6
P7
P8
P9
P10
P11
P12
下载文档到本地,方便使用
- 可预览页数已用完,剩余 16 页请下载阅读 -
文档评分
请文明评论,理性发言.