Python的智能问答之路 张晓庆
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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。 |
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