针对学科的FAQ系统设计与实现

学科FAQ系统不同于一般的信息服务,它具有鲜明的个性。根据学科FAQ的这一特点,在软件工程学科中有针对性的设计了知识库和相关算法,给出了知识库的主要结构,对问题预处理和分词检索算法进行了阐述并给出了主要实现步骤。

基于深度学习语义匹配的通用智能问答系统的设计与实现

FAQ问答系统有着广泛的实际应用场景,但传统问答系统的搭建通常需要将相关领域的知识转化为一系列的规则和知识图谱,且构建过程重度依赖人力,换个场景或用户都需要大量的重复劳动。针对上述问题并结合Bert模型和向量搜索引擎Faiss,本文设计了一种基于深度学习语义匹配的FAQ问答系统的解决方案,介绍了系统的工作原理和设计流程,可以方便快速地搭建面向特定领域的问答系统,有效地减少了文本预处理的过程,实现了秒级的查询响应。系统测试发现,可以很好地对用户的查询进行语义匹配,并返回正确的答案,为构建各种问答系统提供了一种通用的解决思路。

基于QQ的FAQ答疑系统

在Internet环境下构建FAQ答疑系统需要设计与编程，然后通过Web服务器发布，过程比较复杂。如果通过QQ构建FAQ系统，会使操作简化，而且经济实用。

基于问句类型的问句相似度计算

目前,问句相似度的计算主要借鉴普通陈述句的相似度计算方法。由于普通陈述句的相似性更多反映的是语句间语义上的匹配符合程度,而衡量问句间的相似性则须同时考虑问句及其答案句之间的相似程度,为此,设计了一种新的问句相似度计算方法。该方法不仅利用问句之间的语义和语法特征考察问句之间的匹配程度,还利用问句的问题类型等信息来间接刻画答案句之间的特征形象,从而以获取问句的深层语义信息,以提高问句相似度计算的准确性。实验验证了该方法的有效性。