Muitos alunos me enviaram e-mails perguntando sobre o corpus QA_demo1. Não tenho o direito de tornar este corpus público por enquanto, espero que você me perdoe!
O formato do corpus de QA_demo1 é: QQ, QA Na verdade, depende principalmente do conjunto de dados QQ, porque o que é feito é a semelhança entre as questões. efeitos do modelo, você pode acessar qualquer site com instruções de perguntas frequentes para baixar o par de controle de qualidade.
Aqui estão 2 conjuntos de dados chineses para sua referência, espero que possam ajudá-lo:
1. Robôs de perguntas e respostas baseados em recursos como tf-idf 2. Robôs de perguntas e respostas baseados em modelos semânticos, como CNN, rnn e outros modelos de aprendizagem profunda 3. Robôs de perguntas e respostas baseados em ELMO. e responder robôs baseados em BERT.
Nome do projeto | tipo de dados | tipo de tecnologia | Visualização | tempo de conclusão |
---|---|---|---|---|
Robô de perguntas e respostas baseado em tf-idf | chinês | tf-idf, correspondência de recursos | não | 2019/4/4 |
Robô de perguntas e respostas baseado em recall + reclassificação | chinês | tf-idf, cnn | não | 2019/07/22 |
Chatbot Xiaotian 1.0 | chinês | O mecanismo de conversão de rota suporta bate-papo e perguntas e respostas de tarefas de FAQ | não | 2019/07/25 |
Robô de perguntas e respostas baseado em BERT | chinês | / | não | Fique atento |
Se você acha que meu trabalho é útil para você, não seja mesquinho com a estrelinha no canto superior direito! Bem-vindo ao Fork e Star! Você também está convidado a construir este projeto juntos!
Os itens relacionados às perguntas e respostas serão atualizados quando houver tempo.
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Citar
Se você usou QAmodel-for-Retrievalchatbot em sua pesquisa, cite-o no seguinte formato:
@software{QR-Chatbot,
author = {ZhengWen Xie},
title = {QR-Chatbot: QAmodel for Retrievalchatbot},
year = {2019},
url = {https://github.com/WenRichard/QAmodel-for-Retrievalchatbot},
}