二、NER模型构建 用户输入问题后,首先需要识别问题的实体,才能去找答案,因此实体识别是我们的第一步,这里使用BERT+CRF模型,数据输入bert之后,得到emissions,再将其输入进CRF,得到最终分类。因此我们需要构建CRF模型,并将bert的BertForTokenClassification模型与其合并。核心代码记录在了博客中。 例子:输入“安德烈是哪国人...
本项目主要由两个重要的点组成,一是基于BERT的命名实体识别,二是基于BERT的句子相似度计算,本项目将这两个模块进行融合,并基于BERT的KBQA问答系统,在命名实体识别上分为在线预测和轮廓预测;在句子相似度上,也分为在线预测和轮廓预测,2个模块互不干扰,做到了高内聚低掺杂的效果,最后的kbqa相当于融合这2个模块进行概...
最近也在捣鼓BERT,想着就将基于KB的QA流程撸一遍,于是就有了这个demo。 项目地址: WenRichard/KBQA-BERTgithub.com/WenRichard/KBQA-BERT 转载请注明出处:QA Weekly 数据集介绍[1] NLPCC全称自然语言处理与中文计算会议(The Conference on Natural Language Processing and Chinese Computing),它是由中国计算机学会...
AlexxrLIU / KBQA-BERT Public forked from WenRichard/KBQA-BERT Notifications Fork 0 Star 1 Files master Config Data ModelParams Output bert image README.md args.py conlleval.pl conlleval.py global_config.py kbqa_test.py lstm_crf_layer.py run_ner.py run_ner.sh run_similarity.py ...
基于知识图谱的问答系统,BERT做命名实体识别和句子相似度,分为online和outline模式. Contribute to AlexxrLIU/KBQA-BERT development by creating an account on GitHub.
'KBQA-BERT - 基于知识图谱的问答系统,BERT做命名实体识别和句子相似度,分为online和outline模式' by WenRichard GitHub: http://t.cn/AiYcyVLq
基于bert的kbqa我要开发同款 算法小胖2025年01月08日206阅读作品详情 任务为,根据提供的知识图谱进行自动检索问答。技术方案为,首先进行实体识别,然后进行实体链指,然后进行意图识别(关系抽取),最后给出答案。其中实体识别和实体链指部分通过bert进行实现。 声明:本文仅代表作者观点,不代表本站立场。如果侵犯到您的合法...
使用包:bert4keras 传参:配置文件路径,预训练文件路径,类别数量 bert输出: cls_features(bert.model.output所有行第0列)如果不接textcnn可以直接用这层接全连接层做分类(batch_size,768) all_token_features(bert.model.output除了所有行第一列到倒数第二列)shapp(batch_size,maxlen-2,768) ...
基于BERT模型的知识库问答(KBQA)系统 一、知识库KB-QA的介绍 参考链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/25735572 1、什么是知识库 “奥巴马出生在火奴鲁鲁。” “姚明是中国人。” “谢霆锋的爸爸是谢贤。” 这些就是一条条知识,而把大量的知识汇聚起来就成为了知识库。我们可以在wiki百科,百度百科等百科全书查阅...
BERTKnowledge base question answering aims to answer natural language questions by querying external knowledge base, which has been widely applied to many real-world systems. Most existing methods are...doi:10.1007/978-3-030-32381-3_7Aiting Liu...