智能问答系统
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案例介绍
1、智能问答系统结合 NLP 、搜索引擎等技术，通过对用户的问题进行分析，自动匹配出问答库中最符合用户意图的答案。为需要实现问答服务的业务系统提供服务。
2、基于公司内部手册、规章等数据，构建企业知识库，通过对用户问题进行语义分析，自动识别用户意图，检索并返回知识库中的最佳答案，帮助用户从庞大的信息海洋中快速找到需要的信息。
3、服务基于深度学习词法分析、开放式问答技术，使用 CONV-SEG、Bi-LSTM、CAN-NER、Bert、DPR 等训练分词、词性标注、命名实体识别、智能问答模型。服务基于 Java、Python、Pytorch 开发。
4、项目中负责需求调研、方案设计、模型开发、服务发布、日常运维等工作。
2、基于公司内部手册、规章等数据，构建企业知识库，通过对用户问题进行语义分析，自动识别用户意图，检索并返回知识库中的最佳答案，帮助用户从庞大的信息海洋中快速找到需要的信息。
3、服务基于深度学习词法分析、开放式问答技术，使用 CONV-SEG、Bi-LSTM、CAN-NER、Bert、DPR 等训练分词、词性标注、命名实体识别、智能问答模型。服务基于 Java、Python、Pytorch 开发。
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1、智能问答系统结合 NLP 、搜索引擎等技术，通过对用户的问题进行分析，自动匹配出问答库中最符合用户意图的答案。为需要实现问答服务的业务系统提供服务。
2、基于公司内部手册、规章等数据，构建企业知识库，通过对用户问题进行语义分析，自动识别用户意图，检索并返回知识库中的最佳答案，帮助用户从庞大的信息海洋中快速找到需要的信息。
3、服务基于深度学习词法分析、开放式问答技术，使用 CONV-SEG、Bi-LSTM、CAN-NER、Bert、DPR 等训练分词、词性标注、命名实体识别、智能问答模型。服务基于 Java、Python、Pytorch 开发。
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