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電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子資料>AnyQ開源FAQ問答系統(tǒng)

AnyQ開源FAQ問答系統(tǒng)

2022-06-23 | zip | 5.54 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

授權(quán)協(xié)議 Apache-2.0
開發(fā)語言 C/C++ Python SHELL
軟件類型 開源軟件

軟件簡介

AnyQ(ANswer Your Questions)

AnyQ(ANswer Your Questions)?開源項目主要包含面向FAQ集合的問答系統(tǒng)框架、文本語義匹配工具SimNet。

問答系統(tǒng)框架采用了配置化、插件化的設(shè)計,各功能均通過插件形式加入,當(dāng)前共開放了20+種插件。開發(fā)者可以使用AnyQ系統(tǒng)快速構(gòu)建和定制適用于特定業(yè)務(wù)場景的FAQ問答系統(tǒng),并加速迭代和升級。

SimNet是百度自然語言處理部于2013年自主研發(fā)的語義匹配框架,該框架在百度各產(chǎn)品上廣泛應(yīng)用,主要包括BOW、CNN、RNN、MM-DNN等核心網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)形式,同時基于該框架也集成了學(xué)術(shù)界主流的語義匹配模型,如MatchPyramid、MV-LSTM、K-NRM等模型。SimNet使用PaddleFluid和Tensorflow實現(xiàn),可方便實現(xiàn)模型擴展。使用SimNet構(gòu)建出的模型可以便捷的加入AnyQ系統(tǒng)中,增強AnyQ系統(tǒng)的語義匹配能力
(English)

詳細介紹

FAQ問答系統(tǒng)框架

AnyQ系統(tǒng)框架主要由Question Analysis、Retrieval、Matching、Re-Rank等部分組成,框架中包含的功能均通過插件形式加入,如Analysis中的中文切詞,Retrieval中的倒排索引、語義索引,Matching中的Jaccard特征、SimNet語義匹配特征,當(dāng)前共開放了20+種插件。AnyQ系統(tǒng)的配置化、插件化設(shè)計有助于開發(fā)者快速構(gòu)建、快速定制適用于特定業(yè)務(wù)場景的FAQ問答系統(tǒng),加速迭代和升級。 AnyQ的框架結(jié)構(gòu)如下圖:

pYYBAGKn5eCAOBByAAKcxhujLa4561.png

配置化

AnyQ系統(tǒng)集成了檢索和匹配的眾多插件,通過配置的方式生效;以檢索方式和文本匹配相似度計算中的插件為例:

  • 檢索方式(Retrieval)

    • 倒排索引:基于開源倒排索引Solr,加入百度開源分詞;

    • 語義檢索:基于SimNet語義表示,使用ANNOY進行ANN 檢索;

    • 人工干預(yù):通過提供精準答案,控制輸出;

  • 匹配計算(Matching)

    • SimNet語義匹配:使用語義匹配SimNet架構(gòu)訓(xùn)練的模型,構(gòu)建問題在語義層面的相似度;

    • Cosine相似度

    • Jaccard相似度

    • BM25

    • 字面匹配相似度:在對中文問題進行切詞等處理之后,計算字面匹配特征

    • 語義匹配相似度

插件化

除框架外,AnyQ的所有功能都是通過插件形式加入,用戶自定義的插件很容易加到AnyQ系統(tǒng)中,只需實現(xiàn)對應(yīng)的接口即可,如自定義詞典加載、Question分析方法、檢索方式、匹配相似度、排序方式等,真正實現(xiàn)可定制和插件化。

文本語義匹配框架SimNet

SimNet是百度自然語言處理部于2013年自主研發(fā)的語義匹配框架,該框架在百度各產(chǎn)品上廣泛應(yīng)用,主要包括BOW、CNN、RNN、MM-DNN等核心網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)形式,同時基于該框架也集成了學(xué)術(shù)界主流的語義匹配模型,如MatchPyramid、MV-LSTM、K-NRM等模型。SimNet使用PaddleFluid和Tensorflow實現(xiàn),可方便實現(xiàn)模型擴展。使用SimNet構(gòu)建出的模型可以便捷的加入AnyQ系統(tǒng)中,增強AnyQ系統(tǒng)的語義匹配能力。

按照文本語義匹配網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu), 可將SimNet中實現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)模型主要分為如下兩類:

  • Representation-based Models 如:BOW, CNN, RNN(LSTM, GRNN) 特點:文本匹配任務(wù)的兩端輸入,分別進行表示,之后將表示進行融合計算相似度;

  • Interaction-based Models 如:MatchPyramid, MV-LSTM, K-NRM, MM-DNN 特點:在得到文本word級別的序列表示之后,根據(jù)兩個序列表示計算相似度匹配矩陣,融合每個位置上的匹配信息給出最終相似度打分;

SimNet使用PaddleFluid和Tensorflow實現(xiàn),更多文檔請參考:

代碼編譯

Linux

cmake 3.0以上(推薦3.2.2版本),g++ >=4.8.2,

mkdir?build?&&?cd?build?&&?cmake?..?&&?make

Others

針對MacOS、Windows等環(huán)境,推薦使用docker方式

#?使用paddle官方鏡像
docker?pull?paddlepaddle/paddle:lastest-dev

Demo

構(gòu)建索引、配置

#?獲取anyq定制solr,anyq示例配置
cp?../tools/anyq_deps.sh?.
sh?anyq_deps.sh

#?啟動solr,?依賴python-json,?jdk>=1.8
cp?../tools/solr?-rp?solr_script
sh?solr_script/anyq_solr.sh?solr_script/sample_docs
  • HTTP-Server

./run_server

#?請求示例:
http:${host}:${port}/anyq?question=XXX
  • lib

./demo_anyq?sample_input_json

更多文檔

如何貢獻

  • 可以在AnyQ框架下定制特定功能的插件,教程參考AnyQ如何添加插件

  • 如果覺得自己定制的插件功能足夠通用&漂亮,歡迎給我們提交PR

Copyright and License

AnyQ is provided under the?Apache-2.0 license.

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