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NLP 自然语言处理 问答系统 如何实现(Question Answering)?基本原理是什么?相比于传统智能技术它有哪些优缺点?有哪些开源技术框架支持?哪些编程语言可以支持开发?基本开发流程分享(图文详解1)

AIGC Micheal 7个月前 (12-27) 166次浏览 已收录 扫描二维码
NLP 自然语言处理 问答系统 如何实现(Question Answering)?基本原理是什么?相比于传统智能技术它有哪些优缺点?有哪些开源技术框架支持?哪些编程语言可以支持开发?基本开发流程分享(图文详解1)

自然语言处理 问答系统 如何实现

NLP 自然语言处理 问答系统 如何实现(Question Answering)?基本原理是什么?相比于传统智能技术它有哪些优缺点?有哪些开源技术框架支持?哪些编程语言可以支持开发?基本开发流程分享

1. 基本原理

NLP 自然语言处理问答系统是一种计算机程序,它能够理解和回答人类用自然语言提出的问题。其基本原理是将自然语言问题转换为计算机能够理解的形式,然后使用各种算法和技术来搜索知识库并找到问题的答案。

2. 优缺点

与传统智能技术相比,NLP 自然语言处理问答系统具有以下优点:

  • 理解能力强: NLP 自然语言处理问答系统能够理解和回答人类用自然语言提出的问题,而传统智能技术只能理解和回答用特定格式提出的问题。
  • 灵活性强: NLP 自然语言处理问答系统能够处理各种各样的问题,而传统智能技术只能处理有限数量的问题。
  • 扩展性强: NLP 自然语言处理问答系统可以很容易地扩展到新的领域,而传统智能技术需要重新设计和训练。

然而,NLP 自然语言处理问答系统也有一些缺点:

  • 准确率低: NLP 自然语言处理问答系统的准确率通常较低,因为自然语言本身就存在歧义性和不确定性。
  • 训练成本高: NLP 自然语言处理问答系统需要大量的数据进行训练,这需要花费大量的时间和金钱。
  • 计算量大: NLP 自然语言处理问答系统需要进行大量的计算,这可能会导致系统的响应速度较慢。
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