AnyQ(ANswer Your Questions)
AnyQ(ANswer Your Questions) 开源项目主要包含面向FAQ集合的问答系统框架、文本语义匹配工具SimNet。
问答系统框架采用了配置化、插件化的设计，各功能均通过插件形式加入，当前共开放了20+种插件。开发者可以使用AnyQ系统快速构建和定制适用于特定业务场景的FAQ问答系统，并加速迭代和升级。
SimNet是百度自然语言处理部于2013年自主研发的语义匹配框架，该框架在百度各产品上广泛应用，主要包括BOW、CNN、RNN、MM-DNN等核心网络结构形式，同时基于该框架也集成了学术界主流的语义匹配模型，如MatchPyramid、MV-LSTM、K-NRM等模型。SimNet使用PaddleFluid和Tensorflow实现，可方便实现模型扩展。使用SimNet构建出的模型可以便捷的加入AnyQ系统中，增强AnyQ系统的语义匹配能力
(English)
详细介绍
FAQ问答系统框架
AnyQ系统框架主要由Question Analysis、Retrieval、Matching、Re-Rank等部分组成，框架中包含的功能均通过插件形式加入，如Analysis中的中文切词，Retrieval中的倒排索引、语义索引，Matching中的Jaccard特征、SimNet语义匹配特征，当前共开放了20+种插件。AnyQ系统的配置化、插件化设计有助于开发者快速构建、快速定制适用于特定业务场景的FAQ问答系统，加速迭代和升级。 AnyQ的框架结构如下图：
配置化
AnyQ系统集成了检索和匹配的众多插件，通过配置的方式生效；以检索方式和文本匹配相似度计算中的插件为例：
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检索方式(Retrieval)
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倒排索引：基于开源倒排索引Solr，加入百度开源分词；
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语义检索：基于SimNet语义表示，使用ANNOY进行ANN 检索；
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人工干预：通过提供精准答案，控制输出；
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匹配计算(Matching)
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SimNet语义匹配：使用语义匹配SimNet架构训练的模型，构建问题在语义层面的相似度；
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Cosine相似度
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Jaccard相似度
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BM25
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字面匹配相似度：在对中文问题进行切词等处理之后，计算字面匹配特征
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语义匹配相似度
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插件化
除框架外，AnyQ的所有功能都是通过插件形式加入，用户自定义的插件很容易加到AnyQ系统中，只需实现对应的接口即可，如自定义词典加载、Question分析方法、检索方式、匹配相似度、排序方式等，真正实现可定制和插件化。
文本语义匹配框架SimNet
SimNet是百度自然语言处理部于2013年自主研发的语义匹配框架，该框架在百度各产品上广泛应用，主要包括BOW、CNN、RNN、MM-DNN等核心网络结构形式，同时基于该框架也集成了学术界主流的语义匹配模型，如MatchPyramid、MV-LSTM、K-NRM等模型。SimNet使用PaddleFluid和Tensorflow实现，可方便实现模型扩展。使用SimNet构建出的模型可以便捷的加入AnyQ系统中，增强AnyQ系统的语义匹配能力。
按照文本语义匹配网络结构, 可将SimNet中实现的网络模型主要分为如下两类：
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Representation-based Models 如：BOW, CNN, RNN(LSTM, GRNN) 特点：文本匹配任务的两端输入，分别进行表示，之后将表示进行融合计算相似度；
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Interaction-based Models 如：MatchPyramid, MV-LSTM, K-NRM, MM-DNN 特点：在得到文本word级别的序列表示之后，根据两个序列表示计算相似度匹配矩阵，融合每个位置上的匹配信息给出最终相似度打分；
SimNet使用PaddleFluid和Tensorflow实现，更多文档请参考：
代码编译
Linux
cmake 3.0以上(推荐3.2.2版本)，g++ >=4.8.2，
mkdir build && cd build && cmake .. && make
Others
针对MacOS、Windows等环境，推荐使用docker方式
# 使用paddle官方镜像 docker pull paddlepaddle/paddle:lastest-dev
Demo
构建索引、配置
# 获取anyq定制solr，anyq示例配置 cp ../tools/anyq_deps.sh . sh anyq_deps.sh # 启动solr, 依赖python-json, jdk>=1.8 cp ../tools/solr -rp solr_script sh solr_script/anyq_solr.sh solr_script/sample_docs
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HTTP-Server
./run_server
# 请求示例：
http:${host}:${port}/anyq?question=XXX
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lib
./demo_anyq sample_input_json
更多文档
如何贡献
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可以在AnyQ框架下定制特定功能的插件，教程参考AnyQ如何添加插件
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如果觉得自己定制的插件功能足够通用&漂亮，欢迎给我们提交PR
Copyright and License
AnyQ is provided under the Apache-2.0 license.
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1、依赖环境 Python 2.7 JDK >=1.8（我用的是这个版本：jdk1.8.0_171） wget -c http://anyq.bj.bcebos.com/jdk-8u171-linux-x64.tar.gz tar -xzvf jdk-8u171-linux-x64.tar.gz 修改~/.bash_profile vim ~/.bash_profile export JAVA_H
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AnyQ 在Linux上的编译 一.系统下载及环境安装 （1）源码下载到对应的位置 git clone https://github.com/baidu/AnyQ.git （2）cmake3安装 1）安装gcc/g++的软件依赖 yum install -y gcc gcc-c++ make automake 2）下载cmake源代码包（推荐3.3.2）, 可以去官网查看最新版的下载地址：ht
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AnyQ部署说明(无docker) #根据csdn上AnyQ的安装说明，进行AnyQ的安装。但是反复尝试后，总是出现问题。最主要的一个现象是，编译完成后，没有run_server这个服务，排查都没法排查。后来经过反复尝试，终于安装成功。发现，CSDN上的那篇文章“百度开源 FAQ 问答系统（AnyQ）安装—Linux（无docker）”，总体上是对的，但是完全按照这个安装，我们几个朋友都没成功。分
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系统：ubuntu 16.04 问题一： CMakeFiles/extern_paddle.dir/build.make:111: recipe for target ‘third_party/paddle/src/extern_paddle-stamp/extern_paddle-build’ failed 解决方案：所有重新编译，用 make -i 代替 make 问题二： Linking C
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AnyQ 搭建 参考https://github.com/baidu/AnyQ文档 使用docker搭建百度开源框架AnyQ 1、拉取docker镜像 # paddle官方镜像 docker pull paddlepaddle/paddle:latest-dev # paddle国内镜像 docker pull docker.paddlepaddlehub.com/paddle:latest-de
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查看cmakelist文件可以知道： 项目生成的主要可执行程序run_server，对应的代码文件是: AnyQ/deme/run_server.cpp，详细代码如下： run_server.cpp主要是加载配置文件，服务初始化，并启动服务一直运行，等待请求。 run_server.cpp AnyQ/deme/run_server.cpp部分代码如下所示： #include <glog/loggi
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1、准备 硬件：内存8g以上（我编译的时候8g不行，需要16g） jdk>=1.8 安装、环境配好 官方建议cmake 3.2.2; g++>=4.8.2; bison>=3.0 ;（g++版本太高也不行；亲测版本：cmake 3.2.2; g++ 5; bison 3.0.4 ） 2、g++版本更换（满足版本可忽略） sudo apt-get install -y gcc-5 sudo apt-
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如何引用 Keras? 如何在 GPU 上运行 Keras? 如何在多 GPU 上运行 Keras 模型？ "sample", "batch", "epoch" 分别是什么？ 如何保存 Keras 模型？ 为什么训练集误差比测试集的误差高很多？ 如何获取中间层的输出？ 如何用 Keras 处理超过内存的数据集？ 在验证集的误差不再下降时，如何中断训练？ 验证集划分是如何计算的？ 在训练过程中数据是
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