DrQA 是 Facebook 开源的开放域（Open-Domain）问答系统，通过阅读理解维基百科，来回答用户的各种问题。
DrQA 主要针对的“机器阅读规模”（MRS）的任务。在这种情况下，我们要在可能非常大的非结构化文档语料库（可能并不冗余）中搜索问题的答案。因此，系统必须将文档检索（查找相关文档）与文本的机器理解（识别这些文档的答案）相结合。
DrQA 使用维基百科作为文档的唯一知识来源。为了回答一个问题，系统必须首先检索超过 500 万篇文章中的少数几篇可能相关的文章，然后再仔细地扫描它们以确认答案。
请注意，DrQA 将维基百科视为文章的一般集合，但不依赖于其内部图形结构。因此，DrQA 可以直接应用于任何文件集合。
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如果在上文成功运行 bash ./download.sh后，我们就得到完整的DrQA项目，接下来我们将通过训练一个实例去了解DrQA系统。我们的工程只用到了DrQA的阅读理解部分，所以实际操作可能和DrQA官网上有些不一样，但是流程是一致的，主要分为数据处理、训练并生成模型、利用模型进行交互这三个部分。 1.数据处理 运行python prepro.py. 数据处理是我们需要了解最为详细的部分(
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最近导师要求安装这个项目，本人在网上找了一些教程都只有一下简略的安装方法，也并没有说明一些常见的故障该如何来解决，所以本人这篇博客算是记录了我这几天的安装心得。 关于项目介绍这里就不细说了，直接进入正题，这里项目需要在Linux的环境下进行安装，且python版本需要在3.5以上，所以如果用Windows的装一个双系统吧，也不要尝试在虚拟机里面使用，内存消耗很大，虚拟机用起来会很卡。本人是在Win
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DrQA 是一个阅读理解系统用在开放领域问答。特别的，DrQA 针对一个机器阅读任务。在这个列表里，我们为一个潜在非常大的预料库中搜索一个问题的答案。所以，这个系统必须结合文本检索和机器文本理解。 项目由 https://github.com/facebookresearch 发布。 项目地址：https://github.com/facebookresearch/DrQA DrQA is a s
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在本篇博客中，我们将介绍如何使用BERT或DrQA模型在SQuAD数据集上构建问答系统。SQuAD是一个基于文本的问答数据集，其中包含数千个问题及其对应的答案，我们可以利用这个数据集训练问答系统。 我们将首先介绍SQuAD数据集的结构和内容，然后解释BERT和DrQA模型的原理，并展示如何在Python中实现它们。最后，我们将演示如何在SQuAD数据集上训练和测试我们的问答系统，并展示一些示例输出
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之前安装DrQA遇到一些坑，在windows系统，cenos安装都安装了，都没成功，最后在Ubuntu上安装才能运行成功，在这里整理了一下在Ubuntu系统上的安装步骤 Vmware安装Ubuntu Vmware安装步骤简单就不用户说了。然后安装Ubuntu 这里是我用的版本Ubuntu下载 我这里安装的是桌面版，安装系统建议内存尽量大一些，我运行内存用的8G,存储空间用的40G，因为之后下载数据
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删除问题 DELETE /api/v2/qa/questions/{id} 1 仅拥有 [Q&A] Manage Questions 或者是问题发布者本人才有权限删除 响应： Status: 204 No Content 1 删除回答 DELETE /api/v2/qa/answers/{id} 1 仅拥有 [Q&A] Manage Answers 或者是回答发布者本人才有权限删除 响应： Sta
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这个产品可以用于生产环境吗？https://zeit.co 都是一直用 Next.js 写的。 它的开发体验和终端用户体验都很好，所以我们决定开源出来给大家共享。体积多大？ 客户端大小根据应用需求不一样大小也不一样。 一个最简单 Next 应该用 gzip 压缩后大约65kb这个像 `create-react-app`? 是或不是. 是，因为它让你的 SSR 开发更简单。 不是，因为它规定了一定的
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问答统计 匹配率可以展示选定时间范围和渠道内不同的机器人回答方式的占比。有用率可以查看机器人问答回复的效果。
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类似微信小游戏，百度小游戏为了保护其社交关系链数据，也实现了一个 开放数据域 ，可以获取到同玩且双向关注的好友信息。这是一个单独的游戏执行环境。开放数据域中的资源、引擎、程序，都和主游戏完全隔离，开发者只有在开放数据域中才能访问百度小游戏提供的 swan.getUserInfo()、swan.getUserCloudStorage() 和 swan.getFriendCloudStorage()
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微信小游戏为了保护其社交关系链数据，增加了 开放数据域 的概念，这是一个单独的游戏执行环境。开放数据域中的资源、引擎、程序，都和主游戏完全隔离，开发者只有在开放数据域中才能访问微信提供的 wx.getFriendCloudStorage() 和 wx.getGroupCloudStorage() 两个 API，用于实现一些例如排行榜的功能。由于开放数据域只能在离屏画布 sharedCanvas 上
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添加 saga 后应用程序被卡住了 确保你在 Generator 函数里 yield 了 effect。 参考下面这个示例： import { take } from 'redux-saga/effects' function* logActions() { while (true) { const action = take() // 错误 console.log(actio