用知识库内的相似问，构造句对训练数 据，训练有监督的模型 Ø 基于通用领域的问答对，构造句对训练 数据，训练通用领域内有监督的模型 Ø 模型融合 Ø 判断（query，question）相关性打分， 返回top n作为最终命中知识点，给出对 应知识点的答案回复用户 • 依赖工具 Ø Python及第三方扩展包 各个击破－模型 各个击破－数据 • 开源数据抓取&清洗 • 依赖工具

乱码问题解决 舆情评分系统 HUANENG GUICHENG TRUST CORPORATION LTD. 2. 版本1 - 根据标题评分 通过提炼新闻的标题信息，进行关 键词提取分析，进行合理打分。 核心代码如右图所示 score = [] keywords = ['违约', '诉讼', '兑付', '阿里', '百度', ' 京东', '互联网'] for i in range(len(title)):

Press. 本页PPT借鉴于复旦大学肖仰华老师《大数据时代的知识工程与知识管理》 Preliminaries Major difficulties: 自上而下：严重依赖专家和用户的干预（规模有限、质量存疑） Conventional KE – Features and Challenges 1、知识获取困难 e.g., 领域知识难以表达（形式化），因为它往往是一种隐性知识、过程知识。 2、知识应用困难 管理》  Web 2.0时代，存在大量UGC （User Generated Content） • 提供获得广大用户一致认可的高质量数据源 e.g., Wikipedia，百度百科 • 为自动挖掘知识提供了高质量的数据源 • 为构建抽取模型提供了高质量的样本 Ref： Fei Wu, etc. Autonomously Semantifying Wikipedia Ref：Danqi Ref：Danqi Chen, etc. Reading Wikipedia to Answer Open-Domain Questions 大数据时代的到来，使得知识库技术突破了长久以来制约 其发展的规模与质量瓶颈。知识图谱是这一突破的代表性 产物。知识工程（KE）在知识图谱（KG）技术的引领下 进入了全新的阶段（大数据时代的知识工程BigKE）, BigKE将显著提升机器的认知水平。 Preliminaries

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信息的来源用户。通常是发送信息的用户。 time 信息发送的时间，一个UNIX时间戳。默认情况下会使用当前时 间。 title 标题 description 描述 url 音乐链接 hq_url 高质量音乐链接，WIFI环境优先使用该链接播放音乐。可为空 [3] flag 如果是True， WeRoBot会对这条消息进行星标。你可以在公众平 台后台看到所有的星标消息。 你也可以让你的 handler "http://weixin.com/budongai.mp3", ] robot.run() [3] (1, 2) 如果你省略了高质量音乐链接的地址， WeRoBot 会自动将音乐链 接的地址用于高质量音乐链接。 TransferCustomerServiceReply 将消息转发到多客服 © Copyright 2014, whtsky. Created using

信息的来源用户。通常是发送信息的用户。 time 信息发送的时间，一个UNIX时间戳。默认情况下会使用当前时 间。 title 标题 description 描述 url 音乐链接 hq_url 高质量音乐链接，WIFI环境优先使用该链接播放音乐。可为空 [3] 你也可以让你的 handler 返回一个长度为三或四的列表， [3] WeRoBot 会将其自动转为 MusicReply 。就像这样： "http://weixin.com/budongai.mp3", ] robot.run() [3] (1, 2) 如果你省略了高质量音乐链接的地址， WeRoBot 会自动将音乐链 接的地址用于高质量音乐链接。 TransferCustomerServiceReply 将消息转发到多客服 SuccessReply 给微信服务器回复 “success”。