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ccks2019-ckbqa-4th-codes:中文知识库问答代码,CCKS2019 CKBQA评价第四名解决方案
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ccks2019-ckbqa-4th代码 中文知识库问答代码,CCKS2019 CKBQA评价获得第四名解决方案 任务介绍 这个评估任务主要是基于中文开放域知识库的智能问答,主办方是北京大学的邹磊,胡森老师。秘书处是他们建造的PKUBASE,语料在上。我们主要是参考了ccks2018 COQA评价第二名的方法,在此基础上加入了基于Bert的序列标注,语义匹配等模型,以及替代等回答复杂问题的替代。具体方法在评估论文里,和本次比赛前三名的方法一起放在了/ pdf下供参考。 注意:因为这个程序依赖自己在本地服务器搭接的副本,所以不搭好合并的话,entity_extractor及之后的程序都是无法运行
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ccks2019-ckbqa-4th-codes-master.zip (52个子文件)
ccks2019-ckbqa-4th-codes-master
ccks2018 COQA 2nd paper.pdf 358KB
pdf
ccks2018 COQA 2nd paper.pdf 358KB
readme.md 74B
eval_paper_6_3.pdf 146KB
DUTIR中文知识库问答评测报告.pdf 261KB
eval_paper_6_2.pdf 355KB
eval_paper_6_1.pdf 234KB
PKUBASE
r.md 99B
data
readme.md 1B
corpus_train.pkl 856KB
corpus_valid.pkl 148KB
corpus_test.pkl 243KB
question_2_mention.pkl 742KB
DUTIR中文知识库问答评测报告.pdf 261KB
src
similarity.py 28KB
生成neo4j文件和各种词典.ipynb 67KB
prop_extractor.py 10KB
kb.py 4KB
tokenization.py 10KB
extract_feature.py 13KB
tuple_extractor.py 6KB
mention_extractor.py 4KB
语义解析模块.ipynb 65KB
utils.py 4KB
readme.md 218B
nn_utils.py 5KB
data
readme.md 140B
train.csv 804KB
dev.csv 715KB
test.csv 718KB
chinese_L-12_H-768_A-12
readme.md 76B
train_ner.py 6KB
answer_bot.py 12KB
graph.py 5KB
args.py 748B
entity_extractor.py 8KB
tuple_filter.py 8KB
optimization.py 6KB
entity_filter.py 6KB
modeling.py 37KB
corpus
task6ckbqa_train_2019.txt 488KB
readme.md 7B
task6ckbqa_test.questions.txt 36KB
task6ckbqa_valid_2019.txt 149KB
task6ckbqa_test_2019.txt 131KB
task6ckbqa_dev_2019.questions 36KB
README.md 3KB
helper
GetSegmentDic.py 1KB
GetNewMentionDic.py 721B
readme.md 170B
LoadCorpus.py 3KB
GetChar2Prop.py 555B
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