問答系統的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列推薦必買和特價產品懶人包

自己動手做聊天機器人

為了解決問答系統的問題，作者 這樣論述：

《自己動手做聊天機器人》從零開始介紹了聊天機器人的發展歷程及技術原理，並配合項目實戰案例，重點介紹了問答系統、對話系統、閑聊系統這三種主要聊天機器人的技術原理及實現細節。讓讀者可以由淺入深、循序漸進地學習聊天機器人的相關知識，並對聊天機器人有深入的理解。 《自己動手做聊天機器人》分為12章，主要內容有聊天機器人概述；快速開發一個智能語音助手；文本相似度計算方法；基於BERT模型的智能客服；基於知識庫的問答系統；基於知識圖譜的電影知識問答系統；基於知識圖譜的醫療診斷問答系統；基於任務導向的聊天機器人；基於Rasa的電影訂票助手；基於UNIT的智能出行助手；快速搭建一個“

誇誇”閑聊機器人；聊天機器人的發展展望。 《自己動手做聊天機器人》內容通俗易懂，案例豐富，實用性強，特別適合對聊天機器人技術感興趣的入門讀者和進階讀者閱讀，也適合人工智能技術研究人員、自然語言處理技術研究人員等其他編程愛好者閱讀。另外，本書還可以作為高等院校或相關培訓機構的教材使用。

問答系統進入發燒排行的影片

基於BERT模型之整合社群群眾智慧與智能問答系統之知識萃取與提供模式

為了解決問答系統的問題，作者張邦育 這樣論述：

近年來由機器學習主導的問答任務（Question Answering）發展迅速，旨透過機器解答用戶問題，許多研究探討了將資訊轉化並管理的方法，如將資訊轉換為知識圖譜或知識庫的形式（Lan等人，2019；Chen和Li，2020），以利於將輸入問題連結至知識庫的資訊，有效地回答使用者的問題（Xiong等人，2021；Qi等人，2021），然而，知識圖譜的建構通常較為困難，需耗費大量的資源，而若採非結構化的資料儲存方法，雖可解決部分建構成本高的問題，但同時不穩定的維護人力也導致新資訊較無法快速更新。 根據上述之問題，本研究乃建構一套「基於BERT模型之整合社群群眾智慧與智能問答系統之知識萃

取與提供」模式，包含「社群群眾智慧知識庫建立模組」及「群眾智慧問答推論模組」，透過自動化萃取網路社群平台之知識文章，並利用BERT模型解析文本語意，發展並設計一套基於社群群眾智慧文本之智能問答系統。首先，「社群群眾智慧知識庫建立模組」乃透過網路爬蟲方法自動蒐集網路社群平台之文章，並經由意見領袖特徵解析，分析意見領袖文章之文本特徵，萃取當中的群眾智慧知識文本，建立群眾智慧知識庫，其次，「群眾智慧問答推論模組」乃先將輸入之問題與知識庫的文章進行關聯性的匹配，經BERT關聯性計算模型計算問題與知識庫文章的關聯性，篩選出關聯性高的匹配文章集合，以此縮小掃描以及閱讀的範圍，最後根據匹配文章集合將文章與問

題一同配對，由BERT答案推論模型閱讀文章以及問題，推論問題之目標答案段落，並輸出使用者所提問題之目標答案。 為確認本研究所發展之方法於實務應用之有效性，本研究乃基於TensorFlow及PyTorch等深度學習框架，建構Web-based之「整合群眾智慧與智能問答之知識萃取與提供系統」，並以中文之論壇（PTT、知乎）及DRCD問答任務資料集，作為實際案例以及驗證資料，並於系統整體績效評估上取得：EM值73.30%；F1值82.66%。與Chen等人（2017）進行比較驗證：在EM指標上提升26.38%；F1值提升15.64%，以證實本研究系統運作之實用性與可行性。 綜上所述，本研究透過意

見領袖文章特徵擷取與判定，自動化地取得網路社群所蘊含的知識文章，以此建立群眾智慧知識庫，並基於知識庫之資訊藉由BERT模型進行目標答案推論，解答用戶所提問之問題，提供使用者更進階的資訊獲取方式。

寫給中學生看的AI課：AI生態系需要文理兼具的未來人才

為了解決問答系統的問題，作者蔡宗翰 這樣論述：

　　第一本針對108課綱科技素養的趨勢教育書。   　　AI一定是理科腦？ 　　文科腦在AI發展有何重要性？ 　　「AI界李白」蔡宗翰教授結合輔導高中以上學生與台灣人工智慧學校的豐富經驗， 　　介紹國內外AI應用發展與趨勢， 　　提供給正在嘗試接觸AI、學習AI、運用AI、 　　甚至以AI為志業讀者最全面實用資訊！    　　AI 沒有辦法隨機應變，卻能取代50% 人類工作。 　　但別擔心，你可以先建立AI 的核心素養！   　　AI 雖是顯學，卻又讓人望而生畏， 　　誰不必擔心被AI 淘汰？誰可以搭上AI 熱潮？ 　　身處在AI 領域，每年帶

隊參與 AI CUP， 　　甚至整合數位與人文，進行跨領域探究、 　　培養無數AI 人才的「AI 界李白」蔡宗翰教授告訴你： 　　「AI就是要你！對！不要怕！」   　　文科生跨領域學習AI 並不少見， 　　即使是理科生，也同樣要學習如何發掘問題、尋找解題方向， 　　並且培養主動積極的思考力、研究力、團隊力！ 　　AI 會越來越跨領域，既包羅萬象，就會需要各種不同的人才。 　　不管是文科生、理科生，都可以學習AI、運用AI、打造AI ！    　　【書籍資訊】 　　無注音，適合12歲以上＆老師、家長閱讀 　　教育議題分類：科技教育、資訊教育

　　學習領域分類：科技   本書特色   　　第一部分：對應108 課綱精神，超前布署：如何問好問題、如何設定題目與解題、如何與團隊協同合作？ 　　第二部分：從「AI 的發展」及「AI 技術」來認識AI。 　　第三部分：培養「以AI 思維看世界」的能力，逐步建立AI 專家的素養、提供進入AI 的具體途徑。    名人推薦   　　教育部－師大附中「中小學校人工智慧計畫」AI 計畫主持人 李柏翰 　　臺北市立建國中學生物科教師 周麗芬｜智齡科技創辦人 康仕仲 博士 　　AI4kids 創辦人暨執行長 陳佳慧｜臺北市立建國中學資訊教師

許雅淳 　　未來內容AR/VR 劇場製作人 馮勃翰｜耐能創辦人兼執行長 劉峻誠 博士 　　（以上依姓名筆劃順利排列）   專文推薦   　　臺灣大學電機工程學系副教授 李宏毅 　　臺北護理健康大學語言治療與聽力學系副教授 翁仕明 醫師 　　臺灣大學電機工程學系教授 葉丙成｜輔仁大學中國文學系副教授 劉雅芬 　　臺北市立建國高級中學科學班學生 許澤厚 同學 　（以上依姓名筆劃順利排列）   好評推薦   　　相較於一些把 AI 理論講得硬梆梆的書籍，蔡教授這本書非常適合想對 AI 了解的中學生，或任何 AI

新手。——臺灣大學電機工程學系教授 葉丙成   　　108課綱的核心精神是「終身學習」，本書對應108課綱精神，超前佈署，呈現多元跨域整合的實例，帶領同學們一起培育AI核心素養！—— 輔仁大學中國文學系副教授 劉雅芬    　　蔡宗翰教授常常到本校演講指導我們，榮幸拜讀蔡宗翰教授大作，深讀後發現本書一語道破目前的學生的AI學習狀況。本書以學生本位案例出發來探討，內容生動貼切，並探討AI技術發展，最後導入學生該如何用眼光來審視自己的路。全文字裡行間人文底蘊盎然而生，AI見解獨到，道出學生AI學習的盲點，是一本值得珍藏與品味的好書。—— 教育部-師大附中「中小學校人工智慧計畫」AI

計畫主持人 李柏翰   　　李白老師不僅是AI專家，更涉獵包含文史藝術、政治社會、乃至於運動競技等多元領域，其豐富的學養，總是能帶給青年學子多元的觀點與創新的思維。在AI學習的路上，李白老師引領讀者洞察學習盲點，建立正確的學習心態與跨領域的學習格局，並對於人工智慧的認知由懞懂變得清晰。推薦本書給對於AI領域有興趣、正在找尋學習或研究方向、想了解AI對自己未來學涯或職涯發展幫助的學子，李白老師將讓你更懂得如何善用AI為自己賦能，開創未來。—— AI4kids創辦人暨執行長 陳佳慧   　　這是一本「非典型」的AI入門書。李白老師不只深入淺出地介紹了AI的各種應用，更苦口婆

心分享了身處AI世代的年輕學生，所必須培養的態度與能力。正是這些態度與能力，才讓人可以不被AI取代，並能夠掌握AI、善用AI，來解決問題、創造價值。—— 未來內容AR/VR劇場製作人 馮勃翰  

管道式語言轉譯器 之中文健康照護開放資訊擷取

為了解決問答系統的問題，作者鄭少鈞 這樣論述：

開放式資訊擷取的目的是將非結構化的句子，轉化成三元組的形式 (個體1，關係，個體2) ，以 “神經醯胺能夠修復皮脂膜及減緩乾燥”這個句子為例，開放式資訊擷取的模型會從此句子擷取出 (神經醯胺，修復，皮脂膜) 和 (神經醯胺，減緩，乾燥) 這兩個三元組，三元組的形式可以視覺化成知識圖譜，作為問答系統的知識推論基礎。在開放式資訊擷取的研究領域中，我們提出一個名為CHOIE (Chinese Healthcare Open Information Extraction) 的管道式語言轉譯器(pipelined language transformers) 的模型，專注於中文健康照護領域的資訊擷取。

CHOIE模型以現今表現優良的RoBERTa自然語言預訓練模型作為基礎架構，搭配不同的神經網路模型抽取特徵，最後加上分類器。本研究將其任務視為兩階段，先抽取三元組中的所有關係，然後以每一個關係為中心找出個體1和個體2，完成三元組之擷取。由於目前缺少公開的中文人工標記的資料集，因此我們透過網路爬蟲，爬取醫療照護類型的文章，人工標記個體關係之後，最終可以將三元組分為四種類型，分別是簡單關係、單一重疊、多元重疊、複雜關係四個種類。藉由實驗結果和錯誤分析，我們可以得知提出的CHOIE管道式語言轉譯器，在開放式資訊擷取的三個評估指標，分別達到最佳效能 Exact Match (F1: 0.848) 、C

ontain Match (F1: 0.913) 、Token Level Match (F1: 0.925) ，比目前現有的資訊擷取模型 (Multi2OIE、SpanOIE、RNNOIE) 表現較好。