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question_extractor

自动从文本数据中提取问答对的开源项目

question_extractor是一个开源项目,能够自动从文本数据中提取问答对。它利用ChatGPT处理大量文档,快速生成可用于训练语言模型的数据集。该项目支持并行处理,可以有效处理长文本,适用于各种文档类型。对于需要构建专业领域问答数据集的研究人员和开发者,question_extractor提供了一个高效、自动化的解决方案。

ChatGPT-RetrievalQA - 使用ChatGPT和人类响应数据训练和评估问答检索模型
ChatGPTGithub信息检索开源项目数据集答案排序训练数据
提供ChatGPT与人类响应的数据集,以训练和评估问答检索模型。数据集基于HC3公开数据,分析ChatGPT和传统检索模型在回答真实性和可靠性上的差异。项目由阿姆斯特丹大学支持,数据格式兼容MSMarco,便于研究人员使用现有脚本。
generative-qa-model - 简述AI问答模型的生成式技术
GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型卡模型说明环境影响训练细节
该生成式问答模型基于transformers库,提供开发背景、用途、训练方案及评价标准的信息,帮助了解使用方法并识别潜在风险和局限性。
AnyQuestions.ai - 智能文档问答工具,快速获取精准信息
AI工具AI问答AnyQuestions.ai学习辅助文档分析隐私保护
AnyQuestions.ai是一款智能文档问答工具,可处理PDF、视频和网站内容。它基于用户上传的资料提供精准答案,并标注信息来源。这不仅节省时间,还确保回答可靠。系统采用安全存储方式,遵循GDPR和ISO 27001标准。AnyQuestions.ai基于多所知名大学认可的Revision.ai引擎开发,为学习和研究提供高效支持。
AI Answer Generator - 基于GPT-4的智能问答系统 即时生成详细回答
AIAI工具人工智能信息检索自然语言处理问答系统
AI Answer Generator是一款基于GPT-4技术的智能问答工具,无需注册即可免费使用。系统能够针对各类问题迅速生成准确、详细的回答,涵盖从简单事实查询到复杂分析等多种主题。这一工具适用于学生、专业人士及信息搜索者,有助于提高工作效率和学习效果。无论是一般性问题还是深度探讨,AI Answer Generator都能提供相关且有价值的信息。使用便捷,无需注册,即可体验高效智能问答服务。
Question Generator - 智能问题生成工具 提升效率的得力助手
AI-GPT3AI工具内容定制考试调查问题生成器
Question Generator是一款基于GPT-3等AI技术的智能问题生成工具。它可根据输入内容快速生成高质量、定制化的问题,适用于考试、调查等多种场景。这个AI工具简化了问题创建过程,让用户能轻松生成各类相关问题。教育工作者、市场研究人员和内容创作者都可借助这个工具提高工作效率,获得更好的问题设计效果。
ChatKBQA - 知识库问答的生成,检索框架
GithubKBQALLM开源项目知识库问答知识检索语义解析
ChatKBQA是一个创新的知识库问答框架,采用生成-检索方法。该框架首先利用微调的大语言模型生成逻辑形式,再通过无监督检索替换实体和关系,有效提升了生成和检索效果。ChatKBQA解决了知识检索效率、错误传播和方法复杂性等问题,在WebQSP和CWQ基准测试中展现出优异性能。
ChatIE - 零样本信息抽取的解决方案
ChatIEGithub命名实体识别大规模语言模型实体关系三元组抽取开源项目零样本信息抽取
ChatIE项目利用ChatGPT的强大功能,将零样本信息抽取任务转化为多轮问答形式,形成了一个两阶段的创新框架。通过在多个数据集上的广泛评估,该框架在实体关系抽取、命名实体识别和事件抽取任务中表现出色,甚至超越了一些全监督模型,展现了在有限资源下构建信息抽取系统的巨大潜力。
buster - 定制化文档智能问答机器人
BusterGithubOpenAI嵌入开源项目文档问答聊天机器人
Buster是一款基于OpenAI API的文档智能问答机器人。它可根据任意文档源定制,支持本地部署和自定义数据导入。Buster通过相似度匹配和GPT模型生成准确回答,并可通过BusterConfig灵活配置。这款开源工具旨在提高文档查询效率,为用户提供相关且精准的文档信息。
gpt-automated-web-scraper - AI智能网页抓取工具,自动生成和执行抓取代码
AI Web ScraperGithubOpenAI GPT-4Python开源项目网页抓取自动化
AI Web Scraper是一款由AI驱动的网页抓取工具,支持用户根据需求从HTML源中提取数据。工具的主要功能包括生成和执行抓取代码,并支持URL或本地文件路径作为数据源,为用户提供灵活的选择。该项目需要Python和OpenAI GPT-4 API密钥。安装步骤包括克隆项目仓库、安装依赖包并设置API密钥。使用时可通过命令行参数指定抓取源、源类型和目标字符串。此项目采用MIT许可证,用户可自由修改和使用。
Llama3-ChatQA-1.5-8B - 强化对话问答和检索增强生成的高性能AI模型
GithubHuggingfaceLlama3-ChatQA-1.5人工智能开源项目检索增强生成模型自然语言处理问答系统
基于Llama-3开发的大语言模型,专注于优化对话式问答和检索增强生成能力。模型提供8B和70B两个版本,采用改进的训练方案,增强了表格理解和算术计算能力。在ChatRAG Bench评测中,模型在多个数据集上表现优异,尤其擅长处理上下文对话和文档检索。支持完整文档输入和分块检索两种使用方式,适用于多种对话问答场景。
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