基于深度学习的智能问答系统毕业设计

基于深度学习的智能问答系统毕业设计涵盖了多种技术实现和应用场景。

技术实现

• 深度学习模型：利用大数据和深度学习模型，实现对用户提问的准确理解，并给出相应回答34。
• Seq2Seq模型：在文本分析中，特别是聊天机器人技术，使用encoder-decoder结构、RNN编码器和解码器，以及注意力机制5。
• 知识图谱应用：结合知识图谱构建和语义推理，为用户提供智能化的问答服务1820。

应用场景

• 智能客服：可以改造为特定场景的智能问答系统，如高校招生咨询等8。
• FAQ问答系统：常见问题问答系统，用于特定领域的智能客服，实现快速准确的回答6。
• 多语言文本相似度检测：通过学习语义表示和语义匹配模型，实现对多语言文本的有效表示和语义匹配10。

毕业设计项目

• 项目源码与文档：提供基于深度学习的视觉问答系统源码、文档说明和答辩PPT，适合计算机相关专业学生和学习者12。
• 电力数据负荷预测：使用卷积神经网络和Transformer模型，实现电力数据的实时、短期和长期预测17。
• 医疗问答服务：结合深度学习和计算机视觉技术，构建医疗知识图谱，提供智能化的医疗问答服务1820。