获取控制台输入参数 if __name__ == '__main__': while 1: question = input('用户:') answer = "你的问题是：" + question print('VipQA', answer)
/// /// 当前时间是否是值班时间 /// private bool IsDutyTime { get { var dutyTime = "23:00-07:00"; if (!string.IsNullOrEmpty(dutyTime)) { var
使用SqlDataAdapter和DataSet来访问数据库 报：已有打开的与此 Command 相关联的 DataReader，必须首先将它关闭 解决方法，使用 using 包住 connection using System; using System.Data; using System.Da
目录构建服务层接口路由层PostMan 调用 采用 Fast API 搭建服务接口： https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17684079.html Fast API 文档：https://fastapi.tiangolo.com/zh/ 构建服务层 qa_servi
目录查出节点拼接节点属性测试结果问答演示 通过节点关系，找出对应的节点，获取节点属性值，并拼接成想要的结果。 接上节生成的CQL # 输入 question_class = {'args': {'看东西有时候清楚有时候不清楚': ['symptom']}, 'question_types': ['s
目录构建节点字典构建Cypher CQL语句Test 这边只是为了测试，演示效果和思路，实际应用中，可以通过NLP构建CQL 接上一篇的问题分类 question = "请问最近看东西有时候清楚有时候不清楚是怎么回事" # 最终输出 data = {'args': {'看东西有时候清楚有时候不清楚'
目录构建字典数据构建 Trie 字典树按实体组装字典问题分析 将问题进行分析，和系统已有的分类进行关联 构建字典数据 将构建的知识图片字典化， 用于后面对问题的解析，下图为症状的字典，其它字典同理 构建 Trie 字典树 将建字典数据，组装集合 cur_dir = '/'.join(os.path.
敏感词过滤在社区发帖、网站检索、短信发送等场景下是很常见的需求，尤其是在高并发场景下如何实现敏感词过滤，都对过滤算法提出了更高的性能要求，Ahocorasick算法能够实现毫秒级的万字过滤匹配，能够很好的满足各种场景下的敏感词过滤需求。 Aho-Corasick算法通过将模式串预处理为确定有限状态自
Trie树，又叫字典树，前缀树(Prefix Tree)，单词查找树，是一种多叉树的结构. {"a","apple","appeal","appear","bee","beef","cat"} 深色表示接受态 关键字集合{"pool", "prize", "prepare", "preview",
目录疾病数据创建节点 根据检查结果、医生的临床经验得出疾病 疾病数据 disease_data.csv 建议值用“”引起来。避免中间有，号造成误识别 疾病 "干眼" "右膝髌上囊及关节腔少量积液" 创建节点 import logging import pandas as pd from utils.
