CCA625
Follow
Stars
XMind2TestCase基于python实现，提供了一个高效测试用例设计的解决方案！
基于医疗领域知识图谱的问答系统，同时使用了chatGPT、chatGLM4等方式生成医学知识图谱。
Knowledge Graph,Question Answering System，基于知识图谱和向量检索的医疗诊断问答系统
北京航空航天大学大数据高精尖中心自然语言处理研究团队开展了智能问答的研究与应用总结。包括基于知识图谱的问答（KBQA），基于文本的问答系统（TextQA），基于表格的问答系统（TableQA）、基于视觉的问答系统（VisualQA）和机器阅读理解（MRC）等，每类任务分别对学术界和工业界进行了相关总结。