Il s'agit de l'application Linux DrQA, dont la dernière version est téléchargeable sous le nom DrQAsourcecode.tar.gz. Elle peut être exécutée en ligne sur l'hébergeur gratuit OnWorks pour postes de travail.
Téléchargez et exécutez en ligne cette application nommée DrQA avec OnWorks gratuitement.
Suivez ces instructions pour exécuter cette application :
- 1. Téléchargé cette application sur votre PC.
- 2. Entrez dans notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous voulez.
- 3. Téléchargez cette application dans ce gestionnaire de fichiers.
- 4. Démarrez l'émulateur en ligne OnWorks Linux ou Windows en ligne ou l'émulateur en ligne MACOS à partir de ce site Web.
- 5. Depuis le système d'exploitation OnWorks Linux que vous venez de démarrer, accédez à notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous souhaitez.
- 6. Téléchargez l'application, installez-la et exécutez-la.
CAPTURES D'ÉCRAN
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DrQA
DESCRIPTION
DrQA est un système de questions-réponses ouvert qui lit de grands corpus textuels, notamment Wikipédia, pour répondre à des questions en langage naturel avec des portées extractives. Il suit un processus en deux étapes : un outil de recherche rapide de documents sélectionne d'abord les articles candidats, puis un lecteur neuronal prédit la portée exacte des réponses à partir de ces passages. L'outil s'appuie sur des fonctionnalités classiques de RI (comme les statistiques TF-IDF et n-grammes) pour rester léger et évolutif sur des millions de documents. Le lecteur est un modèle neuronal entraîné sur des données d'AQ supervisée pour estimer les positions de début et de fin d'un paragraphe. Il peut être adapté à de nouveaux domaines par ajustement fin ou supervision à distance. Le référentiel comprend des scripts pour construire l'index Wikipédia, entraîner le lecteur et évaluer les performances de bout en bout. DrQA a popularisé une recette pratique pour combiner RI et lecture neuronale, et elle reste une base solide pour la recherche et les prototypes de production en AQ ouvert.
Fonctionnement
- Extracteur évolutif basé sur TF-IDF sur de grands corpus
- Extracteur de portée neuronale formé pour des prédictions précises de début/fin
- Pipeline de bout en bout, de l'indexation à la réponse aux questions
- Outils de supervision à distance et d'adaptation de domaine
- Scripts de formation et d'évaluation reproductibles pour les ensembles de données standard
- Composants modulaires permettant des échanges IR ou de lecteurs et des corpus personnalisés
Langage de programmation
Python
Catégories
Cette application peut également être téléchargée depuis https://sourceforge.net/projects/drqa.mirror/. Elle est hébergée sur OnWorks afin de pouvoir être exécutée en ligne plus facilement depuis l'un de nos systèmes d'exploitation gratuits.
