CrimeKgAssitant

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for better performance, GPU for tensorflow is needed.

yangboz

贴一个相关的数据集

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http://cail.cipsc.org.cn:2018/instruction https://cail.oss-cn-qingdao.aliyuncs.com/CAIL2018_ALL_DATA.zip

sometimestios

[data/qa_corpus.json](https://github.com/liuhuanyong/CrimeKgAssitant/blob/master/data/qa_corpus.json.zip)的answer field包含了多个答案，请问怎么获得标准答案？

andrewzheng1618

hi,dear 大佬能提供下这个文件么？ 感谢

ucas010

执行法务咨询自动问答时报错

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执行法务咨询自动问答脚本，运行 python crime_qa.py后，正常输入问题程序崩溃出错，出错完整内容如下``` loaded 300785 word embedding, finished question:我要离婚 GET http://127.0.0.1:9200/crime_data/crime/_search?size=20 [status:N/A request:0.000s] Traceback (most recent call last): File "/home/cc/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/urllib3/connection.py", line 159, in _new_conn (self._dns_host, self.port), self.timeout, **extra_kw) File "/home/cc/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/urllib3/util/connection.py",...

systemime

请问能告诉下 question_train.txt是怎么来的吗？思路也行

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cur = '/'.join(os.path.abspath(__file__).split('/')[:-1]) self.train_file = os.path.join(cur, 'question_train.txt') 就是这个文件找不到

ForgetThatNight

请教词向量训练的有关问题

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背景： 刚接触这个领域，请教老师问题 过程： 对2G多的那个train.json中的fact提取，分词，再用word2vec训练出词向量，结果：1280257个词，4.66G。 我看您训练后的只有1G多，觉得可能和没有去除停用词有关，可能和分词后没有去重有关，去掉停用词后，1440045个词，5.24G,数量不减反增，没想明白为什么。 问： 1）一般情况下对语料分词后要不要去除停用词，如果去掉的话，在用词向量表示文档的时候，会不会丢失语义，比如：导致，由于，传说等词，且数字需不需要去掉，因为日期，电话号码等在某些领域很多，是有意义的。 2）在分词的时候，每读取一行语料，分词，写入词文件，这样势必会产生很多相同的词语，这个时候要不要去重，不知道您是怎么做的。 感谢。

Horrypotter

罪名分类的TXT训练集可以共享一下么。谢谢

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在问题分类的功能里，训练模型的时候要一个question_train.txt'，可以共享一下么。谢谢

zjynifty

YhYu789

2020ttg