├── Config.py ├── FAQ.py ├── Module ├── BM25 │ ├── BM25.py │ └── train.py ├── LM │ ├── LMEmbedding.py │ └── train.py ├── Model │ ├── Bert.py │ └── Distilbert.py ├── Ngram │ ├── Ngram.py │ └── train.py ├── PreRank.py ├── RankSupervise.py ├── RankUnsupervise.py ├── Recall.py ├── Similarity.py └── Word2Vec │ ├── Word2Vec.py │ ├── Word2VecTX.py │ └── train.py ├── README.md ├── Service.py ├── data ├── Insurance_zhidao_test │ ├── corpus.txt │ └── test.txt ├── insurance_zhidao_rank │ ├── class.txt │ ├── dev.txt │ ├── test.txt │ └── train.txt └── insurance_zhidao_unsup │ └── corpus.txt ├── env_start.sh ├── file └── stopword.txt ├── img └── structure.jpg ├── insert_data_to_es.py ├── requirements.txt └── utils ├── DateOption.py ├── FileOp.py ├── JsonOp.py └── Logger.py /Config.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 | import os 3 | 4 | 5 | class Config(object): 6 | 7 | # 文件 8 | path_root = os.getcwd() 9 | path_stopword = os.path.join(path_root, 'file/stopword.txt') 10 | path_w2v_model = os.path.join(path_root, 'file/model/w2v.model') 11 | path_w2v_tx = os.path.join(path_root, 'file/model/tencent-ailab-embedding-zh-d100-v0.2.0-s.txt') 12 | 13 | # ES配置 14 | es_ip = 'http://localhost:9200' 15 | es_port = 2910 16 | es_index = 'corpus_faqs_ins_zhidao_v1' 17 | es_timeout = 10 18 | 19 | # 数据集 20 | dataset = 'insurance_zhidao_test' 21 | path_corpus = os.path.join(path_root, 'data/{}/corpus.txt'.format(dataset)) 22 | 23 | # 粗排Prerank 24 | ## 可选:bm25/ngram/word2vec/word2vec-tx 25 | prerank_name = 'bm25' 26 | 27 | # 精排Rank 28 | ## GPU配置 29 | use_cuda = True # 是否使用GPU 30 | cuda_visible_devices = 'cpu' # gpu卡号,如0 31 | use_rank = True # 是否开启精排,True开启,False不开启 32 | use_supervise = True # True表示使用有监督方法,False表示使用无监督方法 33 | 34 | ## 无监督方法 35 | unsup_rank_name = 'simcse-bert' # 可选:simcse-distilbert/simcse-bert/lm-mini 36 | path_unsup_rank = os.path.join(path_root, 'file/unsupervise/simcse-bert/') 37 | ## 有监督方法 38 | sup_rank_name = 'bert' # 可选:distilbert/bert 39 | path_sup_rank_model = os.path.join(path_root, 'file/supervise/bert/') 40 | sup_rank_model_tokenizer = 'bert-base-chinese' 41 | 42 | 43 | 44 | -------------------------------------------------------------------------------- /FAQ.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 | 3 | import jieba 4 | import pandas as pd 5 | 6 | from Config import Config 7 | from Module.Recall import Recall 8 | from Module.PreRank import PreRank 9 | from Module.RankUnsupervise import RankUnsupervise 10 | from Module.RankSupervise import RankSupervise 11 | from utils.Logger import init_logger 12 | 13 | 14 | class FAQ(object): 15 | 16 | 17 | def __init__(self): 18 | 19 | self.logger = init_logger() # 'FAQ' 20 | self.logger.info('----------------- Initial -----------------') 21 | self.config = Config() 22 | self.model_recall = Recall(self.config) 23 | self.model_prerank = PreRank(self.config) 24 | if self.config.use_supervise: 25 | self.model_rank_sup = RankSupervise(self.config) 26 | else: 27 | self.model_rank_unsup = RankUnsupervise(self.config) 28 | 29 | 30 | def query(self, query, recall_size=1000, prerank_size=100, rank_size=10): 31 | """ 32 | 逻辑: 33 | 1.分词 34 | 2.召回 35 | 3.排序 36 | Arg: 37 | text (String): 输入文本 38 | size (Int): 返回结果大小 39 | Returns: 40 | res (Dict): 结果 41 | - 格式为:[{'question':'xxx', 'answer':'xxx'},...] 42 | """ 43 | self.logger.info('----------------- FAQ start -----------------') 44 | self.logger.info('query: {}'.format(query)) 45 | # 分词 46 | tokens = [ x for x in jieba.cut(query, cut_all=False)] 47 | self.logger.info('token: {}'.format(tokens)) 48 | # 召回 49 | corpus = self.model_recall.recall(tokens, size=recall_size) 50 | self.logger.info('recall corpus num: {}'.format(len(corpus))) 51 | # 粗排 52 | corpus_prerank, score = self.model_prerank.rank(query, tokens, corpus, size=prerank_size) 53 | # 精排 54 | if self.config.use_rank: 55 | if self.config.use_supervise: 56 | corpus_rank, score = self.model_rank_sup.rank(query, corpus_prerank, size=rank_size) 57 | else: 58 | corpus_rank, score = self.model_rank_unsup.rank(query, corpus_prerank, size=rank_size) 59 | else: 60 | corpus_rank, score =corpus_prerank, score 61 | # 返回结果 62 | res = [] 63 | for i,x in enumerate(corpus_rank): 64 | tmp = { 65 | 'question':x['question'], 66 | 'answer':x['answer'], 67 | 'score':str(score[i]) 68 | } 69 | res.append(tmp) 70 | self.logger.info('----------------- FAQ end-----------------') 71 | return res 72 | 73 | 74 | 75 | if __name__ == '__main__': 76 | # 读取数据 77 | path = './data/insurance_zhidao_test/test.txt' 78 | data = pd.read_csv(path, sep='\t') 79 | 80 | top1_num = 0 81 | top3_num = 0 82 | top10_num = 0 83 | recall_num = 0 84 | faq = FAQ() 85 | for i, line in data.iterrows(): 86 | # print('-'*30) 87 | question = line['question'] 88 | target = line['answer'] 89 | answer = faq.query(question) 90 | # top1 num 91 | module = answer[0]['answer'] 92 | if target==module: 93 | top1_num += 1 94 | # top3 num 95 | for x in answer[:3]: 96 | module = x['answer'] 97 | if target==module: 98 | top3_num += 1 99 | break 100 | # top10 num 101 | for x in answer[:10]: 102 | module = x['answer'] 103 | if target==module: 104 | top10_num += 1 105 | break 106 | # num 107 | for x in answer: 108 | module = x['answer'] 109 | if target==module: 110 | recall_num += 1 111 | break 112 | # acc 113 | top1_acc = top1_num/max(len(data), 1) 114 | top3_acc = top3_num/max(len(data), 1) 115 | top10_acc = top10_num/max(len(data), 1) 116 | recall = recall_num/max(len(data), 1) 117 | 118 | print('top 1 acc={}/{}={}'.format(top1_num, max(len(data), 1), top1_acc)) 119 | print('top 3 acc={}/{}={}'.format(top3_num, max(len(data), 1), top3_acc)) 120 | print('top 10 acc={}/{}={}'.format(top10_num, max(len(data), 1), top10_acc)) 121 | print('recall acc={}/{}={}'.format(recall_num, max(len(data), 1), recall)) 122 | a = 1 123 | 124 | -------------------------------------------------------------------------------- /Module/BM25/BM25.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 | 3 | import math 4 | 5 | 6 | class BM25(object): 7 | 8 | 9 | def __init__(self): 10 | self.f = [] # 列表的每一个元素是一个dict,dict存储着一个文档中每个词的出现次数 11 | self.df = {} # 存储每个词及出现了该词的文档数量 12 | self.idf = {} # 存储每个词的idf值 13 | self.k1 = 1.5 14 | self.b = 0.75 15 | 16 | 17 | def init_corpus(self, docs): 18 | """ 19 | 初始化语料 20 | """ 21 | self.D = len(docs) # 文档数量 22 | self.avgdl = sum([len(doc)+0.0 for doc in docs]) / self.D # 平均每个文档的句子长度=所有文档的token总数/文档数量 23 | self.docs = docs 24 | # 计算词频 25 | for i,doc in enumerate(self.docs): 26 | # 单文档中的词频 27 | tmp = {} 28 | for word in doc: 29 | tmp[word] = tmp.get(word, 0) + 1 # 存储每个文档中每个词的出现次数 30 | self.f.append(tmp) 31 | # 所有文档中单个词出现的文档数 32 | for k in tmp.keys(): 33 | self.df[k] = self.df.get(k, 0) + 1 34 | # 计算每个文档的IDF值 35 | for k, v in self.df.items(): 36 | self.idf[k] = math.log(self.D-v+0.5)-math.log(v+0.5) 37 | 38 | 39 | def search(self, query, corpus): 40 | """ 41 | 计算query与库中所有文档的相似性 42 | """ 43 | # 计算文档相似性 44 | scores = [] 45 | for index, line in enumerate(corpus): 46 | score = self.sim(query, index) 47 | scores.append([index, score]) 48 | # 排序 49 | score_sort = sorted(scores, key=lambda x: x[1], reverse=True) 50 | # index = [ x[0] for x in score_sort ] 51 | # 计算概率:按照排序分数 52 | # value = sum([x[1] for x in score_sort]) 53 | # probs = [[x[0], x[1]/max(1,value)] for x in score_sort] 54 | return score_sort 55 | 56 | 57 | def sim(self, query, doc_index): 58 | """计算相似度 59 | Args: 60 | doc (_type_): query 61 | index (_type_): 文档库中的index 62 | """ 63 | score = 0 64 | for word in query: 65 | # 跳过在doc中不存在的word 66 | if word not in self.f[doc_index]: 67 | continue 68 | # doc中index文档的token长度 69 | d = len(self.docs[doc_index]) 70 | # 相似度 71 | word_idf = self.idf[word] # 词IDF值 72 | word_freq = self.f[doc_index][word] # 词频 73 | K = 1-self.b + self.b*(d/self.avgdl) # 约束文档长度在比较中的重要性 74 | score += (word_idf*word_freq*(self.k1+1) / (word_freq+self.k1*K)) 75 | return score 76 | 77 | 78 | # def search(self, query, recall_index, topk=3): 79 | # """ 80 | # 计算query与库中所有文档的相似性 81 | # """ 82 | # # 计算文档相似性 83 | # scores = [] 84 | # for index in recall_index: 85 | # score = self.sim(query, index) 86 | # scores.append([index, score]) 87 | # # 排序 88 | # scores_rank = sorted(scores, key=lambda x: x[1], reverse=True)[:topk] 89 | # # index = [ x[0] for x in scores_rank ] 90 | # # 计算概率:按照排序分数 91 | # # value = sum([x[1] for x in scores_rank]) 92 | # # probs = [[x[0], x[1]/max(1,value)] for x in scores_rank] 93 | # return scores_rank 94 | -------------------------------------------------------------------------------- /Module/BM25/train.py: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/wzzzd/FAQ_system/2764abc24f10e0bb13c4eac5d1b27129a9859b5e/Module/BM25/train.py -------------------------------------------------------------------------------- /Module/LM/LMEmbedding.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 | 3 | from sentence_transformers import SentenceTransformer, util 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | class LMEmbedding(object): 9 | 10 | def __init__(self): 11 | self.model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L12-v2') 12 | 13 | 14 | # def get_sentence_embedding(self, text): 15 | # query_embedding = self.model.encode(text) 16 | # # passage_embedding = self.model.encode([ 17 | # # '你叫什么名字', 18 | # # '这名字怎么样', 19 | # # '嘟嘟是你的名字', 20 | # # '你猜我叫什么名字', 21 | # # '我老公叫什么名字'] 22 | # # ) 23 | # # print("Similarity:", util.dot_score(query_embedding, passage_embedding)) 24 | # return query_embedding[0] 25 | 26 | def to(self, device): 27 | """ 28 | 模型加载到cuda 29 | """ 30 | self.model.to(device) 31 | 32 | 33 | def get_embedding(self, text): 34 | """获取文本语义编码 35 | Args: 36 | text (string): 输入文本 37 | Returns: 38 | _type_: _description_ 39 | """ 40 | emb = self.model.encode(text) 41 | # emb = query_embedding[0] 42 | return emb 43 | 44 | 45 | def compute_similarity(self, query, corpus): 46 | """计算文本与语料库的相似度 47 | Args: 48 | query (_type_): _description_ 49 | corpus (_type_): _description_ 50 | """ 51 | query_emb = self.model.encode(query) 52 | corpus_emb = self.model.encode(corpus) 53 | matrix = util.dot_score(query_emb, corpus_emb) 54 | flat = matrix.view(-1).cpu().tolist() 55 | flat = [[i,x] for i,x in enumerate(flat)] 56 | scores_rank = sorted(flat, key=lambda x: x[1], reverse=True) 57 | return scores_rank 58 | 59 | 60 | 61 | 62 | 63 | if __name__ == '__main__': 64 | emb = LMEmbedding() 65 | text = '你叫什么名字' 66 | vec = emb.get_sentence_embedding(text) 67 | print(1) 68 | -------------------------------------------------------------------------------- /Module/LM/train.py: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/wzzzd/FAQ_system/2764abc24f10e0bb13c4eac5d1b27129a9859b5e/Module/LM/train.py -------------------------------------------------------------------------------- /Module/Model/Bert.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 | import torch 3 | import torch.nn as nn 4 | import torch.nn.functional as F 5 | from transformers import BertPreTrainedModel, BertModel, BertTokenizer 6 | from torch.nn import CrossEntropyLoss 7 | 8 | 9 | class Bert(BertPreTrainedModel): 10 | 11 | def __init__(self, config): 12 | super(Bert, self).__init__(config) 13 | self.bert = BertModel(config) 14 | self.hidden_size = config.hidden_size 15 | self.num_classes = config.num_labels 16 | self.fc = nn.Linear(self.hidden_size, self.num_classes) 17 | 18 | def forward(self, 19 | input_ids, 20 | attention_mask, 21 | token_type_ids=None, 22 | label=None, 23 | input_ids_anti=None, 24 | label_anti=None): 25 | # inference 26 | output_bert = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask, token_type_ids=token_type_ids) #(batch_size, sen_length, hidden_size) 27 | output_pooler = output_bert.pooler_output 28 | output = self.fc(output_pooler) 29 | 30 | return output 31 | 32 | -------------------------------------------------------------------------------- /Module/Model/Distilbert.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # coding: UTF-8 2 | import torch 3 | import torch.nn as nn 4 | # from pytorch_pretrained_bert import BertModel, BertTokenizer 5 | # from pytorch_pretrained import BertModel, BertTokenizer 6 | # from transformers import BertPreTrainedModel, BertModel, BertTokenizer 7 | from transformers import DistilBertPreTrainedModel, DistilBertModel, DistilBertTokenizer 8 | from torch.nn import CrossEntropyLoss 9 | import torch.nn.functional as F 10 | 11 | 12 | 13 | class Distilbert(DistilBertPreTrainedModel): 14 | 15 | def __init__(self, config): 16 | super(Distilbert, self).__init__(config) 17 | self.distilbert = DistilBertModel(config) 18 | # self.pool_layer = BertPooler(config) 19 | self.hidden_size = config.hidden_size #768 20 | self.num_classes = config.num_labels 21 | self.fc = nn.Linear(self.hidden_size, self.num_classes) 22 | 23 | self.dense = nn.Linear(config.hidden_size, config.hidden_size) 24 | # self.activation = nn.Tanh() 25 | 26 | 27 | def forward(self, input_ids, attention_mask, label=None): 28 | output = self.distilbert(input_ids, attention_mask=attention_mask) 29 | # out = self.fc(output.pooler_output) 30 | # pooling 31 | first_token_tensor = output.last_hidden_state[:, 0] 32 | pooler_output = self.dense(first_token_tensor) 33 | # pooler_output = self.activation(pooler_output) 34 | # pooler_output = self.pool_layer(pooler_output) 35 | # class 36 | output = self.fc(pooler_output) 37 | return output 38 | 39 | 40 | # class BertPooler(nn.Module): 41 | # def __init__(self, config): 42 | # super().__init__() 43 | # self.dense = nn.Linear(config.hidden_size, config.hidden_size) 44 | # self.activation = nn.Tanh() 45 | 46 | # def forward(self, hidden_states): 47 | # # We "pool" the model by simply taking the hidden state corresponding 48 | # # to the first token. 49 | # first_token_tensor = hidden_states[:, 0] 50 | # pooled_output = self.dense(first_token_tensor) 51 | # pooled_output = self.activation(pooled_output) 52 | # return pooled_output -------------------------------------------------------------------------------- /Module/Ngram/Ngram.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 | import json 3 | 4 | 5 | class Ngram(object): 6 | 7 | 8 | def __init__(self): 9 | pass 10 | 11 | 12 | def get_ngram(self, text, n=2): 13 | """ 14 | 获取后缀ngram 15 | """ 16 | ngram = [] 17 | for i in range(len(text)): 18 | if i > len(text) - n: 19 | break 20 | string = '' 21 | for num in range(i, i + n): 22 | string += text[num] 23 | ngram.append(string) 24 | return ngram 25 | 26 | 27 | def compute_jaccard(self, query, target, d='target'): 28 | """ 29 | jaccard相似性 30 | Arg: 31 | query: List(String) 32 | target: List(String) 33 | """ 34 | inter = set(query).intersection(set(target)) 35 | if d=='query': 36 | div = max(len(query), 1) 37 | elif d=='target': 38 | div = max(len(target), 1) 39 | else: 40 | merge = set(query).union(set(target)) 41 | div = max(len(merge), 1) 42 | score = len(inter) / div 43 | return score 44 | 45 | 46 | def compute_similarity(self, query, question): 47 | """ 48 | 计算query与question的相似度 49 | Args: 50 | query (String): 请求文本 51 | question (List(String)): 文本库 52 | Returns: 53 | score_sort (List): 排序后的topk分数 54 | - 示例:[[1,0.8],[2,0.7]] 55 | """ 56 | # 获取query的ngram 57 | query_ngram = [self.get_ngram(query, n=x) for x in [2,3,4]] 58 | query_ngrams = [x for line in query_ngram for x in line] 59 | # 获取question的ngram 60 | question_ngrams = [] 61 | for q in question: 62 | q_ngram = [self.get_ngram(q, n=x) for x in [2,3,4]] 63 | q_ngrams = [x for line in q_ngram for x in line] 64 | question_ngrams.append(q_ngrams) 65 | # 计算相似度 66 | score = [] 67 | for i,x in enumerate(question_ngrams): 68 | s = self.compute_jaccard(query_ngrams, x) 69 | score.append([i, s]) 70 | # 排序 71 | score_sort = sorted(score, key=lambda x: x[1], reverse=True) 72 | return score_sort 73 | 74 | 75 | 76 | 77 | -------------------------------------------------------------------------------- /Module/Ngram/train.py: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/wzzzd/FAQ_system/2764abc24f10e0bb13c4eac5d1b27129a9859b5e/Module/Ngram/train.py -------------------------------------------------------------------------------- /Module/PreRank.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 | import os 3 | import pandas as pd 4 | from Module.BM25.BM25 import BM25 5 | from Module.Ngram.Ngram import Ngram 6 | from Module.Word2Vec.Word2Vec import W2V 7 | from Module.Word2Vec.Word2VecTX import W2VTX 8 | # from Module.Word2Vec.train import W2V 9 | from Module.LM.LMEmbedding import LMEmbedding 10 | from Utils.Logger import init_logger 11 | 12 | 13 | class PreRank(object): 14 | 15 | 16 | def __init__(self, config): 17 | self.config = config 18 | self.model_name = self.config.prerank_name 19 | self.logger = init_logger() # 'PreRank model' 20 | self.logger.info(' - model: {}'.format(self.model_name)) 21 | 22 | # 初始化:Word2Vec(自训练) 23 | if self.model_name == 'word2vec': 24 | self.model = W2V(config) 25 | ## 若不存在word2vec模型,则训练 26 | if not os.path.exists(self.config.path_w2v_model): 27 | self.logger.info(' - model: not exist') 28 | self.logger.info(' - model: training ...') 29 | data = pd.read_csv(self.config.path_corpus, sep='\t') 30 | corpus = data['question'].drop_duplicates().tolist() + data['answer'].drop_duplicates().tolist() 31 | corpus = self.model.get_corpus(corpus) 32 | self.model.train(corpus) 33 | self.model.save(self.config.path_w2v_model) 34 | else: 35 | self.logger.info(' - model: exist') 36 | self.logger.info(' - model: loading ...') 37 | self.model.load(self.config.path_w2v_model) 38 | # 初始化:Word2Vec(tencent) 39 | if self.model_name == 'word2vec-tx': 40 | self.model = W2VTX(config) 41 | self.logger.info(' - model: loading ...') 42 | self.model.load(self.config.path_w2v_tx) 43 | # 初始化:BM25 44 | if self.model_name == 'bm25': 45 | # self.model = BM25() 46 | pass 47 | # 初始化:N-gram 48 | if self.model_name == 'ngram': 49 | self.model = Ngram() 50 | # # 初始化:Language Model 51 | # if self.model_name == 'lm': 52 | # self.model = LMEmbedding() 53 | 54 | 55 | def rank(self, query, query_token, corpus, size=100): 56 | """排序 57 | Args: 58 | query (string): 请求文本 59 | corpus (list): 召回的语料 60 | Returns: 61 | """ 62 | self.logger.info('>> PreRank Start ...') 63 | # 获取语料信息 64 | question = [] 65 | question_token = [] 66 | index = [] 67 | for i,line in enumerate(corpus): 68 | question.append(line['question']) 69 | line_q_token = line['question_token'].split(' ') 70 | question_token.append(line_q_token) 71 | index.append(i) 72 | # 计算排序分数 73 | ## BM25 74 | if self.model_name == 'bm25': 75 | self.model = BM25() 76 | self.model.init_corpus(question_token) 77 | score = self.model.search(query_token, index) 78 | ## Ngram 79 | elif self.model_name == 'ngram': 80 | score = self.model.compute_similarity(query, question) 81 | ## Word2Vec 82 | elif self.model_name in ['word2vec', 'word2vec-tx']: 83 | query_vec = self.model.get_embedding(query_token) 84 | corpus_vec = [self.model.get_embedding(line) for line in question_token] 85 | score = self.model.compute_similarity(query_vec, corpus_vec) 86 | # ## LM 87 | # elif self.model_name == 'lm': 88 | # score = self.model.compute_similarity(query, question, topk=topk) 89 | # ## Surpervise Learning: Distilbert 90 | else: 91 | score = [] 92 | 93 | # 根据index获取answer 94 | score = score#[:size] 95 | corpus_choice = [corpus[x[0]] for x in score] 96 | probs = [x[1] for x in score] 97 | 98 | ## 打印top10结果 99 | self.logger.info('rank top10:') 100 | for i,line in enumerate(corpus_choice[:10]): 101 | self.logger.info(' - question:{} - score:{}'.format(line['question'], probs[i])) 102 | 103 | self.logger.info('>> PreRank End ...') 104 | return corpus_choice, probs 105 | -------------------------------------------------------------------------------- /Module/RankSupervise.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 | import os 3 | import torch 4 | import torch.nn.functional as F 5 | from transformers import AutoTokenizer, AutoModel 6 | from Module.Model.Bert import Bert 7 | from Module.Model.Distilbert import Distilbert 8 | from Module.LM.LMEmbedding import LMEmbedding 9 | from Utils.Logger import init_logger 10 | 11 | 12 | class RankSupervise(object): 13 | 14 | 15 | def __init__(self, config): 16 | self.config = config 17 | os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = config.cuda_visible_devices 18 | 19 | self.model_name = self.config.sup_rank_name 20 | self.logger = init_logger() #'Rank model' 21 | self.logger.info(' - Supervise mode: {}'.format(str(self.config.use_supervise))) 22 | self.logger.info(' - model: {}'.format(self.model_name)) 23 | 24 | # 初始化 25 | self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(self.config.sup_rank_model_tokenizer) 26 | if self.config.sup_rank_name == 'distilbert': 27 | self.model = Distilbert.from_pretrained(self.config.path_sup_rank_model) 28 | elif self.config.sup_rank_name == 'bert': 29 | self.model = Bert.from_pretrained(self.config.path_sup_rank_model) 30 | else: 31 | self.model = AutoModel.from_pretrained(self.config.path_sup_rank_model) 32 | if config.use_cuda: 33 | self.device = torch.device(self.config.cuda_visible_devices) 34 | self.model.to(self.device) 35 | 36 | 37 | def rank(self, query, corpus, size=10, batch_size=8): 38 | """排序 39 | Args: 40 | query (string): 请求文本 41 | corpus (list): 召回的语料 42 | Returns: 43 | """ 44 | self.logger.info('>> Rank Start ...') 45 | # 获取语料信息 46 | question = [] 47 | question_token = [] 48 | index = [] 49 | for i,line in enumerate(corpus): 50 | question.append(line['question']) 51 | line_q_token = line['question_token'].split(' ') 52 | question_token.append(line_q_token) 53 | index.append(i) 54 | 55 | # 构造输入文本 56 | ## 构造方式为sentence1+[SEP]+sentence2 57 | inputs = [] 58 | for line in question: 59 | tmp = query + '[SEP]' + line 60 | inputs.append(tmp) 61 | 62 | # # 计算排序分数 63 | # # 获取question的embedding输出 64 | # inputs_token = self.tokenizer(inputs, padding=True, return_tensors="pt") 65 | # if self.config.use_cuda: 66 | # inputs_token = inputs_token.to(self.device) 67 | # with torch.no_grad(): 68 | # output = self.model(**inputs_token) 69 | # # 获取标签 70 | # pred = torch.max(output, 1)[1].cpu().numpy() 71 | # # 获取概率 72 | # outputs_softmax = F.softmax(output, 1) 73 | # prob = torch.max(outputs_softmax, dim=1)[0].cpu().numpy().tolist() 74 | 75 | # # 获取标签为pos的概率值 76 | # score = [] 77 | # for i,(lab, p) in enumerate(zip(pred, prob)): 78 | # if lab==1: 79 | # score.append([i, p]) 80 | # # 排序 81 | # score = sorted(score, key=lambda x: x[1], reverse=True) 82 | # # 根据index获取answer 83 | # score = score[:size] 84 | # corpus_choice = [corpus[x[0]] for x in score] 85 | # probs = [x[1] for x in score] 86 | 87 | # 按照batch进行数据切片 88 | input_index = [[i,x] for i,x in enumerate(inputs)] 89 | interval = input_index[::batch_size] 90 | indexs = [x[0] for x in interval] 91 | if indexs[-1]!=len(inputs): 92 | indexs.append(len(inputs)) 93 | if len(indexs)>1: 94 | index_range = [[x,y] for x,y in zip(indexs[:-1],indexs[1:])] 95 | else: 96 | index_range = [[0,len(indexs)]] 97 | # 获取question的embedding输出 98 | pred = [] 99 | prob = [] 100 | for line in index_range: 101 | tmp_input = inputs[line[0]:line[1]] 102 | tmp_input_token = self.tokenizer(tmp_input, padding=True, return_tensors="pt") 103 | with torch.no_grad(): 104 | output = self.model(**tmp_input_token) 105 | # 获取标签 106 | tmp_pred = torch.max(output, 1)[1].cpu().numpy().tolist() 107 | # 获取概率 108 | outputs_softmax = F.softmax(output, 1) 109 | tmp_prob = torch.max(outputs_softmax, dim=1)[0].cpu().numpy().tolist() 110 | pred.extend(tmp_pred) 111 | prob.extend(tmp_prob) 112 | 113 | # 获取标签为pos的概率值 114 | score = [] 115 | for i,(lab, p) in enumerate(zip(pred, prob)): 116 | if lab==1: 117 | score.append([i, p]) 118 | # 排序 119 | score = sorted(score, key=lambda x: x[1], reverse=True) 120 | 121 | # 根据index获取answer 122 | score = score[:size] 123 | corpus_choice = [corpus[x[0]] for x in score] 124 | probs = [x[1] for x in score] 125 | 126 | ## 打印top10结果 127 | self.logger.info('rank top10:') 128 | for i,line in enumerate(corpus_choice): 129 | self.logger.info(' - question:{} - score:{}'.format(line['question'], probs[i])) 130 | 131 | self.logger.info('>> Rank End ...') 132 | return corpus_choice, probs 133 | -------------------------------------------------------------------------------- /Module/RankUnsupervise.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 | import os 3 | import torch 4 | from transformers import AutoTokenizer, AutoModel 5 | from Module.LM.LMEmbedding import LMEmbedding 6 | from Utils.Logger import init_logger 7 | 8 | 9 | class RankUnsupervise(object): 10 | 11 | 12 | def __init__(self, config): 13 | self.config = config 14 | self.model_name = self.config.unsup_rank_name 15 | self.logger = init_logger() #'Rank model' 16 | self.logger.info(' - Supervise mode: {}'.format(str(self.config.use_supervise))) 17 | self.logger.info(' - model: {}'.format(self.model_name)) 18 | 19 | # 初始化:Distilbert 20 | if self.model_name in ['simcse-distilbert', 'simcse-bert']: 21 | self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(self.config.path_unsup_rank) 22 | self.model = AutoModel.from_pretrained(self.config.path_unsup_rank) 23 | # 初始化:Language Model 24 | if self.model_name == 'lm-mini': 25 | self.model = LMEmbedding() 26 | # 判断是否使用GPU 27 | if config.use_cuda: 28 | self.device = torch.device(self.config.cuda_visible_devices) 29 | self.model.to(self.device) 30 | 31 | 32 | 33 | def rank(self, query, corpus, size=10, batch_size=8): 34 | """排序 35 | Args: 36 | query (string): 请求文本 37 | corpus (list): 召回的语料 38 | Returns: 39 | """ 40 | self.logger.info('>> Rank Start ...') 41 | # 获取语料信息 42 | question = [] 43 | question_token = [] 44 | index = [] 45 | for i,line in enumerate(corpus): 46 | question.append(line['question']) 47 | line_q_token = line['question_token'].split(' ') 48 | question_token.append(line_q_token) 49 | index.append(i) 50 | # 计算排序分数 51 | ## Distilbert 52 | if self.model_name in ['simcse-distilbert', 'simcse-bert']: 53 | # 获取query的embedding输出 54 | inputs_token = self.tokenizer(query, return_tensors="pt") 55 | if self.config.use_cuda: 56 | inputs_token = inputs_token.to(self.device) 57 | out_query = self.model(**inputs_token) 58 | emb_query = out_query.last_hidden_state[:,0] 59 | emb_query = emb_query.transpose(0,1) 60 | # 获取question的embedding输出 61 | # in_question = self.tokenizer(question, padding=True, return_tensors="pt") 62 | # out_question = self.model(**in_question) 63 | # emb_question = out_question.last_hidden_state[:,0] 64 | # 按照batch进行数据切片 65 | ques_index = [[i,x] for i,x in enumerate(question)] 66 | interval = ques_index[::batch_size] 67 | indexs = [x[0] for x in interval] 68 | if indexs[-1]!=len(question): 69 | indexs.append(len(question)) 70 | if len(indexs)>1: 71 | index_range = [[x,y] for x,y in zip(indexs[:-1],indexs[1:])] 72 | else: 73 | index_range = [[0,len(indexs)]] 74 | emb_question = torch.zeros([0]) 75 | # 获取question的embedding输出 76 | for line in index_range: 77 | tmp_ques = question[line[0]:line[1]] 78 | tmp_in_question = self.tokenizer(tmp_ques, padding=True, return_tensors="pt") 79 | tmp_out_question = self.model(**tmp_in_question) 80 | tmp_emb_question = tmp_out_question.last_hidden_state[:,0] 81 | emb_question = torch.cat((emb_question, tmp_emb_question), 0) 82 | # 计算相似度 83 | vec_inner = torch.matmul(emb_question, emb_query) 84 | list_inner = [[ind, x[0]] for ind,x in enumerate(vec_inner.cpu().tolist())] 85 | # 排序 86 | score = sorted(list_inner, key=lambda x: x[1], reverse=True) 87 | 88 | a=1 89 | ## LM 90 | elif self.model_name == 'lm-mini': 91 | score = self.model.compute_similarity(query, question) 92 | ## Surpervise Learning: Distilbert 93 | else: 94 | score = [] 95 | 96 | # 根据index获取answer 97 | score = score[:size] 98 | corpus_choice = [corpus[x[0]] for x in score] 99 | probs = [x[1] for x in score] 100 | 101 | ## 打印top10结果 102 | self.logger.info('rank top10:') 103 | for i,line in enumerate(corpus_choice): 104 | self.logger.info(' - question:{} - score:{}'.format(line['question'], probs[i])) 105 | 106 | self.logger.info('>> Rank End ...') 107 | return corpus_choice, probs 108 | -------------------------------------------------------------------------------- /Module/Recall.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 | from elasticsearch import Elasticsearch 3 | from elasticsearch import helpers 4 | 5 | 6 | class Recall(object): 7 | 8 | def __init__(self, config): 9 | self.config = config 10 | self.es = Elasticsearch(hosts=self.config.es_ip, 11 | port=self.config.es_port, 12 | sniff_timeout=self.config.es_timeout) 13 | 14 | 15 | def recall(self, token, size=200): 16 | """根据输入的token,召回相关语料库文本 17 | Args: 18 | token (list): 分词 19 | size (int): 每个分词召回的结果数,最大值为10000 20 | Returns: 21 | corpus (list): 召回结果 22 | """ 23 | # 通过DSL语句来查询 24 | res = [] 25 | for word in token: 26 | dsl = { 27 | 'query': { 28 | 'match': { 29 | 'question' : word 30 | } 31 | } 32 | # 'collapse':{ 33 | # 'field':'answer' 34 | # } 35 | } 36 | response = self.es.search(index=self.config.es_index, body=dsl, size=size) 37 | record = response.get('hits',{}).get('hits',[]) 38 | res.extend(record) 39 | 40 | # 解析json 41 | corpus = [] 42 | # corpus_question = [] 43 | # corpus_answer = [] 44 | cache = [] 45 | for line in res: 46 | source = line.get('_source', {}) 47 | question = source.get('question', '') 48 | answer = source.get('answer', '') 49 | if question+answer != '' and question+answer not in cache: 50 | corpus.append(source) 51 | cache.append(question+answer) 52 | # corpus_question.append(question) 53 | # corpus_answer.append(answer) 54 | # corpus.append(source) 55 | return corpus 56 | 57 | 58 | -------------------------------------------------------------------------------- /Module/Similarity.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import numpy as np 2 | import Levenshtein 3 | 4 | 5 | def jaccard(query, target, d='query'): 6 | """ 7 | jaccard相似性 8 | Arg: 9 | query: List(String) 10 | target: List(String) 11 | """ 12 | inter = set(query).intersection(set(target)) 13 | if d=='query': 14 | div = max(len(query), 1) 15 | elif d=='target': 16 | div = max(len(target), 1) 17 | else: 18 | div_set = set(query).union(set(target)) 19 | div = max(len(div_set), 1) 20 | score = len(inter) / div 21 | return score 22 | 23 | 24 | 25 | def cosine(query, target): 26 | """ 27 | 余弦相似度 28 | Arg: 29 | query: List(Float) 30 | target: List(Float) 31 | """ 32 | query = np.array(query) 33 | target = np.array(target) 34 | dot = float(np.dot(query, target)) 35 | norm = np.linalg.norm(query)*np.linalg.norm(target) 36 | sim = dot / max(norm, 1) 37 | # score = 1 - sim 38 | return sim 39 | 40 | 41 | 42 | def Levenshtein_distance(query, target): 43 | """ 44 | 编辑距离: 描述由一个字串转化成另一个字串最少 的操作次数,在其中的操作包括:插入、删除、替换。 45 | Arg: 46 | query: String 47 | target: String 48 | """ 49 | score = Levenshtein.distance(query, target) 50 | return score 51 | 52 | 53 | def Levenshtein_hamming(query, target): 54 | """ 55 | 汉明距离: 描述两个等长字串之间对应位置上不同字符的个数。 56 | Arg: 57 | query: String 58 | target: String 59 | """ 60 | score = Levenshtein.hamming(query, target) 61 | return score 62 | 63 | 64 | 65 | 66 | if __name__ == '__main__': 67 | q = ['你', '叫', '什么', '名字'] 68 | # a = ['你', '叫', '什么', '名字'] 69 | a = ['什么'] 70 | score = jaccard(q, a) 71 | print(score) 72 | -------------------------------------------------------------------------------- /Module/Word2Vec/Word2Vec.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 | 3 | import os 4 | import pandas as pd 5 | from gensim.models import Word2Vec 6 | from gensim.models import KeyedVectors 7 | from gensim.test.utils import common_texts 8 | # from gensim.models.word2vec import Word2Vec 9 | import jieba 10 | import numpy as np 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | class W2V(object): 16 | 17 | def __init__(self, config): 18 | self.config = config 19 | path_stopword = self.config.path_stopword 20 | self.min_count = 1 21 | self.window = 5 22 | self.workers = 8 23 | self.size = 100 24 | self.model = Word2Vec(min_count=self.min_count, window=self.window, workers=self.workers, vector_size=self.size) 25 | self.stopword = [ w.strip() for w in open(path_stopword, 'r', encoding='utf8').readlines()] 26 | # self.dict_word = list(self.model.wv.key_to_index.keys()) 27 | 28 | 29 | def train(self, corpus): 30 | """ 31 | 训练word2vec模型 32 | """ 33 | # model.save("word2vec.model") 34 | # model = Word2Vec.load("word2vec.model") 35 | print('word2vec: training...') 36 | self.model.build_vocab(corpus) # prepare the model vocabulary 37 | self.model.train(corpus, total_examples=self.model.corpus_count, epochs=self.model.epochs) # train word vectors 38 | self.dict_word = list(self.model.wv.key_to_index.keys()) 39 | 40 | 41 | def tokenizer(self, sentence): 42 | """ 43 | 对单个句子进行分词 44 | """ 45 | words = jieba.cut(sentence, cut_all=False) # 精确模式 46 | # words = [ w for w in words if w not in self.stopword] 47 | words = [ w for w in words] 48 | return words 49 | 50 | 51 | def get_corpus(self, corpus): 52 | """ 53 | 对语料库中的每个句子进行分词 54 | """ 55 | print('word2vec: tokenizer...') 56 | sentences = [ self.tokenizer(sen) for sen in corpus] 57 | return sentences 58 | 59 | 60 | def get_word_embedding(self, word): 61 | """ 62 | 获取单词的embedding vector 63 | 同时需要考虑OOV的问题 64 | """ 65 | if word in self.dict_word: 66 | # 在词典里 67 | vec = self.model.wv[word] # get numpy vector of a word 68 | else: 69 | # 不在词典里 70 | # 判断词组长度,遍历词组所有字,获取融合后的字向量 71 | vec = np.zeros(self.size, dtype=np.float32) 72 | num = 0 73 | # if len(word) > 1: 74 | for w in word: 75 | if w in self.dict_word: 76 | vec += self.model.wv[w] 77 | num += 1 78 | vec /= max(1, num) 79 | return vec 80 | 81 | 82 | def get_embedding(self, sentence): 83 | """ 84 | 获取句子的embedding vector 85 | """ 86 | vec = np.zeros(self.size, dtype=np.float32) 87 | for word in sentence: 88 | vec += self.get_word_embedding(word) 89 | vec /= max(1, len(sentence)) 90 | return vec 91 | 92 | 93 | def compute_similarity(self, query, corpus): 94 | """计算文本与语料库的相似度 95 | Args: 96 | query (_type_): _description_ 97 | corpus (_type_): _description_ 98 | """ 99 | score = [] 100 | for i,c in enumerate(corpus): 101 | # cos_sim = query.dot(c) / np.linalg.norm(query) * np.linalg.norm(c) 102 | dot = float(np.dot(query, c)) 103 | norm = np.linalg.norm(query)*np.linalg.norm(c) 104 | cos_sim = dot / max(norm, 1) 105 | score.append([i, cos_sim]) 106 | scores_rank = sorted(score, key=lambda x: x[1], reverse=True) 107 | return scores_rank 108 | 109 | 110 | def save(self, path, m='model'): 111 | """ 112 | 保存模型/词向量 113 | """ 114 | print('word2vec: saving...') 115 | if m == 'model': 116 | # 保存模型 117 | self.model.save(path) 118 | else: 119 | # 只保存词向量 120 | self.model.wv.save(path) 121 | 122 | 123 | def load(self, path, m='model'): 124 | """ 125 | 读取模型/词向量 126 | """ 127 | print('word2vec: loading...') 128 | if m == 'model': 129 | # 读取模型 130 | self.model = Word2Vec.load(path) 131 | else: 132 | # 只读取词向量 133 | # wv = KeyedVectors.load(path, mmap='r') 134 | self.model = KeyedVectors.load(path) 135 | # return wv 136 | self.dict_word = list(self.model.wv.key_to_index.keys()) 137 | 138 | 139 | def get_sims_word(self, word): 140 | """ 141 | 获取相似度较高的词 142 | """ 143 | words = self.model.wv.most_similar(word, topn=10) 144 | return words 145 | 146 | 147 | def stats_word(self, corpus): 148 | """ 149 | 统计词频 150 | """ 151 | d = {} 152 | for line in corpus: 153 | for w in line: 154 | d.setdefault(w,0) 155 | d[w] += 1 156 | 157 | d = sorted(d.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) 158 | with open('./cache/stats.csv', 'w', encoding='utf8') as f: 159 | for x in d: 160 | string = str(x[0]) + '\t' + str(x[1]) + '\n' 161 | f.write(string) 162 | 163 | 164 | def read_keyword(self, path_keyword): 165 | """获取关键词字典""" 166 | list_file = os.listdir(path_keyword) 167 | dict_file = {} 168 | for file in list_file: 169 | # 读取文件 170 | file_name = file.split('-')[0] 171 | file_content = open(os.path.join(path_keyword, file), 'r', encoding='utf8').readlines() 172 | file_content = [ x.strip() for x in file_content if x.strip() != ''] 173 | # 存入字典 174 | dict_file.setdefault(file_name, []) 175 | dict_file[file_name] = list(set(dict_file[file_name]).union(file_content)) 176 | return dict_file 177 | 178 | 179 | if __name__ == '__main__': 180 | 181 | mode = 'train' 182 | if mode == 'train': 183 | obj = W2V() # 初始化模型 184 | # corpus = ["cat say meow", "dog say woof"] # 语料demo 185 | corpus = [ x.strip() for x in open('./data/word2vec/corpus.many.txt', 'r', encoding='utf8').readlines()]#[:10] 186 | corpus = obj.get_corpus(corpus) # 对语料进行分词 187 | obj.train(corpus) # 训练模型 188 | obj.save('./models/word2vec/w2v.model') 189 | # vec = obj.get_word_embedding('dog') # 获取单词向量 190 | # vec_sen = obj.get_sentence_embedding('The dog is running') # 获取句子向量 191 | else: 192 | obj = W2V() 193 | obj.load('./word2vec/model/w2v.model') 194 | sims = obj.model.wv.most_similar('弹', topn=100) 195 | # for w in sims: 196 | # print(sims) 197 | sims = [[word, score] for word, score in sims] 198 | dt = pd.DataFrame(sims,columns=['word','score']) 199 | dt.to_csv('./word2vec/cache/words.txt', sep='\t', index=False) 200 | -------------------------------------------------------------------------------- /Module/Word2Vec/Word2VecTX.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 | 3 | import os 4 | import pandas as pd 5 | from gensim.models import Word2Vec 6 | from gensim.models import KeyedVectors 7 | from gensim.test.utils import common_texts 8 | # from gensim.models.word2vec import Word2Vec 9 | import jieba 10 | import numpy as np 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | class W2VTX(object): 16 | 17 | def __init__(self, config): 18 | self.config = config 19 | path_stopword = self.config.path_stopword 20 | self.min_count = 1 21 | self.window = 5 22 | self.workers = 8 23 | self.size = 100 24 | self.model = Word2Vec(min_count=self.min_count, window=self.window, workers=self.workers, vector_size=self.size) 25 | self.stopword = [ w.strip() for w in open(path_stopword, 'r', encoding='utf8').readlines()] 26 | # self.dict_word = list(self.model.wv.key_to_index.keys()) 27 | 28 | 29 | def tokenizer(self, sentence): 30 | """ 31 | 对单个句子进行分词 32 | """ 33 | words = jieba.cut(sentence, cut_all=False) # 精确模式 34 | # words = [ w for w in words if w not in self.stopword] 35 | words = [ w for w in words] 36 | return words 37 | 38 | 39 | def get_corpus(self, corpus): 40 | """ 41 | 对语料库中的每个句子进行分词 42 | """ 43 | print('word2vec: tokenizer...') 44 | sentences = [ self.tokenizer(sen) for sen in corpus] 45 | return sentences 46 | 47 | 48 | def get_word_embedding(self, word): 49 | """ 50 | 获取单词的embedding vector 51 | 同时需要考虑OOV的问题 52 | """ 53 | try: 54 | vec = self.model.word_vec(word) 55 | except KeyError: 56 | vec = np.zeros(self.size, dtype=np.float32) 57 | num = 0 58 | for w in word: 59 | if w in self.dict_word: 60 | vec += self.model.word_vec(w) 61 | num += 1 62 | vec /= max(1, num) 63 | return vec 64 | 65 | 66 | def get_embedding(self, sentence): 67 | """ 68 | 获取句子的embedding vector 69 | """ 70 | vec = np.zeros(self.size, dtype=np.float32) 71 | for word in sentence: 72 | vec += self.get_word_embedding(word) 73 | vec /= max(1, len(sentence)) 74 | return vec 75 | 76 | 77 | def compute_similarity(self, query, corpus): 78 | """计算文本与语料库的相似度 79 | Args: 80 | query (_type_): _description_ 81 | corpus (_type_): _description_ 82 | """ 83 | score = [] 84 | for i,c in enumerate(corpus): 85 | # cos_sim = query.dot(c) / np.linalg.norm(query) * np.linalg.norm(c) 86 | dot = float(np.dot(query, c)) 87 | norm = np.linalg.norm(query)*np.linalg.norm(c) 88 | cos_sim = dot / max(norm, 1) 89 | score.append([i, cos_sim]) 90 | scores_rank = sorted(score, key=lambda x: x[1], reverse=True) 91 | return scores_rank 92 | 93 | 94 | def load(self, path): 95 | """ 96 | 读取模型/词向量 97 | """ 98 | self.model = KeyedVectors.load_word2vec_format(path, binary=False) 99 | self.dict_word = list(self.model.key_to_index.keys()) 100 | 101 | 102 | -------------------------------------------------------------------------------- /Module/Word2Vec/train.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 | 3 | import os 4 | import pandas as pd 5 | from gensim.models import Word2Vec 6 | from gensim.models import KeyedVectors 7 | from gensim.test.utils import common_texts 8 | 9 | # from gensim.models.word2vec import Word2Vec 10 | import jieba 11 | import numpy as np 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | class W2V(object): 17 | 18 | def __init__(self, config): 19 | self.config = config 20 | path_stopword = self.config.path_stopword 21 | self.min_count = 1 22 | self.window = 5 23 | self.workers = 8 24 | self.size = 300 25 | self.model = Word2Vec(min_count=self.min_count, window=self.window, workers=self.workers, vector_size=self.size) 26 | self.stopword = [ w.strip() for w in open(path_stopword, 'r', encoding='utf8').readlines()] 27 | 28 | 29 | def train(self, corpus): 30 | """ 31 | 训练word2vec模型 32 | """ 33 | # model.save("word2vec.model") 34 | # model = Word2Vec.load("word2vec.model") 35 | print('word2vec: training...') 36 | self.model.build_vocab(corpus) # prepare the model vocabulary 37 | self.model.train(corpus, total_examples=self.model.corpus_count, epochs=self.model.epochs) # train word vectors 38 | 39 | 40 | def tokenizer(self, sentence): 41 | """ 42 | 对单个句子进行分词 43 | """ 44 | words = jieba.cut(sentence, cut_all=False) # 精确模式 45 | words = [ w for w in words if w not in self.stopword] 46 | return words 47 | 48 | 49 | def get_corpus(self, corpus): 50 | """ 51 | 对语料库中的每个句子进行分词 52 | """ 53 | print('word2vec: tokenizer...') 54 | sentences = [ self.tokenizer(sen) for sen in corpus] 55 | return sentences 56 | 57 | 58 | def get_word_embedding(self, word): 59 | """ 60 | 获取单词的embedding vector 61 | 同时需要考虑OOV的问题 62 | """ 63 | dict_word = self.model.wv.vocab.keys() 64 | if word in dict_word: 65 | # 在词典里 66 | vec = self.model.wv[word] # get numpy vector of a word 67 | else: 68 | # 不在词典里 69 | # 判断词组长度,遍历词组所有字,获取融合后的字向量 70 | vec = np.zeros(self.size, dtype=np.float32) 71 | num = 0 72 | if len(word) > 1: 73 | for w in word: 74 | if w in dict_word: 75 | vec += self.model.wv[word] 76 | num += 1 77 | vec /= max(1, num) 78 | return vec 79 | 80 | 81 | def get_sentence_embedding(self, sentence): 82 | """ 83 | 获取句子的embedding vector 84 | """ 85 | vec = np.zeros(self.size, dtype=np.float32) 86 | for word in sentence: 87 | vec += self.get_word_embedding(word) 88 | vec /= max(1, len(sentence)) 89 | return vec 90 | 91 | 92 | def save(self, path, m='model'): 93 | """ 94 | 保存模型/词向量 95 | """ 96 | print('word2vec: saving...') 97 | if m == 'model': 98 | # 保存模型 99 | self.model.save(path) 100 | else: 101 | # 只保存词向量 102 | self.model.wv.save(path) 103 | 104 | 105 | def load(self, path, m='model'): 106 | """ 107 | 读取模型/词向量 108 | """ 109 | print('word2vec: loading...') 110 | if m == 'model': 111 | # 读取模型 112 | self.model = Word2Vec.load(path) 113 | else: 114 | # 只读取词向量 115 | wv = KeyedVectors.load(path, mmap='r') 116 | return wv 117 | 118 | 119 | def get_sims_word(self, word): 120 | """ 121 | 获取相似度较高的词 122 | """ 123 | words = self.model.wv.most_similar(word, topn=10) 124 | return words 125 | 126 | 127 | def stats_word(self, corpus): 128 | """ 129 | 统计词频 130 | """ 131 | d = {} 132 | for line in corpus: 133 | for w in line: 134 | d.setdefault(w,0) 135 | d[w] += 1 136 | 137 | d = sorted(d.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) 138 | with open('./cache/stats.csv', 'w', encoding='utf8') as f: 139 | for x in d: 140 | string = str(x[0]) + '\t' + str(x[1]) + '\n' 141 | f.write(string) 142 | 143 | 144 | def read_keyword(self, path_keyword): 145 | """获取关键词字典""" 146 | list_file = os.listdir(path_keyword) 147 | dict_file = {} 148 | for file in list_file: 149 | # 读取文件 150 | file_name = file.split('-')[0] 151 | file_content = open(os.path.join(path_keyword, file), 'r', encoding='utf8').readlines() 152 | file_content = [ x.strip() for x in file_content if x.strip() != ''] 153 | # 存入字典 154 | dict_file.setdefault(file_name, []) 155 | dict_file[file_name] = list(set(dict_file[file_name]).union(file_content)) 156 | return dict_file 157 | 158 | 159 | if __name__ == '__main__': 160 | 161 | mode = 'train' 162 | if mode == 'train': 163 | obj = W2V() # 初始化模型 164 | # corpus = ["cat say meow", "dog say woof"] # 语料demo 165 | corpus = [ x.strip() for x in open('./data/word2vec/corpus.many.txt', 'r', encoding='utf8').readlines()]#[:10] 166 | corpus = obj.get_corpus(corpus) # 对语料进行分词 167 | obj.train(corpus) # 训练模型 168 | obj.save('./models/word2vec/w2v.model') 169 | # vec = obj.get_word_embedding('dog') # 获取单词向量 170 | # vec_sen = obj.get_sentence_embedding('The dog is running') # 获取句子向量 171 | else: 172 | obj = W2V() 173 | obj.load('./word2vec/model/w2v.model') 174 | sims = obj.model.wv.most_similar('弹', topn=100) 175 | # for w in sims: 176 | # print(sims) 177 | sims = [[word, score] for word, score in sims] 178 | dt = pd.DataFrame(sims,columns=['word','score']) 179 | dt.to_csv('./word2vec/cache/words.txt', sep='\t', index=False) 180 | -------------------------------------------------------------------------------- /README.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # FAQ 2 | 3 | FAQ智能问答系统 4 | 5 | 使用多种方法,实现FAQ的问题-模板匹配功能。 6 | 7 | 使用Tornado框架,部署成轻量级的Web服务应用。 8 | 9 | 整体框架如下。 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | ## 流程 15 | - 1.初始化流程 16 | ``` 17 | 1.读取QA数据集 18 | 2.创建Elasticsearch的index索引 19 | 3.将QA语料导入Elasticsearch 20 | ``` 21 | 22 | - 2.查询流程 23 | ``` 24 | 输入query文本 -> 分词 -> 召回(ES) -> 粗序(PreRank) -> 精排(Rank) -> result 25 | ``` 26 | 27 | ## 方法 28 | 29 | ### 1. 召回 30 | - 目的:尽可能多地召回与query相关的问题 31 | - 使用[jieba](https://github.com/fxsjy/jieba)分词 32 | - 基于分词,获取Elasticsearch中相关的问题模板候选集 33 | 34 | ### 2. 排序 35 | - 目的:使用基于字符或向量的方法,召回结果进行排序,用比较快的速度完成初筛,减少精排的数据量。 36 | - BM25 37 | - 基于`BM25`的思路,计算query与候选数据集之间的得分,作为排序分数。 38 | - N-gram 39 | - 使用`2-gram`、`3-gram`、`4-gram`提取词片段,再使用`jaccard`计算相似度,作为排序分数。 40 | - Word2Vec 41 | - 提供了两种获取词向量的方法: 42 | - (1) 使用本项目的QA数据集作为语料,基于`gensim`框架训练得到的`word2vec`模型。 43 | - (2) 使用腾讯AI Lab开源的词向量[Embedding](https://ai.tencent.com/ailab/nlp/en/embedding.html)。需要将文件放置在目录`file/model/`下。项目默认使用【Original size: 1.8G; tar.gz size: 763M】的词向量,若使用其他词向量文件,需要修改`Config.py`下的`path_w2v_tx`变量值。 44 | - 计算词向量之间的相似度,作为排序分数。 45 | 46 | ### 3. 精排 47 | - 目的:基于无监督或有监督的方法,对粗排结果进行再排序。 48 | #### 3.1 基于无监督方法 49 | - Language Model 50 | - 使用开源预训练模型,原因是模型较小,消耗资源少。 51 | - 基于框架`sentence-transformers`,Base model为[MiniLM](https://huggingface.co/microsoft/MiniLM-L12-H384-uncased),使用的模型参数为[all-MiniLM-L12-v2](https://huggingface.co/sentence-transformers/all-MiniLM-L12-v2)。 52 | - SimCSE 53 | - 为了利用垂直领域的业务数据,基于指定语料,使用无监督的方法训练语言模型。 54 | - 使用[SimCSE](https://github.com/princeton-nlp/SimCSE)的无监督训练方法,使用本项目中的FAQ数据集进行训练。 55 | - 说明:基于Bert,使用对比学习的方法,来fine-tune模型。原理是,在超球面上,拉近语义层面相似的句子,同时尽可能地使语义不相似的句子相互远离。 56 | #### 3.2 基于监督方法 57 | - Bert 58 | - 垂直领域使用有监督的方法(分类模型的思路),训练一个排序模型,提升精排的准确率。 59 | - 可参考本人另一个项目[text_classifier_pytorch](https://github.com/wzzzd/text_classifier_pytorch) 60 | - 训练语料使用句子对的形式,学习目标是两个句子相似与否,即分类任务。 61 | ``` 62 | 给出句子 63 | sentence1: 车子不小心刮花了,保险流程怎么办? 64 | sentence2: 不小心刮花车子了,怎么走保险流程? 65 | label: 1(语义相同) 66 | 67 | 转化为 68 | input: 车子不小心刮花了,保险流程怎么办?[SEP]不小心刮花车子了,怎么走保险流程? 69 | label: 1 70 | ``` 71 | 72 | 73 | 74 | 75 | ## 数据集 76 | 77 | 1.保险行业语料 78 | - 来自项目[baoxianzhidao_filter](https://github.com/SophonPlus/ChineseNlpCorpus/blob/master/datasets/baoxianzhidao/intro.ipynb) 79 | - 根据`is_best=1`筛选出回答正确的数据,获取其中的`title`和`reply`字段,处理成两个数据集,位于目录`data/insurance_zhidao_test/`下 80 | - `corpus.txt`: 语料库,包含`question`和`answer`两个字段。 81 | - `question`:与原始文件的`title`字段对应 82 | - `answer`:与原始文件的`reply`对应。 83 | - `test.txt` : 测试数据,包含`query`和`question`两个字段。 84 | - `question`:根据`question`字段使用回译的方法(中->英->中),获取语义相同但表述不同的句子。 85 | - `answer`:表示原始问题的标准答案。 86 | 87 | 88 | 2.自定义语料 89 | - 可按照上述数据集的格式,使用自定义的数据。注意,需要包含两个文件`corpus.txt`和`test.txt`。 90 | 91 | 92 | 93 | 94 | ## 环境说明 95 | 本项目基于python==3.8实现。 96 | 若安装了anaconda,建议创建一套虚拟环境,再安装环境依赖 97 | ``` 98 | $ conda create -n your_env_name python=3.8 # 创建虚拟环境 99 | $ conda activate your_env_name # 激活环境 100 | $ pip install -r requirements.txt # 安装依赖 101 | ``` 102 | 若无安装anaconda,直接安装依赖 103 | ``` 104 | $ pip install -r requirements.txt 105 | ``` 106 | 107 | 另外,为了在语料较大的情况下,减少召回模块消耗的时间,本项目使用Elasticsearch分布式搜索引擎来存储所有的语料。使用版本为([7-10-2](https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/elasticsearch-7-10-2))。 108 | 109 | 按照完毕后,启动ES服务 110 | ``` 111 | cd /your_path/elasticsearch-7.10.2/bin; 112 | ./elasticsearch -d; 113 | ``` 114 | 115 | ## 效果 116 | 117 | ### 1.示例 118 | 在模型配置,粗排方法为bm25,精排方法为有监督的bert方法下,部分效果如下: 119 | 120 | > Query:重疾险有年龄限制吗? 121 | > 122 | > PreRank: 123 | > - question:商业养老保险是否有投保年龄限制 - score:12.33 124 | > - question:康惠保重疾险是所有人都可以买吗?对年龄有什么限制? - score:9.42 125 | > - question:重疾险对购买人年龄有没有要求? - score:9.01 126 | > - question:多大年龄开始购买重疾险比较好? - score:9.01 127 | > - question:哆啦A保对年龄有没有限制,10岁的小女孩可以买吗 - score:7.74 128 | > - question:交强险有报案时间限制吗 - score:7.38 129 | > - question:生育险报销有时间限制吗 - score:7.00 130 | > - question:生育险到账有时间限制去取吗 - score:6.66 131 | > - question:有商业保险可年龄大可以贷款吗 - score:6.51 132 | > - question:16周岁的孩子买人身保险有什么限制吗 - score:6.07 133 | > 134 | > Rank: 135 | > - question:重疾险对购买人年龄有没有要求? - score:0.98 136 | > - question:有年交2000块的重疾险吗 - score:0.94 137 | > - question:康惠保重疾险是所有人都可以买吗?对年龄有什么限制? - score:0.76 138 | > - question:多大年龄开始购买重疾险比较好? - score:0.69 139 | > - question:缴费年限是什么? - score:0.53 140 | > - question:重大疾病保险有必要买吗? - score:0.52 141 | > - question:重疾险有多少种疾病 - score:0.50 142 | 143 | ### 2.指标 144 | 在100个样本的测试集中,分别统计top1、top3、top10的召回结果准确率。 145 | | 粗排模型 | 精排模型 | Top1 Acc | Top3 Acc | Top10 Acc | 146 | | :-----| :---- | :---- | :---- | :---- | 147 | | bm25 | - | 0.77 | 0.86 | 0.92 | 148 | | ngram | - | 0.52 | 0.69 | 0.84 | 149 | | word2vec(tencent) | - | 0.76 | 0.83 | 0.88 | 150 | | bm25 | lm-mini(Unsup) | 0.45 | 0.54 | 0.64 | 151 | | bm25 | simcse-bert(Unsup) | 0.92 | 0.98 | 0.99 | 152 | | bm25 | bert(sup) | 0.99 | 0.99 | 1.0 | 153 | 154 | 155 | 156 | ## 使用方式 157 | ### 1.配置文件 158 | 根目录下的`Config.py`文件,是配置文件。可自行修改相关的参数: 159 | - `es_ip`:ES搜索引擎的地址,默认是部署在同一台设备环境里,如果ES是部署在其他服务器,那么需要改成其他服务器的地址。 160 | - `es_index`:表示语料存储在ES中的index名字。 161 | - `model_name`:表示排序的方法,分别包含`bm25/ngram/word2vec/word2vec-tx`。 162 | - `dataset`:表示数据集的名称,对应目录`./data/`下的数据文件夹名。 163 | - `use_rank`:是否使用精排模块。True开启,False关闭。 164 | - `use_supervise`:精排模块使用有监督方法,还是无监督方法。True为监督方法,False为无监督方法。 165 | - `unsup_rank_name`:表示无监督精排中,使用的模型类型,可选:`simcse-distilbert/simcse-bert/lm-mini` 166 | - `sup_rank_name`:表示监督方法精排中,使用的模型类型,可选:`distilbert/bert` 167 | 168 | 169 | ### 2.项目初始化 170 | 考虑到性能问题,原始的数据会被存储到Elasticsearch。 171 | 在开始以下Demo之前,需要将加工数据,并存储到ES。 172 | ``` 173 | $ python insert_data_to_es.py 174 | ``` 175 | 176 | 177 | ### 3.训练有监督的排序模型(可选) 178 | 若配置文件`config.py`中,字段`use_supervise=True`,则表示在rank阶段,使用有监督的方法来实现。 179 | 那么就需要提前训练好一个rank模型。 180 | 本项目提供了已经处理好的保险行业rank数据集,可参考 181 | ``` 182 | └── data 183 | └── insurance_zhidao_rank 184 | ├── train.txt 185 | ├── dev.txt 186 | └── test.txt 187 | ``` 188 | 模型方面,选了本人另一个项目[text_classifier_pytorch](https://github.com/wzzzd/text_classifier_pytorch)中的bert模型来完成排序任务。 189 | 可直接将本数据集,替换掉该项目的数据集,再进行训练,即可得到排序模型。 190 | 191 | 若想直接使用本数据集训练的模型参数,可直接下载模型文件[rank-bert](https://pan.baidu.com/s/1WiNlD4LRUijGD88gzQukHg),密码:urw9。并将下载的所有文件(非文件夹)放在目录`file/supervise/bert/`下。 192 | 193 | 194 | ### 4.训练无监督的语义表征模型SimCSE(可选) 195 | 若配置文件`config.py`中,字段`use_supervise=False`,则表示在rank阶段,使用有无监督的方法来实现。字段`unsup_rank_name=simcse-bert`时,表示使用SimCSE训练的预训练模型来进行句子语义提取。 196 | 197 | 具体的无监督SimCSE模型及训练,可参考论文源码[SimCSE](https://github.com/princeton-nlp/SimCSE)。 198 | 199 | 本项目提供了已经处理好的保险行业的无监督训练数据集,可参考`data/insurance_zhidao_unsup/corpus.txt` 200 | 201 | 若想直接使用本数据集训练的模型参数,可直接下载模型文件[simcse-bert](https://pan.baidu.com/s/1DJMoa6LRbg7OFnzM08VKFA),密码:1rxs。并将下载的所有文件(非文件夹)放在目录`file/unsupervise/simcse_bert/`下。 202 | 203 | 204 | ### 5.FAQ问答 205 | 直接测试FAQ效果 206 | ``` 207 | $ python FAQ.py 208 | ``` 209 | 210 | 211 | ### 6.部署FAQ问答服务 212 | 可以将FAQ部署成一个Web服务。 213 | 214 | **Step1:启动FAQ问答Web服务。** 215 | ``` 216 | $ python service.py 217 | ``` 218 | 219 | **Step2:以http的方式访问FAQ问答Web服务。** 220 | 221 | 可在linux shell命令行下,发送http请求,其中参数说明 222 | - `data` 里面包含了两个参数 223 | - `question` 表示输入的问题 224 | - `size` 表示返回的结果数量,返回结果不一定与输入的size值一致,但是返回结果长度会小于或等于size值。 225 | 226 | ``` 227 | $ curl --request POST \ 228 | --url http://localhost:5000/api/v1/faq/ \ 229 | --header 'content-type: application/json' \ 230 | --data '{"question": "什么是综保保险?","size": 3}' 231 | ``` 232 | 结果会按照相似得分倒序排序,服务会返回类似以下的结果格式: 233 | ``` 234 | { 235 | "status": 200, 236 | "answer": [ 237 | { 238 | "question": "综保是什么保险", 239 | "answer": "综合保险是为了维护外来从业人员的合法权益,规范单位用工行为,维护劳动力市场秩序。综合保险包括工伤(或者意外伤害)、住院医疗和老年补贴等三项保险待遇。外来从业人员在参加综合保险期间发生工伤事故或患职业病的,可以得到一次性支付的工伤保险金...", 240 | "score": "0.98" 241 | }, 242 | { 243 | "question": "什么是万能型保险?", 244 | "answer": "万能型保险是指包含保险保障功能并至少在一个投资账户拥有一定资产价值的人身保险产品。万能型保险除了同传统寿险一样给予保护生命保障外,还可以让客户直接参与由保险公司为投保人建立的投资帐户内资金的投资活动,将保单的价值与保险公司独立运作的投保人投资帐户资金的业绩联系起来...", 245 | "score": "0.97" 246 | }, 247 | { 248 | "question": "保险到底是什么?", 249 | "answer": "保险是指投保人根据合同约定,向保险人支付保险费,保险人对于合同约定的可能发生的事故因其发生所造成的财产损失承担赔偿保险金责任,或者被保险人死亡、伤残、疾病或者达到合同约定的年龄、期限等条件时承担给付保险金责任的商业保险行为...", 250 | "score": "0.96" 251 | } 252 | ] 253 | } 254 | ``` 255 | 说明 256 | - 此服务部署方式只支持同一台设备的网络访问。 257 | - 若想通过其他设备来访问此Web服务,需要额外配置对外开放相关端口,或者接入流量转发器(如nginx)进行请求的转发。 258 | 259 | 260 | 261 | ## 更新日志 262 | 263 | | 更新时间 | 版本号 | 说明 | 264 | | :-----| :---- | :---- | 265 | | 2023-01-05 | V1.0 | 项目初始化,主要包含召回+排序的算法框架,以及Web服务 | 266 | | 2023-01-17 | V1.1 | 算法框架修改为:召回+粗排+精排;在粗排方法中,引入外部词向量 | 267 | | 2023-01-18 | V1.2 | 新增精排的supervise方法;优化精排unsupervise的训练语料及参数 | 268 | | ... | ... | ... | 269 | 270 | -------------------------------------------------------------------------------- /Service.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # -*- encoding: UTF-8 -*- 2 | # @Describe : 3 | # @Time : 4 | # @Author : 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | import logging 10 | import json 11 | import time 12 | import tornado.web 13 | import tornado.gen 14 | import tornado.ioloop 15 | import tornado.options 16 | import tornado.httpserver 17 | from tornado.escape import json_decode 18 | from tornado.options import define, options 19 | 20 | from FAQ import FAQ 21 | from Utils.Logger import init_logger 22 | from Utils.DateOption import get_date 23 | from Utils.FileOp import File 24 | from Config import Config 25 | 26 | 27 | 28 | class FAQHandler(tornado.web.RequestHandler): 29 | """ 30 | 服务类 31 | """ 32 | 33 | def set_default_headers(self): 34 | self.set_header('Access-Control-Allow-Origin', '*') 35 | self.set_header('Access-Control-Allow-Methods', 'POST, GET') 36 | self.set_header('Access-Control-Max-Age', 1000) 37 | self.set_header('Access-Control-Allow-Headers', '*') 38 | self.set_header('Content-Type', 'application/json; charset=UTF-8') 39 | 40 | 41 | @tornado.gen.coroutine 42 | def post(self): 43 | """ 44 | 处理POST请求 45 | :return: 46 | """ 47 | logger.info(">>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> Service start >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>") 48 | s_time = time.time() 49 | 50 | # 获取请求参数 51 | body = json_decode(self.request.body) 52 | ## 判断参数是否缺失 53 | if 'question' not in body: 54 | response = { 55 | 'status': 400, 56 | 'msg': 'Error: miss parameter "question".' 57 | } 58 | self.write(json.dumps(response, ensure_ascii=False)) 59 | self.finish() 60 | query = body.get('question', '') 61 | size = body.get('size', 3) 62 | logger.info(">> query args: {}".format(body)) 63 | 64 | # 主函数 65 | answer = faq.query(query, size=size) 66 | 67 | # 构造返回参数 68 | response = { 69 | 'status': 200, 70 | 'answer': answer 71 | } 72 | 73 | # 服务返回 74 | self.write(json.dumps(response, ensure_ascii=False)) 75 | self.finish() 76 | 77 | # 记录日志 78 | cost_time = time.time()-s_time 79 | logger.info(">> response args: {}".format(response)) 80 | logger.info(">> response time: {} sec".format(str(cost_time))) 81 | logger.info(">>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> Service end >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>\n") 82 | 83 | 84 | 85 | 86 | if __name__ == "__main__": 87 | 88 | # 日志配置 89 | logger = init_logger('API Server') 90 | # 接口配置 91 | define("port", default=5000, help="run on the given port", type=int) #接口配置 92 | config = Config() 93 | # 加载问答系统类 94 | faq = FAQ() 95 | # tornado配置 & 启动 96 | tornado.options.parse_command_line() 97 | # 根据配置文件,选择版本开关 98 | app = tornado.web.Application(handlers=[ 99 | (r"/api/v1/faq/", FAQHandler), 100 | ]) 101 | http_server = tornado.httpserver.HTTPServer(app) 102 | http_server.listen(options.port) 103 | tornado.ioloop.IOLoop.instance().start() 104 | 105 | 106 | 107 | -------------------------------------------------------------------------------- /data/Insurance_zhidao_test/test.txt: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | question answer 2 | 保险怎么样? 保险行业有自己的特点,在中*是一个起步稍迟的金融行业,同时也是一个受*家大力扶持的重要的金融行业;其保险推销也是一个“朝阳行业”;做得好的可以挣到钱,做不好转行的有大有人在。保险的确不是人人都可以做好,适合的人会认为这是一份很不错的工作,时间自由,收入高,可以结交很多的朋友,可以学习很多的知识,晋升很公平。只要有自己的信仰,有清晰的目标,有爱心和责任心,敢于挑战自己,相信自己能达成目标,为了达成目标,不断地调整方法,从不气馁,成功就会水到渠成。另外注意:保险代理人并非其保险公司的正式职员,与保险公司签订的不是劳动合同,而是保险代理合同。 3 | 座位保险赔偿范围 车上座位险,即车上人员责任险中的乘客部分,指的是被保险人允许的合格驾驶员在使用保险车辆过程中发生保险事故,致使车内乘客人身伤亡,依法应由被保险人承担的赔偿责任,保险公司会按照保险合同进行赔偿。座位险赔偿范围包括:车上人员伤亡的赔偿范围、项目和标准以《道路交通事故处理办法》的规定为准,但每人最高赔偿金额不能超过每座赔偿限额。具体费用包括:抢救费、医药费、误工费等。座位险的赔偿额度为,保险公司会根据您在事故中所负责任的大小,赔偿所有应赔偿总金额的80%-95%。被保险人在事故中负全部责任的赔偿80%,负主要责任的赔偿85%,事故双方负同等责任的赔偿90%,被保险人负次要责任的赔偿95%。需提醒的是,车主除了要明晰座位险的保险责任之外,还要了解一下座位险的几种除外责任,以免日后与保险公司发生理赔纠纷。 4 | 座椅保险骨折赔偿,农民工出院后不发,还是会给到康复后? 座位险的赔偿是在治疗好后,一次性去理赔。最高赔2万元。或者如果还未治疗好,医疗费已经超过2万元,可以先去报销。座位险赔偿范围包括:车上人员伤亡的赔偿范围、项目和标准以《道路交通事故处理办法》的规定为准,但每人最高赔偿金额不能超过每座赔偿限额。座位险的赔偿费用主要包括:抢救费、医药费、误工费等。座位险的赔偿额度为,保险公司会根据您在事故中所负责任的大小,赔偿所有应赔偿总金额的80%-95%。被保险人在事故中负全部责任的赔偿80%,负主要责任的赔偿85%,事故双方负同等责任的赔偿90%,被保险人负次要责任的赔偿95%。座位险即车上人员责任险,车上人员责任险是属于商业险种之一,包括司机和乘客的座位险,它是专门保障车上乘客(包括驾驶员)的一个险种。若是保险车辆发生意外事故,导致车上的司机或乘客人员伤亡,车险公司就会按照合同上的相关规定,赔偿一笔治疗费或事故金。 5 | 新推出的儿童重疾险慧馨安有哪些亮点? 首先相对其他同类型保险,将最高保险额度提升至60万元,是目前国内在线投保免体检保额最高的产品。其次保费低、保额高,比市场同类产品年缴费最高可省30%以上。另外采用网销模式,大幅降中间差,低费率,成为同品类中最低的产品。 6 | 最近在看重疾险,看到哆啦A梦宝说智能核保,什么意思? 您好,哆啦A保保险智能核保简单来说是类似于一套实时的调查问卷。当我们在网上投保时,如果不符合健康告知,也可以根据自己的实际健康状况在核保页面自助审核,1、2分钟内就可以得到核保结论,直接告诉你能不能买,或者以什么承保方式买。另外,智能核保完后,即使核保被拒,也是不大影响我们去别家保险公司购买保险的,如果别家保险公司支持核保的话,那就再正常走一遍流程即可。 7 | 你最近在安邦长青树看到了哪些豁免,这是什么意思? 您好,这个是重疾险中给予投保者的一项权利,安*长青树保障责任规定,投保者可以享受多次赔付,豁免等权益。也就是说不同轻症累计5次赔付,理赔1次轻症豁免后期所交保费,人性化的设计,无需加保费。 8 | 最近有什么保额百万的产品,适合年轻人买吗? 年轻人同样面临着健康疾病压力和威胁做好健康保险准备都是有必要的,一般投保在选择保额的时候定为100万或者50万都十分合适,百万保额可以考虑一起慧99,总保额为100万,而且没有门槛,花多少报多少。 9 | 最近网上火的百万医保,连同惠99,有社保影响保费吗? 所有商业保险都影响不着社会劳动保险(社保),同样社保也影响不着商业保险。 10 | 最近上市的一起惠99值得投保吗? 这款产品是由国内规模最大的第三方互联网保险平台慧择网和安心财险联合推出的、0免赔100%赔付的百万医疗健康险。另外产品等待期为30天,续保无等待期。因为0免赔额和100%报销这两项优势就值得投保了。 11 | 最近听说平安有一个很有意思的产品,乐游全球,是什么? 您好,这是针对境外旅游的保险产品。保障内容比较多,包括意外伤害及医疗保障、生命健康及医疗保障、其它保障(例如救援)、家庭财产保障、紧急救援保障、旅程财产保障(包含银行卡盗刷、随身财产)、旅程阻碍保障以及行程延误等。 12 | 最近听说旅游保险里有HUTS紧急救援,作用是什么? 您好,这个是提供救援的。比如说国内或者是国外旅行途中遇到突发情况需要救助的,都可以申请救援。 13 | 最近小伙伴们都在说安邦常青树,值不值得投? 您好,安邦人寿的长青树具有保费低、保障高的特点,可让被保险人获得80种重疾、38种轻症赔付5次、身故、全残等多重保障,给您全方位呵护。具体的优势体现在以下几方面:1.病种多:重疾80种,轻症38种,共同118种疾病,在上面对比的几款产品当中是全的,虽然小编向来的观点都是不以疾病种类作为选择重疾产品的标准,但费率不涨的情况下当然是疾病种类多多益善。2.投保区域相对较多:安邦在全国18省市有分支机构,虽然比不上表格当中老七家的泰康人寿,但至少国内大多数地区的投保人都可以正常投保了。(非正常的投保,你们应该懂的吧)3.未成年的身故赔付:因为保*会为了防止道德风险,所以对保险产品当中未成年的身故保额有限制:被保险人不满10周岁的,不得超过人民币20万元;对于被保险人已满10周岁但未满18周岁的,不得超过人民币50万元。所以重疾险产品的未成年身故责任基本都是直接返还累计保费。4.费率低、性价比高:长青树在各项保障内容都不弱于其它产品的前提下,其费率几乎是最低的。绝对是当下市场上同类产品的性价比之王。 14 | 最近看到一个新的重疾险,安*长青树的保障怎么样? 您好,安邦人寿长青树系列重疾险在25种核心重疾的基础之上实现了对多达80种重疾,38种轻症的全面覆盖,一些如系统性红斑狼疮等近年来备受公众关注的病症也在赔付之列。 15 | 最近看到huts救援,什么意思? 谁知道? 您好,这个是紧急救援服务的意思,慧-择-网联合推出的。 16 | 最近看到HUTS的宣传——自行车运动保险,靠谱吗? 您好,这是一款专门针对自行车运动的保险,保障内容涵盖了自行车运动的各种细节,是比较可靠的。目前就价格而言,一天保费4元,很实惠。但是保障的内容却不少,不仅有意外伤害及医疗保障,还有紧急救援。 17 | 最近看到HUTS的小额快付,有什么好处? 您好,小额快赔服务是针对3000元金额以内小额理赔的绿色快速通道,非常快速便捷。优势主要体现在以下三个方面:①比非闪赔产品更少的材料;②绿色通道闪电般审核速度;③全程线上操作更便捷。 18 | 最近,俱乐部有一场羽毛球比赛。 什么样的huts保险对参与者好? 您好,现在户外爱好者、学校、相关单位、团体组织的竞赛越来越多,竞赛过程中发生意外风险的机率也随之增加。另外,目前大多数保险并不承保竞赛类,特别是带奖金、奖品的竞赛性质活动。因此,如果参加相关赛事活动,一定要选择专门的HUTS业余赛事保险,来承保业余普通体育竞赛(包括田径、游泳、球类运动)中的意外事故。可根据具体比赛项目风险特点,有针对性的选择承保该项比赛的赛事保险,以策万全。需要大家注意的是,只有赛事保险才能保有奖金的赛事活动,普通意外险是不保的。如果投保普通意外险,理赔的时候被发现,可是会被拒赔的。 19 | 最近流行的一起惠99,0免赔百万医疗险不承诺续保。 如果发生索赔,就不能购买它,对吗? 如果第一年有理赔过,第二年就不能续保了。不过只要通过健康审核,就可以继续投保,只是需要重新计算30天的等待期。 20 | 可保额高达120万的儿童重疾险,值得买吗? 购买重疾险时应注意重疾种类要多,同时要具备独立的轻疾给付以及多次给付的特点,最好附带有特定重疾的独立给付,同时一定要购买医疗险。 21 | 走物流的东西可以报多少运费险? 一般运费险的赔付额度是规定额度的,系统会根据买家的收货地与卖家退货地间的距离来判断赔付额度。当出险率小于等于5%时,保费为0.5元/笔,理赔金额为5至10元;当出险率大于5%而小于等于6%时,保费为0.6元/笔,以此类推。与此同时,理赔金额越高,保费也就越高。另外不同地区赔付标准也会有差异。一般常说的运费险是淘宝上的运费险,收益方分为买家方和买家方。在买家方面,退货运费险(买家)仅针对淘宝网支持7天无理由退货的商品,买家可在购买商品时选择投保,当发生退货时,在交易结束后72小时内,保险公司将按约定对买家的退货运费进行赔付。 22 | 身份证复印件能否用于保险公司报销? 不同的保险理赔材料会有一定的区别,对于身故保险理赔,需要提供的必备资料,如无特殊说明,所有资料均要求原件。非身故保险理赔的时候根据具体情况来选择。如在医*门诊进行诊治的,门诊资料包括:完整且真实的门诊、急诊病历记录;姓名、日期等内容完整无误的门诊、急诊医疗费用正式收据;门诊急诊检查检验报告单;发票所对应的处方或费用明细单。对于汽车理赔报销的时候需要的材料包括:交强险保险单;索赔申请书;被保险人和受害人有效身份证明,被保险机动车行驶证和驾驶人的驾驶证;公安机关交通管理部门出具的事故证明,或者人*法*等机构出具的有关法律文书及其他证明;根据有关法律规定选择自行协商方式处理交通事故的,应当提供依照《交通事故处理程序规定》规定的记录交通事故情况的协议书;受害人财产损失程度证明,人身伤残程度证明、相关医疗证明以及有关损失清单和费用单据。 23 | 什么是综保保险? 综合保险是为了维护外来从业人员的合法权益,规范单位用工行为,维护劳动力市场秩序。综合保险包括工伤(或者意外伤害)、住院医疗和老年补贴等三项保险待遇。外来从业人员在参加综合保险期间发生工伤事故或患职业病的,可以得到一次性支付的工伤保险金;因患病或非因工负伤住院的,住院发生的起付标准以上的部分,由综合保险基金承担80%,自负20%;连续缴费满一年的外来从业人员可以获得老年补贴凭证,并在退休之年一次性兑现老年补贴。综合保险不是四险一金,四险一金其实就是社会保险,保障的权利要比综合保险更高,缴费也更高,如果能得到公司正式编制,那么公司就会缴纳社会保险了。 24 | 子女配偶商业保险如何报销 对于配偶子女的报销问题是公司根据自己的财力和需求定制的,可以询问公司的人事部门。商业保险报销需要的资料1.被保险人身份证复印件家亲笔签名和日期;2.活期存折复印件;3.病历复印件;4.收费单原件;5.药品清单(如果有住院的话,还要提供入院的病理诊断书,出院小结);6.业务员授权委托书(亲笔签名加日期),7.理赔申请书,8.意外的话要事故证明(证明人亲笔签名加日期)一般最快三至五个工作日,迟则十个工作日理赔金直接打给所提供的账户上。 25 | 自由职业者如何缴纳社保? 一般应当交纳养老保险和基本医疗保险;就应当按照自由职业者参加社会保险的办法执行.自由职业者,只能参加养老保险和医疗保险.养老保险和医疗保险的缴纳,有具体规定:养老保险:带上本人的身份证、失业证和2张1寸照片,到当地的社保中心的营业窗口办理。医疗保险:办完了养老保险手续后,带着上述的材料和办好的养老保险手册,到当地的医保中心的营业窗口办理。按照规定正常缴纳费用就可以了!如果是城镇个体工商户和灵活就业人员参加基本养老保险的缴费基数为当地上年度在岗职工平均工资,缴费比例为20%,其中8%记入个人账户,退休后按企业职工基本养老金计发办法计发基本养老金。 26 | 自由职业者和创业者如何购买生育保险? 如何申请生育保险? 生育保险有哪些规定? 对社区有什么要求? 自由职业者申请生育保险首先要办理社保,自由职业者的社会保险,统一由户籍所在地的街道劳*服*所代为办理,通过劳*服*所向所在地的区、县社会保险事业管理中心办理登记手续,缴纳保险费。生育保险是国家通过立法,在怀孕和分娩的妇女劳*者暂时中断劳*时,由国家和社会提供医疗服*、生育津贴和产假的一种社会保险制度,国家或社会对生育的职工给予必要的经济补偿和医疗保健的社会保险制度。对于生育保险保障的项目一般有生育津贴、生育医疗费用、以及职工因实施计划生育手术发生的费用,所以在生育保险报销的时候,要准备好相关材料,能够快速的得到补偿。 27 | 自由职业者缴纳的社保能否以单位名义开具发票? 个人缴纳社保,是不需要开发票的,只需要你到社保中心开具社保缴纳凭证一样可以证明。一、社保包括:养老、医疗、工伤、失业、生育保险等。二、社会保险是国家强制性要求购买的一种保险,国家发展社会保险事业,建立社会保险制度,建立社会保险基金,目的使劳动者在年老、患病工伤、失业、生育等情况下,获得帮助,享受保险待遇。我国《劳动法》《社会保险法》都明文规定,用人单位为劳动者缴纳社会保险是用人单位的法定义务,明显具有国家强制性的特点,用人单位不得以任何借口和理由拒绝承担该项法定义务。 28 | 自由职业者申请养老保险划算吗? 自由职业者选择保险要根据自身需求与经济状况,建议您首要要购买社保,这能够给你最基本的保障,在此基础上可以购买一些商业保险,一般的顺序为意外险、重大疾病险、医疗保险以及养老保险。自由职业者参保时,需携带本人“身份证”“户口簿”“职工养老保险关系变动表”到社会保险经办机构办理参保手续。应当按照自由职业者参加社会保险的办法执行或者把个人档案交人事代理部门,个人可以根据自己的经济状况来选择。“多缴多得,少缴少得”,参保人员退休后领到的养老金与缴费时间和缴费额度有密切关系。 29 | 自用车险征收的车船税如何计算? 根据我国相关的法律法规规定,从事车辆交强险业务的保险机构作为车辆车船税的扣缴义务人,依照法规规定,可以依法对车辆的车船税进行代理收缴的工作。购置的新车船,购置当年的应纳税额自纳税义务发生的当月起按月计算。计算公式为:应纳税额=(年应纳税额/12)×应纳税月份数计算依据是:1、纳税人在购买交强险时向缴税机构出具本年度车船税的完税凭证或者是减免税的证明。2、拖船按照发动机功率每2马力折合净吨位1吨计算征收车船税。3、车辆自重尾数在0.5一下的算做0.5吨,高于0.5吨的算做1吨。4、从事运输服务业的拖拉机所挂的拖车按载重汽车净吨位5折计算。5、机动车挂车按机动载货汽车的7折征税。 30 | 自杀买意外险,保险公司赔付吗? 自杀是不会理赔的,因为自杀不属于意外事故。意外事故是指被保险人因遭遇外来的、突发的、非本意的、非疾病的并使被保险人身体受到伤害的客观事件。自杀显然不符合“外来的、突发的、非本意的”等要素,不属于意外事故,故不属于保险公司的意外险责任范围。如果是选择投保定期寿险、长期寿险、两全保险、年金保险,两年后自杀可以获得赔付。根据新《保险法》第44条规定“以被保险人死亡为给付保险金条件的合同,自合同成立或者合同效力恢复之日起二年内,被保险人自杀的,保险人不承担给付保险金的责任,但被保险人自杀时为无民事行为能力的除外。” 31 | 自燃险是独立保险吗? 自燃险是独立险种,是一种单独的附加险种,自燃险理赔范围包括本车电器、供油系统发生故障、机动车运转摩擦起火等情况。购买自燃险在理赔的时候需要注意,车辆自燃要通过车险理赔,车主记得首先向所在的消防部门报警。一般的操作程序是,消防部门将自燃事故处理完毕后,会开具一个火灾事故的原因证明。这直接关系到已购自燃附加险的车主车辆能否理赔。没有购置自燃险的车主,如果事故车还在保修期之内,拿到消防部门的火灾事故原因证明也非常必要。当然,即使有了消防部门鉴定,如果厂家自身的鉴定与消防鉴定结果不一致,车主可能也要面临扯皮的问题。 32 | 自驾游可以选择哪些小屋保险? 您好,huts保险中的畅玩神州-慧择旅游保险计划三是专门针对自驾游的,如果是公共交通意外还能双倍赔付,价格实惠。 33 | 撞到人后,我预付了3万元医药费。 我可以为所有赔偿支付强制保险吗? 不能,还需要商业车险进行赔偿。交强险是在事故责任确定以后根据责任比例进行赔偿的,交强险责任限额是指被保险机动车在保险期间(通常为1年)发生交通事故,保险公司对每次保险事故所有受害人的人身伤亡和财产损失所承担的最高赔偿金额。对于医药费的赔偿是在一万元左右。关于医疗费用赔偿限额是指被保险机动车发生交通事故,保险人对每次保险事故所有受害人的医疗费用所承担的最高赔偿金额。医疗费用包括医药费、诊疗费、住院费、住院伙食补助费,必要的、合理的后续治疗费、整容费、营养费。 34 | 我有社保,如何转为公司正式员工,需要什么手续 如果是在本市转移,需要原单位出具离职证明,并由原单位做减员,然后新单位做增员处理。如果是异地转移,按下列程序办理基本养老保险关系转移接续手续:(一)参保人员在新就业地按规定建立基本养老保险关系和缴费后,由用人单位或参保人员向新参保地社保经办机构提出基本养老保险关系转移接续的书面申请。(二)新参保地社保经办机构在15个工作日内,审核转移接续申请,对符合本办法规定条件的,向参保人员原基本养老保险关系所在地的社保经办机构发出同意接收函,并提供相关信息;对不符合转移接续条件的,向申请单位或参保人员作出书面说明。(三)原基本养老保险关系所在地社保经办机构在接到同意接收函的15个工作日内,办理好转移接续的各项手续。(四)新参保地社保经办机构在收到参保人员原基本养老保险关系所在地社保经办机构转移的基本养老保险关系和资金后,应在15个工作日内办结有关手续,并将确认情况及时通知用人单位或参保人员。 35 | 我自己买的哆啦A梦保险说是保重疾和轻疾,难道我老死了就不保了? 这不是损失吗? 您好,这种情况同样是保的。因为通常情况下,“老死”即自然死亡属于器官衰竭造成,也是属于疾病造成的,所以也给保障的。 36 | 买三险和商业险哪个更划算? 自己给自己买保险,社保是基础,商业保险是补充,在有了社保之后,可以选择买一些商业保险进行补充。一般建议先办理社保。我们知道社保是政府举办的,由社会集中建立基金,以使劳动者在年老、患病、工伤、失业、生育等丧失劳动能力的情况下能够获得国家和社会补偿和帮助的一种社会保障制度,自己办理社保,一般主要是缴纳医疗保险和养老两种,因此社保保障也存在"保而不包""高覆盖范围、低保障水平"的情况,因此在有社保的情况下还可以选择意外医疗商业保险作为保障。关于个人缴纳社保,主要是在办理就业登记后,可向户籍所在地或居住地街道、乡(镇)社区事务受理服务中心提出参保申请,由社区事务受理服务中心代为向社会保险经办机构办理基本养老、医疗保险登记手续,缴纳基本养老、医疗保险费。 37 | 我买了人寿保险,被车撞死了,他的车也有全险,怎么赔? 自己的人身保险和对方的全险都是可以进行赔付的。人身意外保险对于死亡的赔偿是:一、丧葬补助金为6个月的统筹地区上年度职工月平均工资;二、供养亲属抚恤金:按照职工本人工资的一定比例发给由因工死亡职工生前提供主要生活来源、无劳动能力的亲属。标准为:配偶每月40%,其他亲属每人每月30%;三、一次性工亡补助金:标准为48个月至60个月的统筹地区上年度职工月平均工资。交通事故死亡的赔偿是:交强险先进行赔偿。费用包括丧葬费、死亡补偿费、受害人亲属办理丧葬事宜支出的交通费用、残疾赔偿金、残疾辅助器具费、护理费、康复费、交通费、被抚养人生活费、住宿费、误工费,被保险人依照法院判决或者调解承担的精神损害抚慰金。死亡赔偿金。按照受诉法院所在地上一年度城镇居民人均可支配收入或者农村居民人均纯收入标准,按二十年计算。但六十周岁以上的,年龄每增加一岁减少一年;七十五周岁以上的,按五年计算。三责险赔偿。是指在开车过程中造成人身伤亡或财产直接损毁,由车主承担并由保险公司负责赔偿的经济责任。 38 | 自己投保能拿到失业保险吗? 1、能不能领失业金根据失业保险条例第十四条规定:具备下列条件的失业人员,可以领取失业保险金:(一)按照规定参加失业保险,所在单位和本人已按照规定履行缴费义务满1年的;(二)非因本人意愿中断就业的;(三)已办理失业登记,并有求职要求的。2、领多少:失业人员失业前所在单位和本人按照规定累计缴费时间满1年不足5年的,领取失业保险金的期限最长为12个月;累计缴费时间满5年不足10年的,领取失业保险金的期限最长为18个月;累计缴费时间10年以上的,领取失业保险金的期限最长为24个月。重新就业后,再次失业的,缴费时间重新计算,领取失业保险金的期限可以与前次失业应领取而尚未领取的失业保险金的期限合并计算,但是最长不得超过24个月。各地领取的月标准不一样。3、怎么领符合失业金领取条件的,一般60日内需要提供解除劳动关系的材料、身份证、户口本、照片等向参保地市社保机构申请领取失业金,失业人员经过失业登记和培训之后方能领取到失业金。一般在办理失业后次月领取,是打卡发放,按月在当地领取(农村户籍的,有的地方是发放一次性失业金救助金)。具体程序由于各地办理流程不一样,建议咨询一下当地社保机构。 39 | 自己买养老保险怎么划算? 可以选择给自己买商业养老保险,还是比较合算的。不过在选择的时候一年保费最好是自己收入的5%到10%,超过这个额度就会增加自己的压力。另外在选择养老保险的时候,最好要有重疾、意外医疗等保障。另外想要投保更加划算,要选择好自己缴费的期限。通常来说,商业养老保险有很多缴费的方式,有三年、五年或者十年等,参保人最好要考虑一下眼下的经济状况,适当缩短缴费的年限,这样的话所需要缴纳的保险费用会少一些。并且有很多商业养老保险都是以年金的形式来体现,年金是一系列的保险金或储蓄金的定期支付方式,普通的年金保险不一定都能完全实现养老保障的目的,如大多数分红两全保险或年金产品,保单生效后在被保险人生存每隔3年至5年返还一定比例的保险金额(生存金)的产品。因此,选择适合自己的商业养老保险才是最好最合适的。 40 | 我是否必须购买保险才能购买自己的汽车? 是的,买车一定要买保险。交强险是*家交通安全法强制购买的险种,是每车必购。“交强险”全称为“机动车交通事故责任强制保险”,为中*大*官方因应《道路交通安全法》的实行推出的针对机动车的车辆险种,于2006年7月1日正式施行,根据配套措施的最终确立,于2007年7月1日正式普遍推行。另外,除了交强险还有商业险,开车也算是一项高危作业工种,汽车商业险是保障汽车和人员出现事故时有效的保障。 41 | 自己开车把别人的手机摔坏了,保险能cover吗? 都是保险,人没事,如果可以赔,需要什么手续? 可以赔偿。在办理保险索赔时车主所需的资料有:机动车辆保险单及批件单正本原件、复印件;机动车辆保险出险/索赔通知书;行驶证、驾驶证、身份证复印件;相关赔款收据、汽修发票等原件;道路交通事故责任认定书等。而手机理赔主要是维修的发票。交强险可以进行理赔,一般交强险的财产损失赔偿限额是2,000元人民币,而商业险如第三者责任险是按合同约定处理,一般就是保险金额,但要按事故责任比例赔偿。因为第三者责任险(简称三责险)是指被保险人或其允许的驾驶人员在使用保险车辆过程中发生意外事故,致使第三者遭受人身伤亡或财产直接损毁,依法应当由被保险人承担的经济责任,保险公司负责赔偿。所以车主买的全险是可以进行赔偿的。 42 | 自己开车出车祸身亡,保险公司如何理赔? 交强险规定,保险公司对于死亡伤残的有责任赔偿限额为11万元,无责任赔偿限额为11###,责任限额是12.2万,也就是说,发生车祸致死会认定责任,死亡赔偿金按责任认定的划分开之后,在限额内赔偿,通常机动车为全责,死亡赔偿金为5#万,保险公司会承担12.2万。对于死亡伤残赔偿限额是指被保险机动车发生交通事故,保险人对每次保险事故所有受害人的死亡伤残费用所承担的最高赔偿金额。死亡伤残费用主要包括丧葬费、死亡补偿费、受害人亲属办理丧葬事宜支出的交通费用、残疾赔偿金、残疾辅助器具费、护理费、康复费、交通费、被抚养人生活费、住宿费、误工费,被保险人依照法院判决或者调解承担的精神损害抚慰金。 43 | 如何自己缴纳医疗保险 个人享受社会保险补贴,以个人的名义缴纳的社保,只能是养老保险和医疗保险。根据具体规定:需缴纳缴纳社会保险费的规定缴费基数是:基本医疗按上一年市在岗职工月平均工资作为缴费基数;基本养老按上一年在岗职工月平均工资的100%作为缴费基数。并且带上本人的身份证、失业证和2张1寸照片,到当地的社保中心的营业窗口办理,按照规定正常缴纳费用就可以了。个人医保卡余额查询方法:1.各地区的参保人可以携带身份证到各区社会保险经办机构业务办理大厅查询。2.上网查询登陆所在城市的劳动保障网或社会保险业务网站,点击“个人社保信息查询”窗口,输入本人身份证和密码(密码是你的社保证编号或者身份证出生年月),即可查询本人参保信息。#.电话咨询拨打劳动保障综合服务电话“12###”进行政策咨询和信息查询。4.触摸屏查询各区社会保险经办机构业务办理大厅内如果设有社会保险触摸屏查询系统,刷卡或根据屏幕提示输入卡号或身份证号进行查询。5.药店查询:在医保定点药店消费后,药店工作人员会为你打印一份药品清单,上面有注明医保卡的余额等。 44 | 我自己改装了车,装了侧踏板。 发生事故保险公司会赔偿吗? 1、改装的踏板本身不在保险范围内,如果损坏是不赔偿的2、改装的踏板不影响车辆的行驶性能,保险公司对车辆的损失负责赔偿3、改装的踏板影响到车辆的行驶性能,保险公司可以免赔或部分免赔一般来讲,改装的测踏板类似于车辆贴膜一类的装潢,不影响车辆特性,应当理赔。 45 | 自己的车祸意外险报销? 报销流程需要哪些信息? 可以申请理赔报销,人身意外险是以人的寿命和身体为保险标的的保险合同,人身保险的被保险人因第三者的行为而发生死亡、伤残或者疾病等保险事故的,保险人向被保险人或者受益人给付保险金后,不得享有向第三人追偿的权利。但被保险人或者受益人仍有权向第三者请求赔偿。意外险理赔需要的材料可大致包括意外事故证明、伤残证明、死亡证明、销户证明等。一、事故类证明(1)意外事故证明。发生意外事故应准备意外事故证明。意外事故发生的原因各种各样,意外事故证明应根据事故性质由相应的监管机构出具。例如:道路交通事故应由交警出具责任认定书;火灾事故应由消防部门出具事故证明;抢劫、殴打应由公安机关出具事故证明;工伤事故应由单位提供事故证明等。(2)死亡证明。在医院内死亡的,由医院开具死亡证明;在医院外死亡的由公安机关出具死亡证明;死因不明确的应由公检法机构的法医部门出具鉴定报告;对于当事人失踪、下落不明的事件,根据相关法律,可向法院申请宣告死亡,并出具相关文书即可。(3)伤残证明。统一由公检法机构的法医部门出具伤残鉴定。(4)销户证明。由户口所在地的派出所出具。二、医疗类证明包括诊断证明、手术证明、门诊病历及处方、病理及血液检验报告、医疗费用收据及清单等。均可在治疗过程中从院方获得。只要平时注意收集保留。三、受益人身份证明及与被保险人关系证明(1)受益人是指按保险合同或相关法律规定,受领保险赔偿金的权利人。一般持本人身份证即可证明本人身份。但在受益人不能亲自领取保险金,要求委托其他代理人受领款项时,可在当地公证处办理委托公证后,由被委托人携带公证文书及其本人身份证明,前来办理理赔手续。(2)受益人与被保险人关系证明。受益人受领保险金款项时,除须出具本人身份证明外,还需确认其与被保险人的关系是否与合同约定一致。一般常见的“关系”有:a.夫妻关系,可提供结婚证明;b.父母关系,可提供户口所在地的派出所出具的户籍证明;c.子女关系,可提供户口所在地的派出所出具的户籍证明或出生证明。 46 | 自己的车辆发生事故维修时,您通常如何支付保险费? 汽车维修费用一般是在定损以后确定维修费用,保险公司会根据定损进行赔付。一般在修理前被保险人须会同保险公司检验,确定修理项目、修理方式及修理费用。在车辆修复以后,支付修理费用和办理领车手续前务必对修理质量进行查验。如果车主选择在4s店进行维修,那么这些事宜4s店都会协助车主解决,为车主节省时间及经历。对于可以代办理赔的事故,维修后车主可以直接提车,4s店负责到保险公司进行理赔。当出现事故时,车主走保险的流程主要是:1、出现事故后,车主要立即向投保的保险公司报告,并且也要马上向出现事故地点的有关的部门报案,等待这两方面人员的即使到达,在此期间,车主需要准备相关汽车保险理赔资料了。2、保险公司在接到报告后,会在很快的时间内马上到出现事故的地方,并对事故进行查看,确定造成的人员的损失和经济方面的损失是否在保险公司的赔偿范围之内。这些方面的处理,保险公司一般要求要在6个小时之内处理完毕。3、保险公司在确认在保险公司的赔偿范围之内后,如果是小的事故,赔偿费用在一万元以下的赔偿,那么保险公司会在三天之内处理完毕,并对投保人进行赔偿。如果是比较大的事故,保险公司的人会向有关的部门查询详细的资料及车主准备的汽车保险理赔资料,包括汽车保险的保险单原件或者时复印件、发生事故地方的有关的部门给车主事故的责任认定书、汽车在修理花费方面正规的发票、司机的相关的一些证件的复印件、汽车的相关资料的复印件等许多的资料。再根据事情的进度,来对投保人进行赔偿。不管是那种赔偿,保险公司都会及时向投保人进行通知。 47 | 车子不小心刮花了,保险流程怎么办? 汽车刮了以后可以申请保险理赔,主要包括报案、查勘、定损、赔付。其中,车主需要在48小时内报案。并且,在等待保险公司工作人员到来之时,需要注意:一是要注意事故中有无伤亡人员,若有伤亡,应立即实施救援,降低车辆事故的风险系数;另一方面如果是在夜间,车子在等待时记得要开车灯,便于对行驶在道路上的其他车辆给予警示。不过,如果没买划痕险就不能按划痕报案了,保险公司不赔的。只能以碰擦报案,还得有现场,位置比较分散的话一次是不能解决的,因为不可能找到这么合适的现场的,只能是分块走。 48 | 太小心撞到车子了,保险公司会赔偿吗? 我买了全险 会理赔的。这种情况属于车主全责,具体的车祸保险理赔流程包括有:报案、查勘定损、签收审核索赔单证、理算复核、审批、赔付结案等步骤。撞车可以报车损险,车损险种规定,被保险人或其允许的驾驶员在驾驶保险车辆时发生保险事故而造成保险车辆受损,保险公司在合理范围内予以赔偿。撞车后需要注意,撞车后定要及时报案并通知保险公司进行报险。同时注意保护好事故现场,在工作人员到达后协助其完成现场勘查工作,然后等待定损。 49 | 自己干活算意外伤害吗? 医保能cover吗? 医保是可以报的,医疗保险报销比例:1、门、急诊医疗费用:在职职工年度内(1月1日~12月31日)符合基本医疗保险规定范围的医疗费累计超过2000元以上部分。2、结算比例:合同期内派遣人员2000元以上部分报销50%,个人自付50%;在一个年度内累计支付派遣人员门、急诊报销最高数额为2万元。3、参保人员要妥善保管好在定点医院就诊的门诊医疗单据(含大额以下部分的收据、处方底方等),作为医疗费用报销凭证。4、三种特殊病的门诊就医:参保人员患恶性肿瘤放射治疗和化学治疗、肾透析、肾移植后服抗排异药需在门诊就医时,由参保人就医的二、三级定点医院开据“疾病诊断证明”,并填写《医疗保险特殊病种申报审批表》,报区医保中心审批备案。这三种特殊病的门诊就医及取药仅限在批准就诊的定点医院,不能到定点零售药店购买。发生的医疗费符合门诊特殊病规定范围的,参照住院进行结算。以下项目不在医疗保险的报销范围内:(一)服务项目类。(1)挂号费、院外会诊费、病历工本费等;(2)出诊费、检查治疗加急费、点名手术附加费、优质优价费、自请特别护士等特需医疗服务。(二)非疾病治疗项目类。(1)各种美容、健美项且以及非功能性整容、矫形手术等;(2)各种减肥、增胖、增高项目;(3)各种健康体检;(4)各种预防、保健性的诊疗项目;(5)各种医疗咨询、医疗鉴定。(三)诊疗设备及医用材料类。(1)应用正电子发射断层扫描装置(PET)、电子束cT、眼科准分子激光治疗仪等大型医疗设备进行的检查、治疗项目;(2)眼镜、义齿、义眼、义肢、助听器等康复性器具;(3)各种自用的保健、按摩、检查和治疗器械;(4)各省物价部门规定不可单独收费的一次性医用。(四)治疗项目类。(1)各类器官或组织移植的器官源或组织源;(2)除肾脏、心脏瓣膜、角膜皮肤、血管、骨、骨髓移植外的其他器官或组织移植;(3)近视眼矫形术;(4)气功疗法、音乐疗法、保健性的营养疗法、磁疗等辅助性治疗项目。(五)其他。(1)各种不育(孕)症、性功能障碍的诊疗项目;(2)各种科研性、临床验证性的诊疗项目。 50 | 自费出院后,单位缴纳的医疗保险能否报销? 如何报销? 可以报销,一般出院后报销时间的期限为一年,一旦过了一年的这个期限,再去指定地点去报销,则是没法实现的,所以只要是出院以后的一年时间内去报销,都是可以的,一旦过了这个期限就要续保。所以在报销的时候,本人患病时,要持医疗保险手册和IC卡,可直接到本地定点医疗机构就诊。大致程序是:持医疗保险手册和IC卡--医院医保办登记--审验证卡--交住院押金--住院--对自费项目需经患者同意并签字--现金或IC卡结算起付标准和自付比例的自付部分--统筹范围内的由医院先垫支--结算出院。 51 | 将自动变速器改为手动变速器会影响保险理赔吗? 这个需要在出险前看是否通知保险公司更改的情况,同时还需要参照出险事故中,手动改自动是否会直接影响事件的发生,如果是直接导致出险,保险公司会以基础除外条款拒赔,如果事故中这个不影响保险公司没有拒赔的理由。车险拒赔情况业内专家经过整理,总结了以下目前最常见的保险公司不予理赔的情况:1.撞到自家人的不赔所谓第一者、第二者是指保险人、被保险人(驾驶员视同于被保险人),除去这些人以外的,都视为第三者。在保险条款中规定被保险人或驾驶员的家庭成员不属于“第三者”的范畴。所以,如果车辆撞到自家人,商业三者险条款中规定为免责。同理,车辆之间互碰,如果属于同一单位所有,则不能互为三者,根据条款规定不赔,不能通过第三者责任险得到赔偿。2.车灯或者倒车镜单独破损的不赔该条免责条款的制定是为了对付*些修理厂的骗保行为。之前*些修理厂常常用换下来的破损车灯或者倒车镜装到车型相同的其他车上来骗取赔款。另一方面,因为这一免责条款不少车主即使是无心的剐蹭也将得不到赔偿。但这一免责条款并不是所有的车损险条款都采用的,有的保险公司所使用的条款就予以理赔,但并非全部,所以客户在投保前还是要问个明白。3.把负全责的肇事人放跑的不赔如果车主与其他车辆发生碰撞,且责任在对方,不能因为赶时间嫌麻烦或者其他什么原因放弃向对方要求赔偿的权利。车主一旦放弃了向第三方追偿的权利,也就放弃了向保险公司要求赔偿的权利。4.水深处强行打火导致发动机损坏的不赔车辆行驶到水深处,发动机熄火后,驾驶员强行打火所造成发动机的损坏,车辆损失险是属于免责范围的,因为损失是由于驾驶员操作不当造成的。但为了给车主提供更充分的保障,保险公司开发了发动机特别损失险,如车主投保了此附加险,则可赔付。5.车辆修理期间造成的损失不赔如果车辆在送修期间发生了任何碰撞、被盗等损失,保险公司都会拒赔,因为修理厂有责任妥善保管维修车辆。6.拖着没保交强险的车出事故的不赔如果因为车主开车拖带一辆没有投保交强险的车或被没保交强险的车拖带没有投保第三者责任险的车辆上路,与其他车辆相撞并负全责的,商业三者险不会对此作任何赔偿。7.私自加装的设备不赔不少车主会在买车后自己加装音响、电台、冰箱、尾翼或者行李*等等,一旦发生事故造成私自加装设备受到损失的,保险公司也不会对此赔偿。车主需要为自己加装的设备单独投保。8.被车上物品撞坏不赔如果车辆被车厢内或车顶装载的物品撞击而造成的损失,保险公司不负责赔偿。9.没经过定损直接修理的不赔如果车辆出险,车主需要先到保险公司定损再修车,否则保险公司可能因无法确定损失金额而拒绝赔偿。10.车辆零部件被盗的不赔如果车辆只是零部件如轮胎、音响设备等被盗走,车主只能自担损失。除此之外,酒后驾车、无照驾驶,行驶证、驾照没年检的,或者实习期上高速发生事故的等情形,保险公司也可以拒绝赔付。11.车辆未年检的不赔根据保险合同,保险只对合格车辆生效,对于未年检的车辆只能视为不合格车辆。可见车辆按时年检,对于车辆上路以及保险来说是十分重要的。 52 | 周末准备带孩子参加户外活动,买什么保险比较好? 您好,建议考虑下HUTS保险中的慧游游-慧择旅游保险计划一,这是一款针对父母孩子共同参与亲子类活动的保险,最高保额15万元。可以保障意外伤害及医疗保障、紧急救援保障、旅程阻碍保障以及旅程财产保障等等。 53 | 这周打算去攀岩,请问有教练陪同,有保险吗? 您好,攀岩是一种高风险运动,存在一定安全隐患,您能够让教练陪同并且考虑到购买保险说明您的安全意识还是很强的。当前国内对此类运动保障的险种并不多,基本上会有限制。不过您可以考虑下HUTS的众行天下保险,这是专门针对高风险运动的一款保险,价格比较实惠,承保高风险活动、保障期限灵活可选并且支持叮咚闪赔。另外,建议您在购买保险之前,要看清楚免责条款。 54 | 准备跳绳,教练买了众星天下,还说还关心紧急救援,是真的吗? 您好,是真的。速降是一项风险系数比较高的运动,存在一定风险,建议新手在教练的帮助下进行。另外,目前关于高风险运动的保险不是很多,但是HUTS的众行天下则是其中的一项,专门针对速降、攀岩、潜水等运动的险种,不仅管紧急救援,而且在必要情况下,还可以提供第一现场救援的。最后,建议您运动之前,做好设备检查工作,并且多与教练沟通进行。 55 | 我打算去日本一周,应该买什么样的旅游保险? 您好,可以考虑下HUTS的乐游日韩,主要特点如下:1、提供日韩医疗直付;2、30万医疗运送保障;3、7天仅需45元;4、日韩旅行专属主要保障内容:意外身故及伤残、公共交通工具意外身故、残疾(与主险累计赔付)、突发急性病身故保障、境外旅行保障区域日*、韩*;医疗费用补偿(含意外及突发急性病,门诊及住院)、提供日韩医疗直付服务包含、紧急医疗运送送返、身故遗体运返费用(丧葬费用限2万)、亲属慰问探访费用补偿、安排未成年子女回*、旅行证件损失保障、传染病强制隔离安慰津贴(300元/天,10天为限)、个人随身行李盗抢保障(每件或每套限额1000元)、银行卡盗刷(不适用于未成年人)、个人责任。所以说您可以考虑下。 56 | 我打算去日本看樱花。 老婆买了乐途环球,有紧急救助吗? 您好,这个是有的,不仅仅有意外险也有紧急救援,所以您不用担心的。只需要做好行程安排即可,另外,还有huts服务国内国外全享。 57 | 清明节去新加坡旅游买什么保险比较好? 您好,旅游类保险很多,关键是保障足。慧-择的HUTS保险中有诸多境外游保险,比如说乐游全球,价格比较低廉,提供意外医疗、交通意外、行程阻碍等相关保障,还有紧急救援等等。 58 | 我打算买平安的车险。 驾照在我爸爸的名下。 我可以同时是投保人和被保险人吗? 因为我在开车。 谢谢! ! 是的。被保险人必须是车主。因为车险属于财产险的一种,财产险只保障财产所有者的合法权益,所以被保险人必须是你爸。不过你可以做为投保人,因为你和你爸有法律上认定的利益关系,在投保时声明并提供相关资料(比如户口本),你可以投保,以后就你交保险费。但是如果车子发生全部损失(被盗,或者事故报废),索赔必须由你爸进行,因为你爸才是正牌儿车主。前面有人说的什么受益人写你纯属扯蛋!车险根本没有受益人,受益人是人身保险特有的! 59 | 我打算和我弟弟一起去攀岩。 有登山保险吗? 您好,您可以购买一个众行天下-综合户外运动保险,而攀岩则是在这个的保障范围内的。就当前的保险而言,一般攀岩都是选择户外运动保险保障的。 60 | 端午节准备去日本,买机票买什么旅游保险好? 您好,境外游玩的话,保险是很有必要的,您是去旅游,建议考虑HUTS乐游全球保险,主要针对旅行问题保障。除了交通意外、医疗保障、行程阻碍等相关保障之外,还专门为境外游玩的人提供了紧急援助服务,很贴心也很便利。 61 | 坠崖,保险公司赔不了尸体? 坠崖找不到尸体可以算失踪,一般是因意外事故下落不明,从事故发生之日起满二年的。依据《*法通则》第二十三条规定:公*有下列情况之一的,利害关系人可以向人*法*申请宣告他死亡:1、下落不明满四年的;2.因意外事故下落不明,从事故发生之日起满二年的。根据保险法相关规定,被保险人在保险期限内因意外事故导致的伤亡而承担保险责任,失踪不在死亡范围之内。若被保险人失踪应从事故发生之日起满两年,可向人*法*申请宣告死亡,依据法*的判决请求保险公司给付保险金。因此,投保人寿保险后,被保险人登山失踪3年可以申请寿险理赔。申请寿险理赔时,需携带下述的理赔材料,向相应的寿险公司提出理赔请求,寿险公司在通常情况下,一般要经过接案,立案,初审,调查,核定,复核、审批等环节,作出理赔决定。一般寿险理赔材料:保单、理赔申请表、授权委托书、受益人身份证明(必要时提供继承权公证书)、户口注销原件、火化证原件、医*死亡通知书、病情诊断证明书、病理报告单和相应检查报告单。意外死亡:还需提供意外事故证明、(交通事故证明、工伤证明、派出所证明、证人证明)。 62 | 撞我车的车主没有按照交警和保险公司的规定理赔怎么办? 可以向直接和当地的保*委或者国*保*委进行反映,也可以向签发保险单的当地人民法院提起诉讼。一般在遇到车险理赔的时候,当事人可以凭事故现场记录书、现场照片等,向交通事故处理综合服务中心或者保险理赔服务点事故处理民警申请事故认定。事故处理民警在核实交通事故基本情况、出具简易程序交通事故认定后,及时送达《道路交通事故处理通知书》,催告未按约定方在3日内到场处理。如果在催告后,仍未积极配合处理的,车主可以持交通事故认定书、事故处理通知书向对方车辆投保的保险公司申请索赔。收到索赔申请的车辆保险公司,应当在交强险限额和三责险赔付范围内,按规定予以赔偿。 63 | 事故发生后,保险公司会赔偿死者家属的精神损失吗? 一般在出险后,交交强险的保险限额只有12万元左右,而且这12万余元还有1万元的医药费和2千元的财产损失限额,因此伤残或者死亡赔偿金、精神抚慰金、误工费等的赔偿限额就只有11万元。而很多保险公司的保险是不把精神损失费放在赔偿范围内的。特别是商业第三者责任保险是不赔偿精神损失费的,如果这部分的精神损失费在交强险中未予赔偿的话,那么将导致受害人的精神损失费在交强险中赔不上,到商业险中不能赔的情况。不过在出交通事故发生后,根据最*人*法*《关于确定*事侵权精神损害赔偿责任若干问题的解释》第l条、第7条规定,在交通事故中,受害人的生命权、健康权、身体权受到损害,这种损害对受害人及其近亲属造成了事实上的精神痛苦。交通事故造成受害人人身伤亡,但这种创伤并不止于身体的伤痛,尤其死亡给受害人家属带来的精神上的痛苦是难以弥补的。所以在交通事故的索赔中,一旦提出精神损害赔偿,是需要给予一定金额的经济补偿作为精神损失赔偿的。 64 | 如果发生致命事故保险公司赔付,个人还需要赔付吗? 如果超出保险赔偿范畴,是需要车主进行赔偿的。一般在发生事故以后交强险和商业车险进行理赔。在交强险赔偿方面,主要费用包括丧葬费、死亡补偿费、受害人亲属办理丧葬事宜支出的交通费用、残疾赔偿金、残疾辅助器具费、护理费、康复费、交通费、被抚养人生活费、住宿费、误工费,被保险人依照法院判决或者调解承担的精神损害抚慰金。死亡赔偿金:按照受诉法院所在地上一年度城镇居民人均可支配收入或者农村居民人均纯收入标准,按二十年计算。但六十周岁以上的,年龄每增加一岁减少一年;七十五周岁以上的,按五年计算。而商业车险方面,三责险可以进行赔偿,“三责险”通俗地讲,就是开车过程中造成人身伤亡或财产直接损毁,由车主承担并由保险公司负责赔偿的经济责任。 65 | 撞到人后如何计算损失的工资? 一般关于误工费的计算公式是:误工费赔偿金额=误工收入(天/月/年)×误工时间。误工费的采用两个计算标准:对有固定收入的按实际减少的收入计算;对无固定收入的以最近三年平均收入为准计算,如果不能证明最近三年,则按在一审法庭辩论终结时的上年度法院所在地相同或者相近行业平均工资为标准计算。关于误工费,是指道路交通事故发生后,遭受人身损害的受害人需要接受诊治以恢复健康,以及当事人的相关亲属需要参加交通事故的处理,无法正常参加工作或者从事日常的经营活动,因此而造成经济收入的减少,由负有责任的一方按照一定的标准对该项减少的收人给予的赔偿。 66 | 打了小孩没致残,单位买了第三者责任险,还需要自己自付吗? 不需要的,只要在保额范围内是不用自己赔钱的,如果保险公司赔偿不够,剩余的责任由肇事方承担。根据交*大*事故责任,确定主要责任和次要责任。根据肇事司机第三者责任保险的限额,如其投保十万最多财产保险公司只能赔付十万,如其投保三十万,其投保的保险公司做多赔付三十万。并不代表肇事司机只赔付以上这多。死者家属去找司机协商赔付金额和相关法律进行处理。 67 | 撞人受伤,买了全险,第三者50万,怎么办? 正常情况下,在发生撞人事件以后,具体的保险报销流程是:报警:发生有人员受伤的事故,第一时间打120叫救护车,然后再打电话112报交警。查勘定损:在报保险公司后,保险公司会派人进行勘察定损,核定损失项目及金额,定损完毕后才可修理受损车辆;给第三人造成人身或者财产损害所支付的赔偿金,理赔前也要经保险公司核定赔偿项目和相关证据、数额。被保险人或者其代理人在事故处理完毕后,10日内将索赔单证包括:交通事故责任认定书、调解书、判决书和修理发票、医疗费发票、病历、误工费证明、被抚养人身份情况以及保单正本(复印件)、身份证复印件、行驶证复印件、驾驶员驾照复印件等资料提交给保险公司,由保险公司计算赔款;届时,保险公司会通知领取保险赔款。并且要根据责任认定书,保险公司会根据车主购买的全险,三责险对受伤者进行医疗费用等赔偿。 68 | 我对车祸负全部责任,保险公司花钱修理了它。 我需要给对方额外的现金吗? 有保险费用赔付以后超出部分,需要自己进行赔付余额。如果保险公司能够完全支付,是不需要额外给对方现金的。对于交通事故发生以后保险公司的理赔程序通常是接到报案后,派遣相关人员到现场进行勘验,公安机关作出事故认定书,投保人员到保险公司办理理赔手续,若投保人员对述清单无争议即签字生效。被保险人应该在公安交通管理部门对该车险事故处理结案之后的十天内,向保险公司递交必要的事故单据。等到这些步骤都完成,车主就可以安心的等待保险公司的理赔通知。 69 | 季*交的保险可以给进驻*店的车办理吗? 可以申请异地理赔。现在很多保险公司都推出异地出险、就地理赔的服务,车主在异地发生事故以后,一定要注意在保险公司定损前不要维修,汽车受损出险别忘拍下现场照片,事故现场私了出险别忘通知交警等事项。异地理赔需要做好这几步:1、报案异地出险后车主在申请异地汽车保险理赔时,首先拨打保险公司的报案电话,及时向保险公司提供出险信息。然而,由于各家保险公司服务平台的运行模式不同,案件的受理方式和流程也有着较大区别。需要对自己投保的保险公司理赔流程了解清楚。2、定损目前,车险异地理赔两种定损方式可供选择:出险地就近定损和回保单所在地定损。就近定损是异地出险车辆较为常见的定损方式,由受理报案的分公司直接完成查勘、定损工作。需要提醒的是,选择回保单所在地定损,必须事先报案并征得保险公司的同意,否则很可能被保险公司视为错过报案期限处理。3、修理在异地进行维修的时候,在车损不影响正常行驶功能的前提下,并不推荐车主就地进行维修。因汽车维修质量难以保证,一旦需要重复修理,车主可能需要往返两地。4、汽车保险理赔款汽车保险理赔领取赔款也有就地申请领取和回保单所在地再领取两种方式。据了解,绝大多数车主为不影响行程都选择后者。按照车险全国通赔规则,车主回到承保地后,可以凭借理赔材料到分公司索赔。 70 | 购买住宅责任保险有什么技巧吗? 住房责任保险是因被保险人在所居住的忘怀使用、安装或存放财产等行为,造成了他人的人身伤害或财产损失的经济赔偿责任的保险。消费者在投保住房责任保险的时候,应细读保险责任,注意以下几个方面:首先,不是所有家庭财产都可以投保。家财险的保障范围涵盖房屋、房屋附属物、房屋装修及服装、家具、家用电器、文化娱乐用品等。其次,家财险“按需投保“最经济。在投保家财险时应事先和保险公司沟通,不要超额投保和重复投保,最好的投保方法就是“按需投保“。第三,保险标的发生变化应及时告知保险公司。对于家财险,保险合同内容的变更,投保人必须得到保险公司的审核同意,签发批单或对原保单进行批注后才产生法律效力。 71 | 住院时可以申请保险吗? 住院以后就可以向保险公司申请保险理赔了,一般具体的流程包括:一、提出理赔申请不管参保人是因病住院,还是因意外伤害住院,都应尽量在住院后的10日之内,向承保的保险公司,以书面的形式提出理赔申请。有特殊情况的,也应在30日内给保险公司理赔人员打电话通知。二、保险公司寄发理赔材料当参保人向保险公司提出理赔申请后,保险公司理赔人员应尽快将《住院理赔申请表》,以及相关的住院理赔材料,递送至参保人处,或邮寄给参保人,由参保人阅读和填写。三、参保人填写并寄发理赔材料参保人收到保险公司理赔人员邮寄的《住院理赔申请表》及相关的住院理赔材料后,需认真阅读相关理赔条款,并认真填写理赔申请表,然后交由自己的主治医生签字。同时,参保人还需备齐住院的原始收据、费用明细清单、各种检查报告、门诊或医院病历、疾病诊断证明、出院小结等材料,然后交由自己的主治医生签字,加盖医院医务部公章后,递交到保险公司或邮寄给自己的保险代理人。四、理赔材料审核参保人的保险代理人在收到理赔材料后,应尽快展开理赔程序,审核参保人上报的理赔材料是否属实,上报材料有无遗漏等问题。如果没有问题,则可以进行理赔结算;若有问题,需尽快通知参保人,即时进行修改或补齐材料,但此流程的时间一般要控制在一周以内。五、理赔结算若保险公司代理人审核通过后,需报由保险公司上级审核部门批复并盖章。若无问题,则由保险公司理赔人员按保险合同相关条款,进行保险金结算。结算结果出来后,参保人若有疑问,可找保险公司结人员寻求解释。六、保险金给付若双方就保险金数额达成一致,则保险公司需按结算最终数额,将保险金全额,以汇款或转账的方式支付给参保人。 72 | 入院前未出示医保卡。 如何处理报销。 出院之前没有出示医保卡也是可以报销的,在付钱的时候或者出院结算的时候就要出示医保卡,医院会把该扣的扣掉在报销的时候,如果要用医保卡个人账户支付住院费用,出院结算前告诉医院的结算工作人员,按正常的刷卡手续办理即可。医保内的个人负担部分,既可以全部用医保卡支付(余额足够的话),也可以支付一部分。所谓个人负担部分,指起付点以下的部分(如三级医院的2000元),以及报销比例个人负担的部分(如三级医院的20%)。自费项目是不能用医保卡个人账户支付的。办理步骤:1、首先参保人去看病时,拿社保卡去挂号处挂号。2、参保人拿挂号单去就诊科室看病,医生给参保人看完病后,都会开一张药方缴费。3、参保人拿药方到医院结算窗口计价后,直接刷社保卡支付属医疗保险基金支付范围的医疗费用即可。4、如果药方中有些药品不属医疗保险基金支付范围的,则需要参保人自付现金。 73 | 住院医保报销后可以改成自费报销吗? 社保中医疗保险,住院后缴纳的社保其中的医保有两部分,自己交的会有返还到自己卡上,报销的是国家社保报销,也就是看完病报销是国家医保,不影响缴纳费用,而自己卡上返还的可以用来缴纳其余的20%,一般报销不会到80%。一、职工应当参加职工基本医疗保险,由用人单位和职工按照国家国家规定共同缴纳基本医疗保险费,医疗保险:单位8%,个人2%。二、医疗保险待遇是和年龄挂钩,高龄的,报销比例要高些。住院自费后医保报销需要的材料:1、出院证2、病历复印件3、住院费用清单4、住院发票(第一联) 74 | 住院医疗保险,如何申请,需要什么材料? 住院医疗保险的报销流程是:发生住院时可联系所购买的保险公司代理人或拨打该公司的客服进行报案须到二甲以上县级医院就诊;住院结束后索赔时携带相关资料到保险公司;然后需要被保人身份证、保单复印件、银行账户,再填写公司制式的理赔申请书,交给公司核赔即可。需要的申请材料包括:1.身份证复印件;2.正规住院原始发票;3.加盖医院印章的医疗费用汇总明细清单;4.出院证或诊断证明;5.加盖医院印章的住院病历复印件。6、转外就医人员报销医疗费还需携带社会保险外地住院转诊申请单;异地安置人员报销医疗费还需携带城镇职工基本医疗保险异地安置人员申请表复印件;参保人员市内住院就医还需携带医院出具的未通过系统结算的原因证明。 75 | 住院津贴保险和住院医疗保险有什么区别? 适用人群有不同。住院医疗保险比较适合没有社会医疗保险的人群投保,可以针对医疗费用提供报销;住院津贴险比较适合工作的有社会医疗保险的人群投保,针对住院医疗费用提供额外的经济补贴,属于补偿型的保险。住院津贴保险的特点是在一定程度上补贴被保险人住院期间的住院费用和误工损失。作为一种定额给付型医疗保险,它是医保的有力补充。针对一般住院日额保险金、重症监护病房日额保险金、手术定额保险金、额外保障保险金等都是有不同的补偿标准。而住院医疗保险则是指合同有效期间内,被保险人因遭受意外伤害,或自本附加合同生效之日起90日后因患疾病(续保不受90日疾病观察期的限制),经本公司指定或认可的医院诊断必须且已住院治疗的,本公司对被保险人自住院之日起90日内所支出的住院期间的医疗费用,给付医疗保险金。如对药品费、住院费、治疗费、检查费、材料费等费用按照实际花费进行比例给付。 76 | 住院的可以卖商业保险吗? 关于住院以后买保险有如下几点注意:一、一般是前一次出院后90天能购买医疗保险;二、因什么原因住院,保险公司会根据上次住院的资料来判断所担忧的保费和承保问题;三、如果是普通的病住院,一般会顺利承保,不会加费更不会拒保。所以,还得根据自己住院的病因来判断一下能否顺利买到医疗保险。 77 | 主险与主险的主要区别 主险就是可以单独投保的保险,而附加险是不能单独投保,需要附加在主险上的保险险种,主险指可以单独投保的保险险种,附加险指不能单独投保,只能附加于主险投保的保险险种,主险因失效、解约或满期等原因效力终止或中止时,附加险效力也随之终止或中止。主险和附加险的区别在于:1、属性不同主险条款内容和要素一般都包括了《保险法》第十九条规定的应当具备的十一项内容。通常是指身价,即被保险人发生身故或全残风险时可以从保险公司获得的赔付金额。附加险的条款内容相对而言要简单的多,除了规定体现其特殊性的必备内容以外,与主险条款相同的内容一般都省略了,而直接适用主险条款的相应规定,因此如果撇开主险条款中可供附加险援引的内容,附加险条款将因内容不完备、要素不齐全而无法单独投保。2、险种分类不同常见的终身人寿保险、养老保险等险种都是主险,再如车险中的交强险、车损险以及第三者责任险等,常见的附加险例如附加豁免,附加重大疾病,附加住院医疗,附加意外伤害,附加意外伤害住院医疗和意外住院每日补贴等。3、作用不同主险发挥的作用大,如身故、重疾之类。另外,只有在主险生效的情况下,保险合同才能生效,因此大家在购买保险时一定要尤为关注主险的选购。附加险所发挥的作用往往是一些次要的风险,它主要是针对生活中的一些小方面的但是会经常性发生的风险提供保障,如住院医疗费用、津贴保障等,投保的话可以以较低的保费投入来进一步完善被保险人的保障。4、保障期限不同主险的保障期限往往是不固定的,它可以是短期的,也可以是长期的,附加险是随主险一起销售的险种,不能单独投保,且大多是1年期的短期险,所以一般情况下,附加险合同当中都有如何续保的条款。 78 | 珠海社保转永州流程 从珠*转入永*属于跨省转移,在跨省就业,转移社保关系时应咨询就业地社保经办机构办理。社保转移需要准备的手续是:《基本养老保险关系转移接续申请表》原件一份、本人居民身份证复印件一份、外省市社保机构开具的《基本养老保险参保缴费凭证》原件。如果还需转入基本医疗保险关系,则需提交《基本医疗保险关系转移接续申请表》和外省市医疗保险机构开具的《参保凭证》原件及复印件一份。社保跨省转移的流程是:参保人员在新就业地按规定建立基本养老保险关系和缴费后,由用人单位或参保人员向新参保地社保经办机构提出基本养老保险关系转移接续的书面申请。新参保地社保经办机构在15个工作日内,审核转移接续申请,对符合本办法规定条件的,向参保人员原基本养老保险关系所在地的社保经办机构发出同意接收函,并提供相关信息;对不符合转移接续条件的,向申请单位或参保人员作出书面说明。原基本养老保险关系所在地社保经办机构在接到同意接收函的15个工作日内,办理好转移接续的各项手续。新参保地经办机构在收到参保人员原基本养老保险关系所在地社保经办机构转移的基本养老保险关系和资金后,应在15个工作日内办结有关手续,并将确认情况及时通知用人单位或参保人员。 79 | 侏儒症可以买商业保险吗? 一般保险公司而言,“智障”是不可以办理保险的,而“体障”可以根据具体情况而有选择性的办理保险,一般侏儒症人群投保商业保险是存在困难的。目前很多保险公司针对不同程度的残疾人群有不同的保险限制,对于轻度残疾人而言,购买商业保险相对容易;但对于重度残疾人来说,可是会达到保险公司理赔的最高额度,所以,像寿险、意外险、重疾险这种有很大风险保额的保险,保险公司一般不予受理;但像养老保险、储蓄型保险这种风险保额相对较低的险种,各家公司会根据具体情况而定。对于中度残疾者,根据投保人的残疾部位做除外责任、加保费;对残疾程度稳定、不影响正常生活、不会引发其他疾病的残疾人,保险公司根据情况考虑给予投保。侏儒症是属于残疾人群的,一般残疾人只要符合条件是可以投保的。具体来说,有稳定工作和稳定收入,躯体残疾程度相对较轻,而且相对固定,无其他相关疾病或后遗症的,可以投保。(一般投保时,填写一份《残疾问卷》,尽可能提供残疾证明。保险公司的核保人员会要求面见被保险人,根据情况决定是否需要进行额外的体检和相应的体检项目,以确定可投保的险种及保额情况。) 80 | 我约我女朋友周末去野营。 有没有更实惠的保险? 您好,露营的风险并不是很大,不过您可以买份旅游保险或者是专门的户外运动保险。价格比较实惠点的,慧择的众行天下-综合户外运动保险计划也就3块钱左右。 81 | 除了准备周末漂流的装备外,买什么保险比较靠谱? (1)您好,漂流属于一项风险系数比较大的运动,建议您可以购买相关的户外运动保险。(2)除了必要的装备之外,众行天下-综合户外运动保险等相关的保险是专门针对此类运动的。(3)针对紧急救援以及意外伤害和保障,众行天下都有比较全的保障。 82 | 周末和老公自驾游可以买什么小屋险? 您好,自驾游可以选择的险种还是比较多的。如果您考虑到huts保险,可以参考下畅玩神州-慧择旅游保险计划三,价格差不多是45元一个人每天,最高可赔60万。 83 | 重装后视镜出现划痕,平安保险赔付吗? 所有风险 可以赔的,在之前发生倒车镜刮蹭,车损险不给赔,需要购买单独的倒车镜和车灯破损险。但是现在根据《示范条款》将原有商业车险中“教练车特约”“租车人人车失踪”“法律费用”“倒车镜车灯单独损坏”“车载货物掉落”共计5项附加险的保险责任直接纳入主险保险责任,并新增了无法找到第三方不计免赔险。只要有车损险都是可以要求赔付的。不过如果倒车镜刮花不严重,建议自行处理,否则在进行保险理赔会影响第二年的保费额度。 84 | 重疾险如何骗取保险公司 您好,骗保是违法的,建议不要有这样的想法。另外,保险公司对理赔是十分慎重的,需要进行严格的勘验定损流程。 85 | 重疾险到底有多重要? 25种常见危重病有哪些? 您好,常见的25中高发重疾主要如下:1恶性肿瘤——不包括部分早期恶性肿瘤2急性心肌梗塞3脑中风后遗症——永久性的功能障碍4重大器官移植术或造血干细胞移植术——须异体移植手术5冠状动脉搭桥术(或称冠状动脉旁路移植术)——须开胸手术6终末期肾病(或称慢性肾功能衰竭尿毒症期)——须透析治疗或肾脏移植手术7多个肢体缺失——完全性断离8急性或亚急性重症肝炎9良性脑肿瘤——须开颅手术或放射治疗10慢性肝功能衰竭失代偿期——不包括酗酒或药物滥用所致11脑炎后遗症或脑膜炎后遗症——永久性的功能障碍12深度昏迷——不包括酗酒或药物滥用所致13双耳失聪——永久不可逆注:如果保险公司仅承担被保险人在某年龄之后的保障责任,须在副标题中注明。14双目失明——永久不可逆注:如果保险公司仅承担被保险人在某年龄之后的保障责任,须在副标题中注明。15瘫痪——永久完全16心脏瓣膜手术——须开胸手术17严重阿尔茨海默病——自主生活能力完全丧失注:如果保险公司仅承担被保险人在某年龄之前的保障责任,须在副标题中注明。18严重脑损伤——永久性的功能障碍19严重帕金森病——自主生活能力完全丧失注:如果保险公司仅承担被保险人在某年龄之前的保障责任,须在副标题中注明。20严重Ⅲ度烧伤——至少达体表面积的20%21严重原发性肺动脉高压——有心力衰竭表现22严重运动神经元病——自主生活能力完全丧失注:如果保险公司仅承担被保险人在某年龄之前的保障责任,须在副标题中注明。23语言能力丧失——完全丧失且经积极治疗至少12个月注:如果保险公司仅承担被保险人在某年龄之后的保障责任,须在副标题中注明24重型再生障碍性贫血25主动脉手术——须开胸或开腹手术一般的重疾险都会包括这25类重疾,但是有些会在此基础上增加保障的重疾种类,比如说哆啦A保,增加到105种。 86 | 重疾险有多少种疾病 商业重疾险在承保的疾病会有一些差别,有些是60种以上的疾病,有些是32种疾病,对于重疾险基本承保的疾病主要包括这些:1、恶性肿瘤;2、急性心肌梗塞;3、脑中风后遗症;4、重大器官移植手术;5、冠状动脉搭桥术(或称冠状动脉旁路移植术)6、终末期肾病(或称慢性肾功能衰竭尿毒症期);7、多个肢体缺失;8、急性或亚急性重症肝炎;9、良性脑肿瘤;10、慢性肝功能衰竭失代偿期;11、脑炎后遗症或脑膜炎后遗症;12、深度昏迷;13、双耳失聪;14、双目失明;15、瘫痪;16、心脏瓣膜手术;17、严重阿尔茨海默病;18、严重脑损伤;19、严重帕金森病;20、严重三度烧伤;21、严重原发性动脉高压;22、严重运动神经元病;23语言能力丧失;24、重型再生障碍性贫血;25、主动脉手术;26、多发性硬化;27、终末期肺癌;28、颅脑手术;29、脊髓灰质炎;30、严重肌营养不良症;31、急性出血坏死性胰腺炎;32、侵蚀性葡萄胎(或称恶性葡萄胎)。 87 | 重疾险三次赔付和一次赔付的区别 区别:赔付的次数不同。详细区别:一般传统的重大疾病保险条款规定,投保人一次患病得到理赔后,保险合同即终止,投保人便失去了后续的保障。由于其有了病史,无法再次投保重疾险,而一旦再次罹患重疾,就会陷入没有保障的境地,给本已受损的经济状况再次造成沉重打击。而多次赔付的重疾险产品,通常是将重大疾病分为两组或三组,每一组均为有关联疾病,其中任何一组只要确诊,投保人可获赔,但同一组别的重大疾病只能赔付一次。投保人必须确保自己每次所患的重大疾病都在不同的组别。即便如此还会有其他的一些条件限制,比如两次确诊重疾间隔需达到一定时限,如有的产品规定是1年。多次赔付的重疾险增加了保障范围,赔付成本高,费率也要高10%左右。经济条件好、预算充裕的消费者也可根据家族病史综合考虑选择多次赔付的重疾险,获得更全面的保障。不过多次赔付的重疾险将重大疾病分为不同组别,其分类还是比较讲究的。多次赔付的重疾险尽管保障增多,但保费也要比普通重疾险贵得多。消费者在购买重疾险时,还是要根据自己的经济情况选择购买。 88 | 重疾险可以给孩子买吗? 孩子三岁才能买吗? 可以的,小孩子年龄小在投保的时候保费也不会很高,办理孩子的保险一定要注意选择好适合,比如疾病类型、家庭经济情况等等,现在产品有很多,您也可以看看我们的网站,适合孩子的还是很多的。 89 | 重疾险买哪个好? 给孩子买重疾险需要多少钱 你好,每种产品都有针对性人群,对于个人来说,要根据家庭情况搭配合适的产品是最重要的 90 | 大病保险康惠宝后期如何赔付? 您好!投保时提供续期缴费储蓄银行卡号,续费日期前,投保者会收到短信提示,保险公司会在约定的保险费交纳日从投保者购买时填写的银行账号中划扣当期应交的保险费。 91 | 重疾险和年金险的区别 您好,这是两个不同的险种。具体区别如下:1、重疾险定义:指当被保险人患保单指定的重大疾病确诊后,保险人按重大疾病保险合同约定定额支付保险金的保险。重疾险保障的疾病有心肌梗塞、冠状动脉绕道术、癌症、脑中风,尿毒症、严重烧伤、突发性肝炎、瘫痪和主要器官移植手术、主动脉手术等,对于这些疾病的具体内容在保险合同中有详细的释义。比如说康惠保就介绍了130种。因该险种保障程度高,需求量大,在我国较为流行,所覆盖的病种呈现增多的趋势。2、年金保险定义:指被保险人在生存期间,保险人按照合同约定的金额、方式,在约定的期限内,有规则的、定期的向被保险人给付保险金的保险。并且年金保险可以有确定的期限,也可以没有确定的期限,但均以年金保险的被保险人的生存为支付条件。在年金受领者死亡时,保险人立即终止支付。3、最大区别:重疾险是指当被保险人患保单指定的重大疾病确诊后,按合同约定的定额支付保险金的一种保险。而年金保险是以生存为给付保险金条件的一款保险,并且给付间隔不超过一年(含一年)。这也是年金保险和分红保险最大的不同。 92 | 重疾险和健康险一样吗? 我应该买哪一个? 您好,并不是一样的。健康险有两个分支:一个是重疾险,一个是医疗险。也就是说,重疾险属于健康险的范畴,健康险的范围更加广泛。那么重疾险和医疗险如何选购呢?1、若预期医疗费高于保费,可以选择医疗险2、重疾险价格更便宜,但长期投意义才大从风险概念的角度来讲,因意外或疾病入院治疗的概率,远远要高于患上重大疾病(如癌症)的概率,所以重疾险的费率水平也就比医疗险要低很多。要是你购买保险的资金有限,而且日常看病花销低或很少生病住院,但你又担心日后得重病,无法支撑巨额医疗花费,那就可以考虑投保重疾险。根据保险公司的规定,年龄越大人身风险就越大,所以越年轻投保费用就越低。3、医疗险含定向险种,适合于特定需求人群综合型意外险会有分支,如航空意外险、乘客意外险、旅行意外险等等。医疗险也是如此,它也有定向的险种,如牙科医疗险、妇产科医疗险等专门险种,简单来说就是针对特定风险人群。花同样的保费,一旦选择定向医疗险的话,特定项目保额就会明显提升,产品的性价比就会随之提升。目前,很多互联网保险平台都可以DIY投保,大家可以根据自己的需求快速选择。4、重疾险有25种基本病种,其他可自愿增加重疾险保费与保障的病种挂钩的,保障的病种越多,保费自然就水涨船高。前述重疾险能够保障基本的25种重疾(保监会指定的基础病种,包括恶性肿瘤、心肌梗塞等),保险公司另外又加了糖尿病、结肠炎等其他9种。比如说康惠保的重疾就达到了100种。 93 | 重疾险有年龄限制吗? 您好,是有的。大多数重疾险产品要求被保险人在55周岁以内,所以如果符合条件想要投保的被保险人一定要抓住机会。目前市面上符合这一条件的重疾险也不少,相对来说性价比也较高,康惠保、安*长青树以及哆啦A保,这几款产品保障较全面,含有重疾和轻症多方面的保障。建议在投保年龄范围内投保。 94 | 重疾险比较,哪个最好 您好,当前市场上的重疾险险种比较多,大家在选购的时候可以参考下面的原则进行对比:一、确定自己需要买多少保额重疾险的保额30w起步,在保费预算内,尽量买保额最高的产品。二、确定自己有多少预算可用保额的确定需要综合考虑家庭经济状况,在保费预算内确定。通常来说,保费的支出应该占个人或家庭年可支配收入的5%-10%,需要注意的是,这里说的是可支配收入,而不是纯收入,而是纯收入减去支出剩下的部分。三、定期还是终身,消费还是返还给孩子买重疾险时,应该尽量买定期重疾险,保到孩子成年或者25岁即可,给成年人买重疾险时,尽可能选长期保障,条件允许的话,最好买终身重疾险,比如说安邦长青树,可保终身。预算不足,又希望保额充足的情况下,尽可能选消费型的重疾险,并且请记住,保险配置从来不是一个一蹴而就的事情,应该定时复盘自己和家人的保障配置是否足够,并在收入增加后补充保障。四、初筛排除一些产品有一些不好的产品,是可以在这个阶段直接筛掉的,比如保障明显有坑的产品,要躲开;还有一些明显不符合需求的产品,也可以不考虑了,比如要买消费型的重疾险,就不需要花时间和精力去看返还型的了,对于明显预算超标的产品,也可以放弃不考虑了。五、关键条款选定产品那就是看产品的关键条款,最终决定哪款产品最适合自己。重点需要关注的有等待期、重疾疾病释义、给付次数、是否含轻症、轻症给付方式和给付次数、是否含轻症豁免和可选投保人豁免、免责条款都有啥等,最后再根据保费,选出性价比最高、最适合自己的产品购买。 95 | 大病保险快速理赔麻烦吗? 主要看你买的是什么保险以及承保的保险公司。重疾险的理赔是十分关键的,毕竟关系到消费者的生命安全。百年康惠保等理赔流程都是比较快捷的,主要步骤为:报案、提交理赔资料、理赔资料审核以及领取赔款。 96 | 重疾险给付期限有什么用? 康惠宝的缴费周期好吗? 一般来说缴费期限越长越好的,因为一般重疾都有轻症重疾豁免权,那么如果在缴费期限内出险,就可以豁免后面的保费,那当然是缴费期限越长,经济压力越小嘛 97 | 投保重疾险保单后,多久可以收到保单? 投保后重疾险以后,保险公司开始印刷保险合同,合同要下发到机构,保险代理人送合同是有时间约定的,合同没有在规定时间送达是要扣品质分和罚款的,通常保单制作大概要一周的时间,所以在十天左右能够拿到保单。投保人在收到保险合同后应再次仔细阅读合同的具体内容,对合同有异议的地方可以向业务员或保险公司咨询。重大疾病保险通常设有10天的犹豫期(犹豫期的起始日为投保人书面签收保单日),投保人若发现购买的产品与自身需求不相符时,在犹豫期内退保,保险公司会全额或在扣除保单工本费后无息退还已交保险费,并且自始不承担保险责任。投保人若在犹豫期后退保,将会有较大的费用损失。如果投保人选择分期缴纳保险费,为保证保单的有效性,投保人要按期缴纳保险费,逾期未缴保险费,超过60天的宽限期后,保险合同效力中止。在保险合同效力中止后两年内,投保人可以向保险公司申请恢复合同效力,保险公司做出是否同意复效的决定,双方协商并达成协议,投保人补缴保险费后,合同效力恢复。自合同效力中止之日起二年内双方未达成协议的,保险公司有权解除合同。 98 | 重疾险不能作为主险,一定要辅以人寿险或意外险吗? 重疾险是可以做主险的,也不必一定要做其他险的附加险。不过重疾险作为主险是消费型的,因为保*会规定重疾险是不可以返本的,只有年金保险跟寿险可以。不能返本的产品在*内认同率偏低。另一方面重疾作为主险的保险产品灵活性低,产品设计性也较低。一般重疾险的形式主要是这三种:1.重疾险是可以单独购买的,单独责任的重疾险为消费型,很多网销的平台都有相关的产品,产品种类也非常多,这里也不一一列举了。特点是费率较低,保障明确,保额高,消费型,不能返本。2.第二种情况是有些重疾险也同时具有身故或其他的责任,重疾也只是这款产品其中的一个保险责任,并不作为附加险,所有保险责任都是平等的。但是这种产品就更少了。3.最后一种情况就是重疾作为主险的产品了,可以附加寿险,意外医疗或者其他的什么险种构成组合险,这类产品在中*大*地区也相对较少。 99 | 病情越重越好 您,并不是的,买保险关键是买对的,并不要求越多越好。比如,少儿重疾险,险种有很多,保障范围也五花八门,但是慧*安一款便可以对17周岁以下孩子进行保障,保额高达百万。 100 | 哪种重疾险最好? 单笔收入三四千应该买什么重疾险? 重疾险按照类型来分主要是返还型和消费型两种,而产品则有很多,单身上班族买重疾险,建议采用期缴的方式,选择较长的投保期限,比如30年,这样每月只需从工资中拿出三五百元,便可减轻未来可能带给自己或家庭的巨额医疗费用压力。 101 | 双重保险中保险人应如何承担保险给付义务 重复保险是指投保人对同一保险标的、同一保险利益、同一保险事故,在同一保险时期分别向两个或两个以上的保险人订立保险合同(实际上如上已经是重复保险),且(或)保险金额总和超过保险价值的保险。各保险人如何承担保险责任,立法例主要有以下几种:1、比例分担赔偿比例分担赔偿是指保险事故发生时,被保险人为弥补其损失,需分别向各保险人求偿,各保险人根据其保险金额所占的比例对被保险人承担赔偿责任。这种立法例体现在法*保险契约法,其缺陷是增加了被保险人的求偿成本,不利于保护被保险人的合法权益。2、连带责任赔偿保险事故发生时,各保险人连带承担损害赔偿责任,被保险人可选择其中的任一保险人或数保险人承担赔偿责任,保险人已赔偿部分超过其应承担的责任,可以向其他保险人追偿。在连带责任赔偿立法例中,各保险人对外(被保险人)承担连带责任,对内承担按份责任(各保险人按保险金额比例进行分担)。3、折衷分担赔偿《日本商法典》第632条规定,超额同时复保险各保险人的负担数额,按其各自保险金额的比例决定。第633条规定:相继成立数个保险合同时,前一个保险人先负担损害,如果其负担数额不足填补全部损害时,由后一个保险人负担。该规定不利于保护被保险人利益,不利于实现各保险人之间的利益平衡。根据重复保险的赔偿基本原则,重复保险赔偿方式有以下三种:比例责任制:即按照各家保险公司的保险金额,比例分担损失赔偿责任;责任限额制:即各家保险公司对于损失的分担并不以其保险金额作为分摊基础,而是按照他们在如无他保的情况下所负责的限度比例分担;顺序负责制:即同一保险标的有两家以上保险公司承保时,最早出立投保的保险人首先负责赔偿,第二个保险人只负责超出第一个保险人保险金额部分。 102 | -------------------------------------------------------------------------------- /data/insurance_zhidao_rank/class.txt: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 0 不同 2 | 1 相同 3 | -------------------------------------------------------------------------------- /data/insurance_zhidao_rank/dev.txt: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 慧*安*儿险对身故有赔偿吗[SEP]给孩子买个保险不知道买什么样的较合适 0 2 | 买了huts保险,就医后无法自行回到居住地怎么办?[SEP]什么是自愿保险和强制保险,二者有什么区别 0 3 | 平安智悦人生是什么年龄人用的?一年多少保费?[SEP]明年给我女儿申请日*留学,保险买什么比较好? 0 4 | 强制车险为啥只能赔偿70%[SEP]儿童医疗保险怎么办理? 0 5 | 最近俱乐部有个羽毛球比赛,给参赛者选择什么huts保险好?[SEP]保险公司是否有追缴保费义务 0 6 | 可以在保险公司买本次飞机的人身意外险吗?[SEP]4S店定损和保险公司定损哪个好 0 7 | 自动挡改手动挡影响保险理赔吗[SEP]杭*生育险连续满12个月是什么意思 0 8 | 我女朋友是个导游,比较担心安全,请问什么领队责任险可以考虑?[SEP]保险理赔会查驾驶证信息吗 0 9 | 什么是财产保险的核保[SEP]慧择说保险百年人寿定制的康惠保重疾险究竟怎么样 0 10 | 交通事故中一死一伤,保险公司会理赔死亡的这方吗?[SEP]我想给鸡买保险,怎么买?我想给鸡买保险,怎么买? 0 11 | 交强险如何索赔[SEP]交强险怎么理赔 1 12 | 平安保险汽车大灯赔付标准[SEP]重新安装的倒车镜刮花平安保险公司赔吗?报的是全险 0 13 | 众星天下在HUTS可以提供哪些保障? 意外伤害有赔偿吗?[SEP]HUTS中的众行天下可以有哪些保障,意外伤害有赔偿吗? 1 14 | 人寿保险合同与财产保险合同的区别[SEP]人寿重大疾病终身保险98版包括什么内容 0 15 | 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我被车撞了,对方的全部责任,他的第三责任险是理赔30万,我想知道保险公司对这件案子多久有效[SEP]请问领失业金的同时,需不需要交保险? 0 979 | 婴儿保险从出生什么时候买好?适合产品是什么?[SEP]婴儿出生后应该什么时候购买保险? 什么是合适的产品? 1 980 | 保险合同指定受益人与法定受益人的区别[SEP]保险合同指定受益人和法定受益人的区别 1 981 | 青*6日游,除了必备品的准备外,保险需要购买哪些[SEP]国寿智力人生两全保险能不能买?适合在什么年龄买? 0 982 | 小***病用社保报销了,他同时买了哆啦A保,可以理赔吗?[SEP]邮局存钱被忽悠买保险还在犹豫期能退保么 0 983 | 护理的反本型建康险是什么意思[SEP]船舶的保险是以什么样的形式存在的?? 0 984 | 领失业金期间医疗保险是职工医疗吗[SEP]小*车一年未买保险怎么续保 0 985 | 请问什么是工程保险?工程保险招标的内容有些什么?[SEP]商业医疗保险和社保医疗保险报销时冲突吗? 0 986 | 想请问下,我爸爸40多了,有没有保终身的重疾险?[SEP]提取企业年金一定要退休证才能取吗 0 987 | 如果一个人有了公司的团体意外险,还有必要购买个人意外险吗?[SEP]工地误工费赔偿是什么标准 0 988 | 对方全责我的交强险保单不见了,保单号可以么[SEP]车险中的车船税是否属于商业险的范围 0 989 | 可以在梅*、董*购买商业保险吗?[SEP]户口在梅*,东*买商业保险,可以吗 1 990 | 汽车商业险有必要上第三者责任保险吗[SEP]美亚上海能买到合适的保险吗?旅游险怎么买? 0 991 | 网销车险项目描述及包含的内容[SEP]网上车险项目说明及内容 1 992 | 商业团体养老保险合同生效后可以撤回吗?[SEP]外地户口买的到互助金不? 0 993 | 交强险有报案时间限制吗[SEP]车辆可异地报废吗 0 994 | 互联网保险和传统保险的区别在哪里[SEP]财产保险和人身保险的区别 0 995 | 请问下,康惠保是不是去二级以上公立医院就可以了?[SEP]现在买百年康惠保重疾险,必须要去保险公司弄吗? 0 996 | 我想去欧洲旅行*,但不知道买什么保险比较合适[SEP]想要去欧*游玩,不晓得什么样的保险比较合适 1 997 | 男朋友报名参加了冬季马拉松,想给他买份保险买什么呢?[SEP]男朋友报名了冬季马拉松,应该给他买什么保险? 1 998 | 购车一年,都需要买哪些保险合适?[SEP]什么保险公司最可靠? 0 999 | 想在六一前给家里孩子办理份保险,能报销住院医药费这些的,有没有推荐的[SEP]汽车购置税属于机动车第三者责任险赔偿范围内吗? 0 1000 | 办理儿童保险要注意什么,[SEP]儿童节买保险,给孩子选择什么样的健康险好 0 1001 | -------------------------------------------------------------------------------- /data/insurance_zhidao_rank/test.txt: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 想了解下,安邦的长青树理赔难不难[SEP]想知道,安邦长荣理赔难不难? 1 2 | 发小组织去户外拓展,我们总共5个人买什么保险可靠?[SEP]天猫退款一栏没体现还能退运费险了吗 0 3 | 信泰千万传承产品怎么样?是不是值得投保?[SEP]六代雅阁交强险和第三方责任险要多少钱 0 4 | 公司交了五险一金,还需要交家庭(农村)医疗保险吗?[SEP]公司交五险一金,那么家里(农村)医保什么的还用不用交? 1 5 | 倒车撞墙了买了全保保险陪多少[SEP]拉磨无忧户外保险能不能买?值得买吗出去玩的时候 0 6 | 打算周末和老公带儿子来场亲子游,有什么HUTS保险比较可靠?[SEP]我老公车祸身亡,户口没注销,保险公司的意外保险钱能拿到吗 0 7 | 意外险保的是什么?大家有清楚的吗?[SEP]我签的安*长*树还在犹豫期,能退保吗? 0 8 | 有社保和没社保买商业保险的区别[SEP]购买有社保和没有社保的商业保险的区别 1 9 | 房屋抵押要交保险费吗[SEP]准备去日*玩一周,买什么旅游险比较好? 0 10 | 拿到劳动局的工伤认定后,怎样去理赔[SEP]嘉*市生育险怎么报销?需要准备哪些资料 0 11 | 保险公司手续都填好啦、签字啦,理赔需要多久[SEP]汽车基本五险包括哪些险种? 0 12 | 个人账户资金损失险可以投保吗?[SEP]个人账户资金损失险可以买吗? 1 13 | 保险公司会倒闭吗?如果发生了,收益人怎么办?[SEP]我们公司给我们交了六险一金是指哪些,只听过五险一金 0 14 | 在银行买保险和在保险公司买保险有什么区别[SEP]交强险未过户能得到保险公司赔偿吗? 0 15 | 在财产保险中,纯费率主要是依据什么来确定。[SEP]在财产保险中,纯费率主要是根据什么来确定的。 1 16 | 2015年车辆被撞,对方全责我车刚刚买,损失严重我可以要求赔折旧费吗?[SEP]国寿独生子女保险有没有必要买这样的产品? 0 17 | 买车保险怎么买[SEP]意外伤残鉴定9级肇事司机买了商业险找谁赔付 0 18 | 我想给孩子买健康保险,你们一年有1000的预算吗?[SEP]我想给孩子买健康险,一年预算1千的有吗? 1 19 | 江*可以在四*续车险吗[SEP]小孩未满半岁可随父母保医保吗 0 20 | 驾车过失致人死亡,交强险需要理赔吗[SEP]公司给我买了社保,是不是报销了,重疾保险就不能报了? 0 21 | 保险涉及车损,一人死亡,一人受伤,需要哪些理赔信息[SEP]保险涉及车损一人死亡,一人受伤需要什么理赔资料 1 22 | 现在的车损险还有必要么[SEP]宕*医保卡丢了怎么挂失 0 23 | 身故保险金受益人是什么意思[SEP]城镇居民医疗保险报销比例是多少 0 24 | 如何办理养老保险跨省转移[SEP]请问机动车三者险,怎么理赔过程。 0 25 | 交强险怎么理赔[SEP]保险公司核保是做什么的 0 26 | 一起慧99第一年有理赔想第二次再投保的话等待期是多久[SEP]70岁以上老人骑机动力被机动力撞伤如何理赔 0 27 | 什么是万能型保险?[SEP]请问下康惠保的缴费年限有哪些? 0 28 | 异地事故报保险需要当时签纸档合同么[SEP]保险公司不会理赔,是真的吗 0 29 | 驾驶无检验无保险的车辆上路处罚是什么?[SEP]给小孩子买保险担心保额不够高,保障不充足,有什么产品可以弥补这个缺点吗? 0 30 | 汽车保险包括什么?[SEP]车辆保险包括什么险种 1 31 | 大病保险要多少钱?包含在社保中吗?[SEP]怎么样才能知道自己的医保卡上有没有生育保险? 0 32 | 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| : 11 | . 12 | , 13 | 、 14 | A 15 | B 16 | C 17 | 。 18 | D 19 |   20 | { 21 | } 22 | option 23 | body 24 | 和 25 | 在 26 | “ 27 | 1 28 | ” 29 | 下列 30 | 2 31 | 为 32 | ① 33 | ② 34 | : 35 | 中 36 | ( 37 | ) 38 | 回答 39 | 主要 40 | ③ 41 | 3 42 | ④ 43 | 图 44 | 与 45 | 分 46 | [ 47 | ] 48 | 年 49 | 题 50 | 问题 51 | 4 52 | 读 53 | 完成 54 | 月 55 | 图中 56 | 有 57 | 正确 58 | 读图 59 | 上 60 | 原因 61 | 了 62 | - 63 | ° 64 | 65 | 该 66 | ; 67 | _ 68 | ______ 69 | ~ 70 | 影响 71 | — 72 | 5 73 | 时 74 | 示意图 75 | 从 76 | 最 77 | 地 78 | 其 79 | 最大 80 | 对 81 | 6 82 | 下图 83 | 分析 84 | 点 85 | 叙述 86 | 某 87 | 表示 88 | 关于 89 | 等 90 | 多 91 | 以 92 | 到 93 | 10 94 | 不 95 | 甲 96 | 乙 97 | 带 98 | 】 99 | 【 100 | 都 101 | 属于 102 | 可能 103 | 8 104 | 高 105 | 题文 106 | E 107 | 7 108 | 较 109 | ? 110 | 一 111 | 名称 112 | 据此 113 | 12 114 | 20 115 | 为主 116 | 将 117 | ⑤ 118 | 根据 119 | 低 120 | 如图 121 | 代表 122 | 并 123 | 向 124 | 出现 125 | 处 126 | 小题 127 | _ 128 | 小 129 | 分别 130 | ________ 131 | 132 | 25 133 | 这种 134 | / 135 | 下 136 | 2010 137 | 至 138 | S 139 | 三 140 | 要求 141 | 看 142 | 24 143 | 明显 144 | 着 145 | \ 146 | F 147 | 2013 148 | 大部分 149 | 人们 150 | 所学 151 | 用 152 | 相比 153 | 若 154 | 又 155 | 均 156 | W 157 | 已 158 | __________ 159 | 26 160 | _______ 161 | 呈 162 | xa0 163 | 2012 164 | 如果 165 | 通过 166 | 带来 167 | 不断 168 | _________ 169 | 把 170 | … 171 | 》 172 | 《 173 | 乙地 174 | 及其 175 | 逐渐 176 | 没有 177 | 40 178 | 2011 179 | 沿 180 | 下降 181 | 这里 182 | 保护 183 | 来自 184 | d 185 | 大致 186 | 试 187 | 相关 188 | 28 189 | 处于 190 | 最长 191 | 认为 192 | 人均 193 | 2014 194 | 就 195 | 之 196 | 近 197 | 近年来 198 | 他 199 | 长 200 | 为了 201 | ′ 202 | 较大 203 | 同学 204 | 每年 205 | 去 206 | 右图 207 | P 208 | 共同 209 | 一般 210 | 说 211 | 简称 212 | 示意 213 | 提供 214 | 出 215 | 来 216 | 三个 217 | 有利于 218 | 许多 219 | 地点 220 | 且 221 | 一天 222 | 包括 223 | 需要 224 | 好 225 | 下题 226 | 程度 227 | 阶段 228 | 给 229 | 略图 230 | 期间 231 | 是因为 232 | 据 233 | 此 234 | ____________ 235 | 按 236 | 更 237 | 一种 238 | 进入 239 | 对应 240 | 发现 241 | 万 242 | 60 243 | 27 244 | 构成 245 | 看到 246 | 一条 247 | 实现 248 | 还 249 | 提出 250 | 产量 251 | ___________ 252 | 有利 253 | 大小 254 | 促进 255 | 开始 256 | 哪 257 | 2008 258 | 到达 259 | 2015 260 | 结构 261 | 众多 262 | 毫米 263 | 应该 264 | 全部 265 | 50 266 | 29 267 | 举行 268 | 图为 269 | 2000 270 | 依据 271 | 不足 272 | 全年 273 | 作为 274 | 之称 275 | 快 276 | 相对 277 | 9 278 | 说法 279 | 有关 280 | N 281 | 不同 282 | 及 283 | 11 284 | 发生 285 | 请 286 | 各题 287 | 所 288 | ℃ 289 | 或 290 | 你 291 | 字母 292 | 部分 293 | 由 294 | $ 295 | 之间 296 | 于 297 | 判断 298 | 说明 299 | blank 300 | 可 301 | 一个 302 | 后 303 | -- 304 | 可以 305 | 被 306 | 丙 307 | a 308 | 比 309 | 二 310 | 结合 311 | 14 312 | b 313 | 这 314 | 阅读 315 | 15 316 | 而 317 | 30 318 | 资料 319 | 写出 320 | • 321 | 填 322 | 则 323 | 图示 324 | 成为 325 | 所示 326 | 其中 327 | 下面 328 | 也 329 | 少 330 | 个 331 | 它 332 | 所在 333 | 16 334 | 占 335 | 描述 336 | 13 337 | 大量 338 | 目前 339 | 22 340 | 反映 341 | 此时 342 | 进行 343 | ⑥ 344 | 该地 345 | 地方 346 | 自 347 | 18 348 | 但 349 | → 350 | 两 351 | 具有 352 | 内 353 | 21 354 | 能 355 | 以下 356 | 称为 357 | 各 358 | 丁 359 | c 360 | 经过 361 | 选择 362 | 当 363 | 会 364 | 我们 365 | 生活 366 | 23 367 | 指 368 | 17 369 | 第 370 | 之一 371 | 两个 372 | 要 373 | 应 374 | 方式 375 | 0 376 | 19 377 | 以上 378 | 由于 379 | 使 380 | 哪些 381 | 简述 382 | M 383 | 什么 384 | 相同 385 | 打开天窗说亮话 386 | 到目前为止 387 | 赶早不赶晚 388 | 常言说得好 389 | 何乐而不为 390 | 毫无保留地 391 | 由此可见 392 | 这就是说 393 | 这么点儿 394 | 综上所述 395 | 总的来看 396 | 总的来说 397 | 总的说来 398 | 总而言之 399 | 相对而言 400 | 除此之外 401 | 反过来说 402 | 恰恰相反 403 | 如上所述 404 | 换句话说 405 | 具体地说 406 | 具体说来 407 | 另一方面 408 | 与此同时 409 | 一则通过 410 | 毫无例外 411 | 不然的话 412 | 从此以后 413 | 从古到今 414 | 从古至今 415 | 从今以后 416 | 大张旗鼓 417 | 从无到有 418 | 从早到晚 419 | 弹指之间 420 | 不亦乐乎 421 | 不知不觉 422 | 不止一次 423 | 不择手段 424 | 不可开交 425 | 不可抗拒 426 | 不仅仅是 427 | 不管怎样 428 | 挨家挨户 429 | 长此下去 430 | 长话短说 431 | 除此而外 432 | 除此以外 433 | 除此之外 434 | 得天独厚 435 | 川流不息 436 | 长期以来 437 | 挨门挨户 438 | 挨门逐户 439 | 多多少少 440 | 多多益善 441 | 二话不说 442 | 更进一步 443 | 二话没说 444 | 分期分批 445 | 风雨无阻 446 | 归根到底 447 | 归根结底 448 | 反之亦然 449 | 大面儿上 450 | 倒不如说 451 | 成年累月 452 | 换句话说 453 | 或多或少 454 | 简而言之 455 | 接连不断 456 | 尽如人意 457 | 尽心竭力 458 | 尽心尽力 459 | 尽管如此 460 | 据我所知 461 | 具体地说 462 | 具体来说 463 | 具体说来 464 | 近几年来 465 | 每时每刻 466 | 屡次三番 467 | 三番两次 468 | 三番五次 469 | 三天两头 470 | 另一方面 471 | 老老实实 472 | 年复一年 473 | 恰恰相反 474 | 顷刻之间 475 | 穷年累月 476 | 千万千万 477 | 日复一日 478 | 如此等等 479 | 如前所述 480 | 如上所述 481 | 一方面 482 | 切不可 483 | 顷刻间 484 | 全身心 485 | 另方面 486 | 另一个 487 | 猛然间 488 | 默默地 489 | 就是说 490 | 近年来 491 | 尽可能 492 | 接下来 493 | 简言之 494 | 急匆匆 495 | 即是说 496 | 基本上 497 | 换言之 498 | 充其极 499 | 充其量 500 | 暗地里 501 | 反之则 502 | 比如说 503 | 背地里 504 | 背靠背 505 | 并没有 506 | 不得不 507 | 不得了 508 | 不得已 509 | 不仅仅 510 | 不经意 511 | 不能不 512 | 不外乎 513 | 不由得 514 | 不怎么 515 | 不至于 516 | 策略地 517 | 差不多 518 | 常言道 519 | 常言说 520 | 多年来 521 | 多年前 522 | 差一点 523 | 敞开儿 524 | 抽冷子 525 | 大不了 526 | 反倒是 527 | 反过来 528 | 大体上 529 | 当口儿 530 | 倒不如 531 | 怪不得 532 | 动不动 533 | 看起来 534 | 看上去 535 | 看样子 536 | 够瞧的 537 | 到了儿 538 | 呆呆地 539 | 来不及 540 | 来得及 541 | 到头来 542 | 连日来 543 | 于是乎 544 | 为什么 545 | 这会儿 546 | 换言之 547 | 那会儿 548 | 那么些 549 | 那么样 550 | 什么样 551 | 反过来 552 | 紧接着 553 | 就是说 554 | 要不然 555 | 要不是 556 | 一方面 557 | 以至于 558 | 自个儿 559 | 自各儿 560 | 之所以 561 | 这么些 562 | 这么样 563 | 怎么办 564 | 怎么样 565 | 谁知 566 | 顺着 567 | 似的 568 | 虽然 569 | 虽说 570 | 虽则 571 | 随着 572 | 所以 573 | 他们 574 | 他人 575 | 它们 576 | 她们 577 | 倘或 578 | 倘然 579 | 倘若 580 | 倘使 581 | 要么 582 | 要是 583 | 也罢 584 | 也好 585 | 以便 586 | 依照 587 | 以及 588 | 以免 589 | 以至 590 | 以致 591 | 抑或 592 | 因此 593 | 因而 594 | 因为 595 | 由于 596 | 有的 597 | 有关 598 | 有些 599 | 于是 600 | 与否 601 | 与其 602 | 越是 603 | 云云 604 | 一般 605 | 一旦 606 | 一来 607 | 一切 608 | 一样 609 | 同时 610 | 万一 611 | 为何 612 | 为了 613 | 为着 614 | 嗡嗡 615 | 我们 616 | 呜呼 617 | 乌乎 618 | 无论 619 | 无宁 620 | 沿着 621 | 毋宁 622 | 向着 623 | 照着 624 | 怎么 625 | 咱们 626 | 在下 627 | 再说 628 | 再者 629 | 怎样 630 | 这边 631 | 这儿 632 | 这个 633 | 这里 634 | 这么 635 | 这时 636 | 这些 637 | 这样 638 | 正如 639 | 之类 640 | 之一 641 | 只是 642 | 只限 643 | 只要 644 | 只有 645 | 至于 646 | 诸位 647 | 着呢 648 | 纵令 649 | 纵然 650 | 纵使 651 | 遵照 652 | 作为 653 | 喔唷 654 | 自从 655 | 自己 656 | 自家 657 | 自身 658 | 总之 659 | 要不 660 | 哎呀 661 | 哎哟 662 | 俺们 663 | 按照 664 | 吧哒 665 | 罢了 666 | 本着 667 | 比方 668 | 比如 669 | 鄙人 670 | 彼此 671 | 别的 672 | 别说 673 | 并且 674 | 不比 675 | 不成 676 | 不单 677 | 不但 678 | 不独 679 | 不管 680 | 不光 681 | 不过 682 | 不仅 683 | 不拘 684 | 不论 685 | 不怕 686 | 不然 687 | 不如 688 | 不特 689 | 不惟 690 | 不问 691 | 不只 692 | 朝着 693 | 趁着 694 | 除非 695 | 除了 696 | 此间 697 | 此外 698 | 从而 699 | 但是 700 | 当着 701 | 的话 702 | 等等 703 | 叮咚 704 | 对于 705 | 多少 706 | 而况 707 | 而且 708 | 而是 709 | 而外 710 | 而言 711 | 而已 712 | 尔后 713 | 反之 714 | 非但 715 | 非徒 716 | 否则 717 | 嘎登 718 | 各个 719 | 各位 720 | 各种 721 | 各自 722 | 根据 723 | 故此 724 | 固然 725 | 关于 726 | 果然 727 | 果真 728 | 哈哈 729 | 何处 730 | 何况 731 | 何时 732 | 哼唷 733 | 呼哧 734 | 还是 735 | 还有 736 | 或是 737 | 或者 738 | 极了 739 | 及其 740 | 及至 741 | 即便 742 | 即或 743 | 即令 744 | 即若 745 | 即使 746 | 既然 747 | 既是 748 | 继而 749 | 加之 750 | 假如 751 | 假若 752 | 假使 753 | 鉴于 754 | 几时 755 | 较之 756 | 接着 757 | 结果 758 | 进而 759 | 尽管 760 | 经过 761 | 就是 762 | 可见 763 | 可是 764 | 可以 765 | 况且 766 | 开始 767 | 开外 768 | 来着 769 | 例如 770 | 连同 771 | 两者 772 | 另外 773 | 慢说 774 | 漫说 775 | 每当 776 | 莫若 777 | 某个 778 | 某些 779 | 哪边 780 | 哪儿 781 | 哪个 782 | 哪里 783 | 哪年 784 | 哪怕 785 | 哪天 786 | 哪些 787 | 哪样 788 | 那边 789 | 那儿 790 | 那个 791 | 那里 792 | 那么 793 | 那时 794 | 那些 795 | 那样 796 | 乃至 797 | 宁可 798 | 宁肯 799 | 宁愿 800 | 你们 801 | 啪达 802 | 旁人 803 | 凭借 804 | 其次 805 | 其二 806 | 其他 807 | 其它 808 | 其一 809 | 其余 810 | 其中 811 | 起见 812 | 起见 813 | 岂但 814 | 前后 815 | 前者 816 | 然而 817 | 然后 818 | 然则 819 | 人家 820 | 任何 821 | 任凭 822 | 如此 823 | 如果 824 | 如何 825 | 如其 826 | 如若 827 | 若非 828 | 若是 829 | 上下 830 | 尚且 831 | 设若 832 | 设使 833 | 甚而 834 | 甚么 835 | 甚至 836 | 省得 837 | 时候 838 | 什么 839 | 使得 840 | 是的 841 | 首先 842 | 首先 843 | 其次 844 | 再次 845 | 最后 846 | 您们 847 | 它们 848 | 她们 849 | 他们 850 | 我们 851 | 你是 852 | 您是 853 | 我是 854 | 他是 855 | 她是 856 | 它是 857 | 不是 858 | 你们 859 | 啊哈 860 | 啊呀 861 | 啊哟 862 | 挨次 863 | 挨个 864 | 挨着 865 | 哎呀 866 | 哎哟 867 | 俺们 868 | 按理 869 | 按期 870 | 默然 871 | 按时 872 | 按说 873 | 按照 874 | 暗中 875 | 暗自 876 | 昂然 877 | 八成 878 | 倍感 879 | 倍加 880 | 本人 881 | 本身 882 | 本着 883 | 并非 884 | 别人 885 | 必定 886 | 比起 887 | 比如 888 | 比照 889 | 鄙人 890 | 毕竟 891 | 必将 892 | 必须 893 | 并肩 894 | 并没 895 | 并排 896 | 并且 897 | 并无 898 | 勃然 899 | 不必 900 | 不常 901 | 不大 902 | 不单 903 | 不但 904 | 而且 905 | 不得 906 | 不迭 907 | 不定 908 | 不独 909 | 不对 910 | 不妨 911 | 不管 912 | 不光 913 | 不过 914 | 不会 915 | 不仅 916 | 不拘 917 | 不力 918 | 不了 919 | 不料 920 | 不论 921 | 不满 922 | 不免 923 | 不起 924 | 不巧 925 | 不然 926 | 不日 927 | 不少 928 | 不胜 929 | 不时 930 | 不是 931 | 不同 932 | 不能 933 | 不要 934 | 不外 935 | 不下 936 | 不限 937 | 不消 938 | 不已 939 | 不再 940 | 不曾 941 | 不止 942 | 不只 943 | 才能 944 | 彻夜 945 | 趁便 946 | 趁机 947 | 趁热 948 | 趁势 949 | 趁早 950 | 趁着 951 | 成心 952 | 乘机 953 | 乘势 954 | 乘隙 955 | 乘虚 956 | 诚然 957 | 迟早 958 | 充分 959 | 出来 960 | 出去 961 | 除此 962 | 除非 963 | 除开 964 | 除了 965 | 除去 966 | 除却 967 | 除外 968 | 处处 969 | 传说 970 | 传闻 971 | 纯粹 972 | 此后 973 | 此间 974 | 此外 975 | 此中 976 | 次第 977 | 匆匆 978 | 从不 979 | 从此 980 | 从而 981 | 从宽 982 | 从来 983 | 从轻 984 | 从速 985 | 从头 986 | 从未 987 | 从小 988 | 从新 989 | 从严 990 | 从优 991 | 从中 992 | 从重 993 | 凑巧 994 | 存心 995 | 达旦 996 | 打从 997 | 大大 998 | 大抵 999 | 大都 1000 | 大多 1001 | 大凡 1002 | 大概 1003 | 大家 1004 | 大举 1005 | 大略 1006 | 大约 1007 | 大致 1008 | 待到 1009 | 单纯 1010 | 单单 1011 | 但是 1012 | 但愿 1013 | 当场 1014 | 当儿 1015 | 当即 1016 | 当然 1017 | 当庭 1018 | 当头 1019 | 当下 1020 | 当真 1021 | 当中 1022 | 当着 1023 | 倒是 1024 | 到处 1025 | 到底 1026 | 到头 1027 | 得起 1028 | 的话 1029 | 的确 1030 | 等到 1031 | 等等 1032 | 顶多 1033 | 动辄 1034 | 陡然 1035 | 独自 1036 | 断然 1037 | 对于 1038 | 顿时 1039 | 多次 1040 | 多多 1041 | 多亏 1042 | 而后 1043 | 而论 1044 | 而且 1045 | 而是 1046 | 而外 1047 | 而言 1048 | 而已 1049 | 而又 1050 | 尔等 1051 | 反倒 1052 | 反而 1053 | 反手 1054 | 反之 1055 | 方才 1056 | 方能 1057 | 非常 1058 | 非但 1059 | 非得 1060 | 分头 1061 | 奋勇 1062 | 愤然 1063 | 更为 1064 | 更加 1065 | 根据 1066 | 个人 1067 | 各式 1068 | 刚才 1069 | 敢情 1070 | 该当 1071 | 嘎嘎 1072 | 否则 1073 | 赶快 1074 | 敢于 1075 | 刚好 1076 | 刚巧 1077 | 高低 1078 | 格外 1079 | 隔日 1080 | 隔夜 1081 | 公然 1082 | 过于 1083 | 果然 1084 | 果真 1085 | 光是 1086 | 关于 1087 | 共总 1088 | 姑且 1089 | 故此 1090 | 故而 1091 | 故意 1092 | 固然 1093 | 惯常 1094 | 毫不 1095 | 毫无 1096 | 很多 1097 | 何须 1098 | 好在 1099 | 何必 1100 | 何尝 1101 | 何妨 1102 | 何苦 1103 | 何况 1104 | 何止 1105 | 很少 1106 | 轰然 1107 | 后来 1108 | 呼啦 1109 | 哗啦 1110 | 互相 1111 | 忽地 1112 | 忽然 1113 | 话说 1114 | 或是 1115 | 伙同 1116 | 豁然 1117 | 恍然 1118 | 还是 1119 | 或许 1120 | 或者 1121 | 基本 1122 | 基于 1123 | 极大 1124 | 极度 1125 | 极端 1126 | 极力 1127 | 极其 1128 | 极为 1129 | 即便 1130 | 即将 1131 | 及其 1132 | 及至 1133 | 即刻 1134 | 即令 1135 | 即使 1136 | 几度 1137 | 几番 1138 | 几乎 1139 | 几经 1140 | 既然 1141 | 继而 1142 | 继之 1143 | 加上 1144 | 加以 1145 | 加之 1146 | 假如 1147 | 假若 1148 | 假使 1149 | 间或 1150 | 将才 1151 | 简直 1152 | 鉴于 1153 | 将近 1154 | 将要 1155 | 交口 1156 | 较比 1157 | 较为 1158 | 较之 1159 | 皆可 1160 | 截然 1161 | 截至 1162 | 藉以 1163 | 借此 1164 | 借以 1165 | 届时 1166 | 尽快 1167 | 近来 1168 | 进而 1169 | 进来 1170 | 进去 1171 | 尽管 1172 | 尽量 1173 | 尽然 1174 | 就算 1175 | 居然 1176 | 就此 1177 | 就地 1178 | 竟然 1179 | 究竟 1180 | 经常 1181 | 尽早 1182 | 精光 1183 | 经过 1184 | 就是 1185 | 局外 1186 | 举凡 1187 | 据称 1188 | 据此 1189 | 据实 1190 | 据说 1191 | 可好 1192 | 看来 1193 | 开外 1194 | 绝不 1195 | 决不 1196 | 据悉 1197 | 决非 1198 | 绝顶 1199 | 绝对 1200 | 绝非 1201 | 可见 1202 | 可能 1203 | 可是 1204 | 可以 1205 | 恐怕 1206 | 来讲 1207 | 来看 1208 | 快要 1209 | 况且 1210 | 拦腰 1211 | 牢牢 1212 | 老是 1213 | 累次 1214 | 累年 1215 | 理当 1216 | 理该 1217 | 理应 1218 | 例如 1219 | 立地 1220 | 立刻 1221 | 立马 1222 | 立时 1223 | 联袂 1224 | 连连 1225 | 连日 1226 | 路经 1227 | 临到 1228 | 连声 1229 | 连同 1230 | 连袂 1231 | 另外 1232 | 另行 1233 | 屡次 1234 | 屡屡 1235 | 缕缕 1236 | 率尔 1237 | 率然 1238 | 略加 1239 | 略微 1240 | 略为 1241 | 论说 1242 | 马上 1243 | 猛然 1244 | 没有 1245 | 每当 1246 | 每逢 1247 | 每每 1248 | 莫不 1249 | 莫非 1250 | 莫如 1251 | 莫若 1252 | 哪怕 1253 | 那么 1254 | 那末 1255 | 那些 1256 | 乃至 1257 | 难道 1258 | 难得 1259 | 难怪 1260 | 难说 1261 | 你们 1262 | 凝神 1263 | 宁可 1264 | 宁肯 1265 | 宁愿 1266 | 偶而 1267 | 偶尔 1268 | 碰巧 1269 | 譬如 1270 | 偏偏 1271 | 平素 1272 | 迫于 1273 | 扑通 1274 | 其次 1275 | 其后 1276 | 其实 1277 | 其它 1278 | 起初 1279 | 起来 1280 | 起首 1281 | 起头 1282 | 起先 1283 | 岂但 1284 | 岂非 1285 | 岂止 1286 | 恰逢 1287 | 恰好 1288 | 恰恰 1289 | 恰巧 1290 | 恰如 1291 | 恰似 1292 | 前后 1293 | 前者 1294 | 切莫 1295 | 切切 1296 | 切勿 1297 | 亲口 1298 | 亲身 1299 | 亲手 1300 | 亲眼 1301 | 亲自 1302 | 顷刻 1303 | 请勿 1304 | 取道 1305 | 权时 1306 | 全都 1307 | 全力 1308 | 全年 1309 | 全然 1310 | 然而 1311 | 然后 1312 | 人家 1313 | 人人 1314 | 仍旧 1315 | 仍然 1316 | 日见 1317 | 日渐 1318 | 日益 1319 | 日臻 1320 | 如常 1321 | 如次 1322 | 如果 1323 | 如今 1324 | 如期 1325 | 如若 1326 | 如上 1327 | 如下 1328 | 上来 1329 | 上去 1330 | 瑟瑟 1331 | 沙沙 1332 | 啊 1333 | 哎 1334 | 唉 1335 | 俺 1336 | 按 1337 | 吧 1338 | 把 1339 | 甭 1340 | 别 1341 | 嘿 1342 | 很 1343 | 乎 1344 | 会 1345 | 或 1346 | 既 1347 | 及 1348 | 啦 1349 | 了 1350 | 们 1351 | 你 1352 | 您 1353 | 哦 1354 | 砰 1355 | 啊 1356 | 你 1357 | 我 1358 | 他 1359 | 她 1360 | 它 1361 | ——— 1362 | 》 1363 | ) 1364 | , 1365 | ) 1366 | ÷ 1367 | ( 1368 | 1 1369 | - 1370 | ” 1371 | , 1372 | ) 1373 | 、 1374 | = 1375 | ( 1376 | : 1377 | → 1378 | ℃ 1379 | & 1380 | * 1381 | 一 1382 | ~ 1383 | ’ 1384 | . 1385 | 『 1386 | . 1387 | 一 1388 | / 1389 | - 1390 | 』 1391 | = 1392 | ″ 1393 | 【 1394 | [ 1395 | * 1396 | ] 1397 | } 1398 | > 1399 | ⑤ 1400 | ① 1401 | D 1402 | c 1403 | n 1404 | g 1405 | 昉 1406 | * 1407 | // 1408 | [ 1409 | ② 1410 | ② 1411 | = 1412 | { 1413 | } 1414 | , 1415 | 也 1416 | ‘ 1417 | A 1418 | ① 1419 | ⑥ 1420 | ② 1421 | ④ 1422 | ③ 1423 | 1 1424 | . 1425 | - 1426 | ’ 1427 | ‘ 1428 | × 1429 | 0 1430 | : 1431 | 2 1432 | = 1433 | [ 1434 | ∈ 1435 | [ 1436 | b 1437 | ... 1438 | e 1439 | 〉 1440 | 】 1441 | 1442 | ① 1443 | ② 1444 | ③ 1445 | ④ 1446 | ⑤ 1447 | ⑥ 1448 | ⑦ 1449 | ⑧ 1450 | ⑨ 1451 | ⑩ 1452 | …… 1453 | —— 1454 | ? 1455 | 、 1456 | 。 1457 | “ 1458 | ” 1459 | 《 1460 | 》 1461 | ! 1462 | , 1463 | : 1464 | ; 1465 | ? 1466 | . 1467 | , 1468 | . 1469 | ' 1470 | ? 1471 | · 1472 | ——— 1473 | ── 1474 | ? 1475 | — 1476 | < 1477 | > 1478 | ( 1479 | ) 1480 | 〔 1481 | 〕 1482 | [ 1483 | ] 1484 | ( 1485 | ) 1486 | - 1487 | + 1488 | ~ 1489 | × 1490 | / 1491 | / 1492 | ① 1493 | ② 1494 | ③ 1495 | ④ 1496 | ⑤ 1497 | ⑥ 1498 | ⑦ 1499 | ⑧ 1500 | ⑨ 1501 | ⑩ 1502 | Ⅲ 1503 | В 1504 | " 1505 | ; 1506 | # 1507 | @ 1508 | γ 1509 | μ 1510 | φ 1511 | φ. 1512 | × 1513 | Δ 1514 | ■ 1515 | ▲ 1516 | sub 1517 | exp 1518 | sup 1519 | sub 1520 | Lex 1521 | # 1522 | % 1523 | & 1524 | ' 1525 | + 1526 | +ξ 1527 | ++ 1528 | - 1529 | -β 1530 | < 1531 | <± 1532 | <Δ 1533 | <λ 1534 | <φ 1535 | << 1536 | = 1537 | = 1538 | =☆ 1539 | =- 1540 | > 1541 | > 1542 | λ 1543 | _ 1544 | ~ 1545 | ± 1546 | ~ 1547 | + 1548 | 1549 | ㈧ 1550 | [- 1551 | ...... 1552 | 〉 1553 | [③⑩] 1554 | 第二 1555 | 一番 1556 | 一直 1557 | 一个 1558 | 一些 1559 | 许多 1560 | 种 1561 | 有的是 1562 | 也就是说 1563 | 末##末 1564 | 啊 1565 | 阿 1566 | 哎 1567 | 哎呀 1568 | 哎哟 1569 | 唉 1570 | 俺 1571 | 俺们 1572 | 按 1573 | 按照 1574 | 吧 1575 | 吧哒 1576 | 把 1577 | 罢了 1578 | 被 1579 | 本 1580 | 本着 1581 | 比 1582 | 比方 1583 | 比如 1584 | 鄙人 1585 | 彼 1586 | 彼此 1587 | 边 1588 | 别 1589 | 别的 1590 | 别说 1591 | 并 1592 | 并且 1593 | 不比 1594 | 不成 1595 | 不单 1596 | 不但 1597 | 不独 1598 | 不管 1599 | 不光 1600 | 不过 1601 | 不仅 1602 | 不拘 1603 | 不论 1604 | 不怕 1605 | 不然 1606 | 不如 1607 | 不特 1608 | 不惟 1609 | 不问 1610 | 不只 1611 | 朝 1612 | 朝着 1613 | 趁 1614 | 趁着 1615 | 乘 1616 | 冲 1617 | 除 1618 | 除此之外 1619 | 除非 1620 | 除了 1621 | 此 1622 | 此间 1623 | 此外 1624 | 从 1625 | 从而 1626 | 打 1627 | 待 1628 | 但 1629 | 但是 1630 | 当 1631 | 当着 1632 | 到 1633 | 得 1634 | 的 1635 | 的话 1636 | 等 1637 | 等等 1638 | 地 1639 | 第 1640 | 叮咚 1641 | 对 1642 | 对于 1643 | 多 1644 | 多少 1645 | 而 1646 | 而况 1647 | 而且 1648 | 而是 1649 | 而外 1650 | 而言 1651 | 而已 1652 | 尔后 1653 | 反过来 1654 | 反过来说 1655 | 反之 1656 | 非但 1657 | 非徒 1658 | 否则 1659 | 嘎 1660 | 嘎登 1661 | 该 1662 | 赶 1663 | 个 1664 | 各 1665 | 各个 1666 | 各位 1667 | 各种 1668 | 各自 1669 | 给 1670 | 根据 1671 | 跟 1672 | 故 1673 | 故此 1674 | 固然 1675 | 关于 1676 | 管 1677 | 归 1678 | 果然 1679 | 果真 1680 | 过 1681 | 哈 1682 | 哈哈 1683 | 呵 1684 | 和 1685 | 何 1686 | 何处 1687 | 何况 1688 | 何时 1689 | 嘿 1690 | 哼 1691 | 哼唷 1692 | 呼哧 1693 | 乎 1694 | 哗 1695 | 还是 1696 | 还有 1697 | 换句话说 1698 | 换言之 1699 | 或 1700 | 或是 1701 | 或者 1702 | 极了 1703 | 及 1704 | 及其 1705 | 及至 1706 | 即 1707 | 即便 1708 | 即或 1709 | 即令 1710 | 即若 1711 | 即使 1712 | 几 1713 | 几时 1714 | 己 1715 | 既 1716 | 既然 1717 | 既是 1718 | 继而 1719 | 加之 1720 | 假如 1721 | 假若 1722 | 假使 1723 | 鉴于 1724 | 将 1725 | 较 1726 | 较之 1727 | 叫 1728 | 接着 1729 | 结果 1730 | 借 1731 | 紧接着 1732 | 进而 1733 | 尽 1734 | 尽管 1735 | 经 1736 | 经过 1737 | 就 1738 | 就是 1739 | 就是说 1740 | 据 1741 | 具体地说 1742 | 具体说来 1743 | 开始 1744 | 开外 1745 | 靠 1746 | 咳 1747 | 可 1748 | 可见 1749 | 可是 1750 | 可以 1751 | 况且 1752 | 啦 1753 | 来 1754 | 来着 1755 | 离 1756 | 例如 1757 | 哩 1758 | 连 1759 | 连同 1760 | 两者 1761 | 了 1762 | 临 1763 | 另 1764 | 另外 1765 | 另一方面 1766 | 论 1767 | 嘛 1768 | 吗 1769 | 慢说 1770 | 漫说 1771 | 冒 1772 | 么 1773 | 每 1774 | 每当 1775 | 们 1776 | 莫若 1777 | 某 1778 | 某个 1779 | 某些 1780 | 拿 1781 | 哪 1782 | 哪边 1783 | 哪儿 1784 | 哪个 1785 | 哪里 1786 | 哪年 1787 | 哪怕 1788 | 哪天 1789 | 哪些 1790 | 哪样 1791 | 那 1792 | 那边 1793 | 那儿 1794 | 那个 1795 | 那会儿 1796 | 那里 1797 | 那么 1798 | 那么些 1799 | 那么样 1800 | 那时 1801 | 那些 1802 | 那样 1803 | 乃 1804 | 乃至 1805 | 呢 1806 | 能 1807 | 你 1808 | 你们 1809 | 您 1810 | 宁 1811 | 宁可 1812 | 宁肯 1813 | 宁愿 1814 | 哦 1815 | 呕 1816 | 啪达 1817 | 旁人 1818 | 呸 1819 | 凭 1820 | 凭借 1821 | 其 1822 | 其次 1823 | 其二 1824 | 其他 1825 | 其它 1826 | 其一 1827 | 其余 1828 | 其中 1829 | 起 1830 | 起见 1831 | 起见 1832 | 岂但 1833 | 恰恰相反 1834 | 前后 1835 | 前者 1836 | 且 1837 | 然而 1838 | 然后 1839 | 然则 1840 | 让 1841 | 人家 1842 | 任 1843 | 任何 1844 | 任凭 1845 | 如 1846 | 如此 1847 | 如果 1848 | 如何 1849 | 如其 1850 | 如若 1851 | 如上所述 1852 | 若 1853 | 若非 1854 | 若是 1855 | 啥 1856 | 上下 1857 | 尚且 1858 | 设若 1859 | 设使 1860 | 甚而 1861 | 甚么 1862 | 甚至 1863 | 省得 1864 | 时候 1865 | 什么 1866 | 什么样 1867 | 使得 1868 | 是 1869 | 是的 1870 | 首先 1871 | 谁 1872 | 谁知 1873 | 顺 1874 | 顺着 1875 | 似的 1876 | 虽 1877 | 虽然 1878 | 虽说 1879 | 虽则 1880 | 随 1881 | 随着 1882 | 所 1883 | 所以 1884 | 他 1885 | 他们 1886 | 他人 1887 | 它 1888 | 它们 1889 | 她 1890 | 她们 1891 | 倘 1892 | 倘或 1893 | 倘然 1894 | 倘若 1895 | 倘使 1896 | 腾 1897 | 替 1898 | 通过 1899 | 同 1900 | 同时 1901 | 哇 1902 | 万一 1903 | 往 1904 | 望 1905 | 为 1906 | 为何 1907 | 为了 1908 | 为什么 1909 | 为着 1910 | 喂 1911 | 嗡嗡 1912 | 我 1913 | 我们 1914 | 呜 1915 | 呜呼 1916 | 乌乎 1917 | 无论 1918 | 无宁 1919 | 毋宁 1920 | 嘻 1921 | 吓 1922 | 相对而言 1923 | 像 1924 | 向 1925 | 向着 1926 | 嘘 1927 | 呀 1928 | 焉 1929 | 沿 1930 | 沿着 1931 | 要 1932 | 要不 1933 | 要不然 1934 | 要不是 1935 | 要么 1936 | 要是 1937 | 也 1938 | 也罢 1939 | 也好 1940 | 一 1941 | 一般 1942 | 一旦 1943 | 一方面 1944 | 一来 1945 | 一切 1946 | 一样 1947 | 一则 1948 | 依 1949 | 依照 1950 | 矣 1951 | 以 1952 | 以便 1953 | 以及 1954 | 以免 1955 | 以至 1956 | 以至于 1957 | 以致 1958 | 抑或 1959 | 因 1960 | 因此 1961 | 因而 1962 | 因为 1963 | 哟 1964 | 用 1965 | 由 1966 | 由此可见 1967 | 由于 1968 | 有 1969 | 有的 1970 | 有关 1971 | 有些 1972 | 又 1973 | 于 1974 | 于是 1975 | 于是乎 1976 | 与 1977 | 与此同时 1978 | 与否 1979 | 与其 1980 | 越是 1981 | 云云 1982 | 哉 1983 | 再说 1984 | 再者 1985 | 在 1986 | 在下 1987 | 咱 1988 | 咱们 1989 | 则 1990 | 怎 1991 | 怎么 1992 | 怎么办 1993 | 怎么样 1994 | 怎样 1995 | 咋 1996 | 照 1997 | 照着 1998 | 者 1999 | 这 2000 | 这边 2001 | 这儿 2002 | 这个 2003 | 这会儿 2004 | 这就是说 2005 | 这里 2006 | 这么 2007 | 这么点儿 2008 | 这么些 2009 | 这么样 2010 | 这时 2011 | 这些 2012 | 这样 2013 | 正如 2014 | 吱 2015 | 之 2016 | 之类 2017 | 之所以 2018 | 之一 2019 | 只是 2020 | 只限 2021 | 只要 2022 | 只有 2023 | 至 2024 | 至于 2025 | 诸位 2026 | 着 2027 | 着呢 2028 | 自 2029 | 自从 2030 | 自个儿 2031 | 自各儿 2032 | 自己 2033 | 自家 2034 | 自身 2035 | 综上所述 2036 | 总的来看 2037 | 总的来说 2038 | 总的说来 2039 | 总而言之 2040 | 总之 2041 | 纵 2042 | 纵令 2043 | 纵然 2044 | 纵使 2045 | 遵照 2046 | 作为 2047 | 兮 2048 | 呃 2049 | 呗 2050 | 咚 2051 | 咦 2052 | 喏 2053 | 啐 2054 | 喔唷 2055 | 嗬 2056 | 嗯 2057 | 嗳 2058 | $ 2059 | 0 2060 | 1 2061 | 2 2062 | 3 2063 | 4 2064 | 5 2065 | 6 2066 | 7 2067 | 8 2068 | 9 2069 | ? 2070 | _ 2071 | “ 2072 | ” 2073 | 、 2074 | 。 2075 | 《 2076 | 》 2077 | 一 2078 | 一些 2079 | 一何 2080 | 一切 2081 | 一则 2082 | 一方面 2083 | 一旦 2084 | 一来 2085 | 一样 2086 | 一般 2087 | 一转眼 2088 | 万一 2089 | 上 2090 | 上下 2091 | 下 2092 | 不 2093 | 不仅 2094 | 不但 2095 | 不光 2096 | 不单 2097 | 不只 2098 | 不外乎 2099 | 不如 2100 | 不妨 2101 | 不尽 2102 | 不尽然 2103 | 不得 2104 | 不怕 2105 | 不惟 2106 | 不成 2107 | 不拘 2108 | 不料 2109 | 不是 2110 | 不比 2111 | 不然 2112 | 不特 2113 | 不独 2114 | 不管 2115 | 不至于 2116 | 不若 2117 | 不论 2118 | 不过 2119 | 不问 2120 | 与 2121 | 与其 2122 | 与其说 2123 | 与否 2124 | 与此同时 2125 | 且 2126 | 且不说 2127 | 且说 2128 | 两者 2129 | 个 2130 | 个别 2131 | 临 2132 | 为 2133 | 为了 2134 | 为什么 2135 | 为何 2136 | 为止 2137 | 为此 2138 | 为着 2139 | 乃 2140 | 乃至 2141 | 乃至于 2142 | 么 2143 | 之 2144 | 之一 2145 | 之所以 2146 | 之类 2147 | 乌乎 2148 | 乎 2149 | 乘 2150 | 也 2151 | 也好 2152 | 也罢 2153 | 了 2154 | 二来 2155 | 于 2156 | 于是 2157 | 于是乎 2158 | 云云 2159 | 云尔 2160 | 些 2161 | 亦 2162 | 人 2163 | 人们 2164 | 人家 2165 | 什么 2166 | 什么样 2167 | 今 2168 | 介于 2169 | 仍 2170 | 仍旧 2171 | 从 2172 | 从此 2173 | 从而 2174 | 他 2175 | 他人 2176 | 他们 2177 | 以 2178 | 以上 2179 | 以为 2180 | 以便 2181 | 以免 2182 | 以及 2183 | 以故 2184 | 以期 2185 | 以来 2186 | 以至 2187 | 以至于 2188 | 以致 2189 | 们 2190 | 任 2191 | 任何 2192 | 任凭 2193 | 似的 2194 | 但 2195 | 但凡 2196 | 但是 2197 | 何 2198 | 何以 2199 | 何况 2200 | 何处 2201 | 何时 2202 | 余外 2203 | 作为 2204 | 你 2205 | 你们 2206 | 使 2207 | 使得 2208 | 例如 2209 | 依 2210 | 依据 2211 | 依照 2212 | 便于 2213 | 俺 2214 | 俺们 2215 | 倘 2216 | 倘使 2217 | 倘或 2218 | 倘然 2219 | 倘若 2220 | 借 2221 | 假使 2222 | 假如 2223 | 假若 2224 | 傥然 2225 | 像 2226 | 儿 2227 | 先不先 2228 | 光是 2229 | 全体 2230 | 全部 2231 | 兮 2232 | 关于 2233 | 其 2234 | 其一 2235 | 其中 2236 | 其二 2237 | 其他 2238 | 其余 2239 | 其它 2240 | 其次 2241 | 具体地说 2242 | 具体说来 2243 | 兼之 2244 | 内 2245 | 再 2246 | 再其次 2247 | 再则 2248 | 再有 2249 | 再者 2250 | 再者说 2251 | 再说 2252 | 冒 2253 | 冲 2254 | 况且 2255 | 几 2256 | 几时 2257 | 凡 2258 | 凡是 2259 | 凭 2260 | 凭借 2261 | 出于 2262 | 出来 2263 | 分别 2264 | 则 2265 | 则甚 2266 | 别 2267 | 别人 2268 | 别处 2269 | 别是 2270 | 别的 2271 | 别管 2272 | 别说 2273 | 到 2274 | 前后 2275 | 前此 2276 | 前者 2277 | 加之 2278 | 加以 2279 | 即 2280 | 即令 2281 | 即使 2282 | 即便 2283 | 即如 2284 | 即或 2285 | 即若 2286 | 却 2287 | 去 2288 | 又 2289 | 又及 2290 | 及 2291 | 及其 2292 | 及至 2293 | 反之 2294 | 反而 2295 | 反过来 2296 | 反过来说 2297 | 受到 2298 | 另 2299 | 另一方面 2300 | 另外 2301 | 另悉 2302 | 只 2303 | 只当 2304 | 只怕 2305 | 只是 2306 | 只有 2307 | 只消 2308 | 只要 2309 | 只限 2310 | 叫 2311 | 叮咚 2312 | 可 2313 | 可以 2314 | 可是 2315 | 可见 2316 | 各 2317 | 各个 2318 | 各位 2319 | 各种 2320 | 各自 2321 | 同 2322 | 同时 2323 | 后 2324 | 后者 2325 | 向 2326 | 向使 2327 | 向着 2328 | 吓 2329 | 吗 2330 | 否则 2331 | 吧 2332 | 吧哒 2333 | 吱 2334 | 呀 2335 | 呃 2336 | 呕 2337 | 呗 2338 | 呜 2339 | 呜呼 2340 | 呢 2341 | 呵 2342 | 呵呵 2343 | 呸 2344 | 呼哧 2345 | 咋 2346 | 和 2347 | 咚 2348 | 咦 2349 | 咧 2350 | 咱 2351 | 咱们 2352 | 咳 2353 | 哇 2354 | 哈 2355 | 哈哈 2356 | 哉 2357 | 哎 2358 | 哎呀 2359 | 哎哟 2360 | 哗 2361 | 哟 2362 | 哦 2363 | 哩 2364 | 哪 2365 | 哪个 2366 | 哪些 2367 | 哪儿 2368 | 哪天 2369 | 哪年 2370 | 哪怕 2371 | 哪样 2372 | 哪边 2373 | 哪里 2374 | 哼 2375 | 哼唷 2376 | 唉 2377 | 唯有 2378 | 啊 2379 | 啐 2380 | 啥 2381 | 啦 2382 | 啪达 2383 | 啷当 2384 | 喂 2385 | 喏 2386 | 喔唷 2387 | 喽 2388 | 嗡 2389 | 嗡嗡 2390 | 嗬 2391 | 嗯 2392 | 嗳 2393 | 嘎 2394 | 嘎登 2395 | 嘘 2396 | 嘛 2397 | 嘻 2398 | 嘿 2399 | 嘿嘿 2400 | 因 2401 | 因为 2402 | 因了 2403 | 因此 2404 | 因着 2405 | 因而 2406 | 固然 2407 | 在 2408 | 在下 2409 | 在于 2410 | 地 2411 | 基于 2412 | 处在 2413 | 多 2414 | 多么 2415 | 多少 2416 | 大 2417 | 大家 2418 | 她 2419 | 她们 2420 | 好 2421 | 如 2422 | 如上 2423 | 如上所述 2424 | 如下 2425 | 如何 2426 | 如其 2427 | 如同 2428 | 如是 2429 | 如果 2430 | 如此 2431 | 如若 2432 | 始而 2433 | 孰料 2434 | 孰知 2435 | 宁 2436 | 宁可 2437 | 宁愿 2438 | 宁肯 2439 | 它 2440 | 它们 2441 | 对 2442 | 对于 2443 | 对待 2444 | 对方 2445 | 对比 2446 | 将 2447 | 小 2448 | 尔 2449 | 尔后 2450 | 尔尔 2451 | 尚且 2452 | 就 2453 | 就是 2454 | 就是了 2455 | 就是说 2456 | 就算 2457 | 就要 2458 | 尽 2459 | 尽管 2460 | 尽管如此 2461 | 岂但 2462 | 己 2463 | 已 2464 | 已矣 2465 | 巴 2466 | 巴巴 2467 | 并 2468 | 并且 2469 | 并非 2470 | 庶乎 2471 | 庶几 2472 | 开外 2473 | 开始 2474 | 归 2475 | 归齐 2476 | 当 2477 | 当地 2478 | 当然 2479 | 当着 2480 | 彼 2481 | 彼时 2482 | 彼此 2483 | 往 2484 | 待 2485 | 很 2486 | 得 2487 | 得了 2488 | 怎 2489 | 怎么 2490 | 怎么办 2491 | 怎么样 2492 | 怎奈 2493 | 怎样 2494 | 总之 2495 | 总的来看 2496 | 总的来说 2497 | 总的说来 2498 | 总而言之 2499 | 恰恰相反 2500 | 您 2501 | 惟其 2502 | 慢说 2503 | 我 2504 | 我们 2505 | 或 2506 | 或则 2507 | 或是 2508 | 或曰 2509 | 或者 2510 | 截至 2511 | 所 2512 | 所以 2513 | 所在 2514 | 所幸 2515 | 所有 2516 | 才 2517 | 才能 2518 | 打 2519 | 打从 2520 | 把 2521 | 抑或 2522 | 拿 2523 | 按 2524 | 按照 2525 | 换句话说 2526 | 换言之 2527 | 据 2528 | 据此 2529 | 接着 2530 | 故 2531 | 故此 2532 | 故而 2533 | 旁人 2534 | 无 2535 | 无宁 2536 | 无论 2537 | 既 2538 | 既往 2539 | 既是 2540 | 既然 2541 | 时候 2542 | 是 2543 | 是以 2544 | 是的 2545 | 曾 2546 | 替 2547 | 替代 2548 | 最 2549 | 有 2550 | 有些 2551 | 有关 2552 | 有及 2553 | 有时 2554 | 有的 2555 | 望 2556 | 朝 2557 | 朝着 2558 | 本 2559 | 本人 2560 | 本地 2561 | 本着 2562 | 本身 2563 | 来 2564 | 来着 2565 | 来自 2566 | 来说 2567 | 极了 2568 | 果然 2569 | 果真 2570 | 某 2571 | 某个 2572 | 某些 2573 | 某某 2574 | 根据 2575 | 欤 2576 | 正值 2577 | 正如 2578 | 正巧 2579 | 正是 2580 | 此 2581 | 此地 2582 | 此处 2583 | 此外 2584 | 此时 2585 | 此次 2586 | 此间 2587 | 毋宁 2588 | 每 2589 | 每当 2590 | 比 2591 | 比及 2592 | 比如 2593 | 比方 2594 | 没奈何 2595 | 沿 2596 | 沿着 2597 | 漫说 2598 | 焉 2599 | 然则 2600 | 然后 2601 | 然而 2602 | 照 2603 | 照着 2604 | 犹且 2605 | 犹自 2606 | 甚且 2607 | 甚么 2608 | 甚或 2609 | 甚而 2610 | 甚至 2611 | 甚至于 2612 | 用 2613 | 用来 2614 | 由 2615 | 由于 2616 | 由是 2617 | 由此 2618 | 由此可见 2619 | 的 2620 | 的确 2621 | 的话 2622 | 直到 2623 | 相对而言 2624 | 省得 2625 | 看 2626 | 眨眼 2627 | 着 2628 | 着呢 2629 | 矣 2630 | 矣乎 2631 | 矣哉 2632 | 离 2633 | 竟而 2634 | 第 2635 | 等 2636 | 等到 2637 | 等等 2638 | 简言之 2639 | 管 2640 | 类如 2641 | 紧接着 2642 | 纵 2643 | 纵令 2644 | 纵使 2645 | 纵然 2646 | 经 2647 | 经过 2648 | 结果 2649 | 给 2650 | 继之 2651 | 继后 2652 | 继而 2653 | 综上所述 2654 | 罢了 2655 | 者 2656 | 而 2657 | 而且 2658 | 而况 2659 | 而后 2660 | 而外 2661 | 而已 2662 | 而是 2663 | 而言 2664 | 能 2665 | 能否 2666 | 腾 2667 | 自 2668 | 自个儿 2669 | 自从 2670 | 自各儿 2671 | 自后 2672 | 自家 2673 | 自己 2674 | 自打 2675 | 自身 2676 | 至 2677 | 至于 2678 | 至今 2679 | 至若 2680 | 致 2681 | 般的 2682 | 若 2683 | 若夫 2684 | 若是 2685 | 若果 2686 | 若非 2687 | 莫不然 2688 | 莫如 2689 | 莫若 2690 | 虽 2691 | 虽则 2692 | 虽然 2693 | 虽说 2694 | 被 2695 | 要 2696 | 要不 2697 | 要不是 2698 | 要不然 2699 | 要么 2700 | 要是 2701 | 譬喻 2702 | 譬如 2703 | 让 2704 | 许多 2705 | 论 2706 | 设使 2707 | 设或 2708 | 设若 2709 | 诚如 2710 | 诚然 2711 | 该 2712 | 说来 2713 | 诸 2714 | 诸位 2715 | 诸如 2716 | 谁 2717 | 谁人 2718 | 谁料 2719 | 谁知 2720 | 贼死 2721 | 赖以 2722 | 赶 2723 | 起 2724 | 起见 2725 | 趁 2726 | 趁着 2727 | 越是 2728 | 距 2729 | 跟 2730 | 较 2731 | 较之 2732 | 边 2733 | 过 2734 | 还 2735 | 还是 2736 | 还有 2737 | 还要 2738 | 这 2739 | 这一来 2740 | 这个 2741 | 这么 2742 | 这么些 2743 | 这么样 2744 | 这么点儿 2745 | 这些 2746 | 这会儿 2747 | 这儿 2748 | 这就是说 2749 | 这时 2750 | 这样 2751 | 这次 2752 | 这般 2753 | 这边 2754 | 这里 2755 | 进而 2756 | 连 2757 | 连同 2758 | 逐步 2759 | 通过 2760 | 遵循 2761 | 遵照 2762 | 那 2763 | 那个 2764 | 那么 2765 | 那么些 2766 | 那么样 2767 | 那些 2768 | 那会儿 2769 | 那儿 2770 | 那时 2771 | 那样 2772 | 那般 2773 | 那边 2774 | 那里 2775 | 都 2776 | 鄙人 2777 | 鉴于 2778 | 针对 2779 | 阿 2780 | 除 2781 | 除了 2782 | 除外 2783 | 除开 2784 | 除此之外 2785 | 除非 2786 | 随 2787 | 随后 2788 | 随时 2789 | 随着 2790 | 难道说 2791 | 非但 2792 | 非徒 2793 | 非特 2794 | 非独 2795 | 靠 2796 | 顺 2797 | 顺着 2798 | 首先 2799 | ! 2800 | , 2801 | : 2802 | ; 2803 | ? 2804 | -------------------------------------------------------------------------------- /img/structure.jpg: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/wzzzd/FAQ_system/2764abc24f10e0bb13c4eac5d1b27129a9859b5e/img/structure.jpg -------------------------------------------------------------------------------- /insert_data_to_es.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 | 3 | import jieba 4 | import pandas as pd 5 | from Config import Config 6 | 7 | from elasticsearch import Elasticsearch 8 | from elasticsearch import helpers 9 | 10 | 11 | def main(): 12 | """ 13 | 初始化数据:语料库导入到ES 14 | """ 15 | # 读取配置 16 | config = Config() 17 | es = Elasticsearch(hosts=config.es_ip, 18 | # port=config.es_port, 19 | sniff_timeout=config.es_timeout) 20 | # 读取数据 21 | data = pd.read_csv(config.path_corpus, sep='\t') 22 | corpus = data.values 23 | 24 | # 创建ES索引 25 | mapping = { 26 | "mappings": { 27 | "properties" : { 28 | "question" : { 29 | "type" : "text", # keyword 30 | }, 31 | "answer" : { 32 | "type" : "text", 33 | }, 34 | "question_token" : { 35 | "type" : "text", 36 | } 37 | } 38 | } 39 | } 40 | es.indices.create(index=config.es_index, body=mapping) 41 | 42 | # 插入es 43 | ## 格式处理 44 | action = [] 45 | for i, line in enumerate(corpus): 46 | tmp_action = { 47 | "_index": config.es_index, 48 | "_source": { 49 | 'question': line[0], 50 | 'answer' : line[1], 51 | 'question_token': ' '.join([ x for x in jieba.cut(line[0], cut_all=False)]) 52 | } 53 | } 54 | action.append(tmp_action) 55 | ## 提交 56 | interval = 10000 57 | post_data = [] 58 | for i, line in enumerate(action): 59 | post_data.append(line) 60 | if i % interval == 0: 61 | helpers.bulk(es, post_data) 62 | post_data = [] 63 | if post_data: 64 | helpers.bulk(es, post_data) 65 | 66 | 67 | if __name__ == '__main__': 68 | main() 69 | 70 | -------------------------------------------------------------------------------- /requirements.txt: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | elasticsearch==7.12.0 2 | gensim==4.3.0 3 | jieba==0.42.1 4 | numpy==1.23.4 5 | pandas==1.5.2 6 | python_Levenshtein==0.20.9 7 | sentence_transformers==2.2.2 8 | tornado==6.2 9 | -------------------------------------------------------------------------------- /utils/DateOption.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 | import time 3 | import datetime 4 | from datetime import timedelta, datetime 5 | # from config.webcheck_config import get_settings 6 | import logging 7 | 8 | 9 | # logger = get_settings().logger 10 | 11 | 12 | def excute_time(func_name=''): 13 | """装饰器,记录程序运行时长""" 14 | def decorator(func): 15 | def wrapper(*args, **kw): 16 | logging.info('【{0}】function start'.format(func_name)) 17 | s_time = time.time() 18 | result = func(*args, **kw) 19 | cost_time = time.time() - s_time 20 | logging.info('【{0}】function end >> cost time: {1}s'.format(func_name, cost_time)) 21 | return result 22 | return wrapper 23 | return decorator 24 | 25 | 26 | 27 | def get_date(day=0, format='%Y%m%d'): 28 | """获取日期""" 29 | yesterday = datetime.today() + timedelta(day) 30 | yesterday_format = yesterday.strftime(format) 31 | return yesterday_format 32 | 33 | 34 | 35 | -------------------------------------------------------------------------------- /utils/FileOp.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 | 3 | class File(object): 4 | 5 | 6 | def __init__(self): 7 | pass 8 | 9 | def write(sel, text, path): 10 | with open(path, 'a', encoding='utf8') as f: 11 | f.write(text+'\n') 12 | 13 | -------------------------------------------------------------------------------- /utils/JsonOp.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import json 2 | 3 | 4 | def store(data, path): 5 | with open(path, 'w', encoding='utf-8') as fw: 6 | # 将字典转化为字符串 7 | json_str = json.dumps(data, ensure_ascii=False) 8 | fw.write(json_str) 9 | # 上面两句等同于下面这句 10 | # json.dump(data,fw) 11 | 12 | 13 | def load(path): 14 | with open(path,'r') as f: 15 | try: 16 | data = json.load(f) 17 | except Exception as e: 18 | print('Error: failed to load personal file ({})'.format(path)) 19 | data = {} 20 | return data 21 | 22 | 23 | -------------------------------------------------------------------------------- /utils/Logger.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 | 3 | import logging 4 | from logging import handlers 5 | from functools import lru_cache 6 | 7 | import os 8 | import logbook 9 | from logbook import Logger, TimedRotatingFileHandler 10 | 11 | logbook.set_datetime_format('local') 12 | 13 | 14 | # @lru_cache(maxsize=16) 15 | # def init_logger(name='', path='./logs/'): 16 | # # create logger 17 | # logger = logging.getLogger(name) 18 | # # logger.setLevel(logging.DEBUG) # 设置输出控制台的日志等级 19 | # # # 配置控制台输出 20 | # # ch = logging.StreamHandler() 21 | # # ch.setLevel(logging.DEBUG) 22 | # # formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') # create formatter 23 | # # ch.setFormatter(formatter) # add formatter to ch 24 | # # logger.addHandler(ch) # add ch to logger 25 | # # 配置日志输出文件 26 | # # file = logging.FileHandler('./logs/sys.log', mode='a') 27 | # file = handlers.TimedRotatingFileHandler(path+'sys.log', when='D') 28 | # file.setLevel(logging.INFO) 29 | # formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') 30 | # file.setFormatter(formatter) 31 | # logger.addHandler(file) 32 | # return logger 33 | 34 | 35 | @lru_cache(maxsize=16) 36 | def init_logger(path='./logs/'): 37 | # 初始化日志配置 38 | log_level: str = 'INFO' 39 | log_format: str = '{record.time:%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f%z}|{record.level_name}|{record.thread_name}|{record.extra[' \ 40 | 'trace_id]}|{record.module}:{record.lineno}|{record.message}' 41 | logger = Logger('app') 42 | # setup logger and handler 43 | log_level = getattr(logbook.base, log_level) 44 | logger.level = log_level 45 | log_name = path + '/sys.log' 46 | if not os.path.exists(path): 47 | os.makedirs(path) 48 | handler = TimedRotatingFileHandler(log_name, date_format='%Y-%m-%d') 49 | handler.format_string = log_format 50 | handler.push_application() 51 | return logger 52 | 53 | 54 | 55 | --------------------------------------------------------------------------------