基于知识库的智能客服机器人问答系统设计
基于人工智能的智能客服机器人系统设计与开发
基于人工智能的智能客服机器人系统设计与开发随着人工智能技术的快速发展，智能客服机器人系统在各行各业的应用越来越广泛。
它不仅可以帮助企业提高客户服务的效率和质量，还可以提供更加个性化和精准的服务，为用户提供出色的体验。
本文将介绍一种基于人工智能的智能客服机器人系统的设计与开发。
一、系统设计1. 功能设计：智能客服机器人系统的主要功能是通过自然语言处理和机器学习算法，实现与用户的自动化对话。
系统应该具备以下功能：- 自动问答：能够回答用户提出的问题，并提供满意的答案。
- 识别意图：能够理解用户的意图，准确识别用户需要的信息。
- 自学习：能够通过机器学习算法不断优化回答和服务质量。
2. 技术架构设计：智能客服机器人系统的技术架构应该包括以下模块：- 自然语言处理模块：用于对用户输入的自然语言进行语义理解和解析。
- 知识库模块：用于存储和管理机器人需要的知识和信息。
- 对话管理模块：用于管理和控制对话的流程，根据用户的意图进行相应的回答。
- 机器学习模块：用于训练和优化机器人的回答和服务质量。
二、系统开发1. 数据准备：系统的开发需要大量的数据进行训练和优化。
数据可以通过以下方式获取：- 网络爬虫：通过网络爬虫技术从互联网上收集相关的问题和答案。
- 人工标注：请专业人士标注问题和答案，作为训练数据集。
2. 模型训练：系统的核心是机器学习模型，模型训练包括以下步骤：- 特征提取：根据数据特点，提取有效的特征信息。
- 模型选择：选择合适的机器学习算法和模型结构，如深度学习、支持向量机等。
- 模型训练：使用标注好的数据集进行模型的训练和优化。
- 模型评估：使用测试集对模型进行评估，评估指标可以包括准确率、召回率等。
3. 知识库构建：系统的知识库模块是存储和管理知识和信息的核心。
构建知识库的步骤包括：- 知识收集：收集和整理与系统相关的知识和信息。
- 知识存储：将知识和信息存储到数据库中，建立索引和检索机制。
- 知识维护：不断更新和维护知识库，保证其中的信息准确性和时效性。
基于人工智能的智能问答系统设计和实现
基于人工智能的智能问答系统设计和实现随着互联网的快速发展，人工智能技术已经开始在各个领域中得到广泛应用，其中之一便是智能问答系统。
智能问答系统是一种基于自然语言处理和机器学习技术的应用，通过智能算法和大数据分析等手段，能够自动回答用户提出的问题。
在这篇文章中，我们将探讨如何设计和实现一种基于人工智能的智能问答系统。
一、智能问答系统的组成部分基于人工智能的智能问答系统由两个主要的组成部分构成：自然语言处理(NLP)和知识库。
自然语言处理是智能问答系统的核心技术，它能够将自然语言转化为计算机能够理解的数据格式，同时也能将计算机生成的数据转化为自然语言，从而实现人机交互。
而知识库则是智能问答系统能够回答问题的关键所在，它包含了大量的事实知识和概念定义等信息。
二、智能问答系统的工作原理智能问答系统的工作原理可以简单地分为以下几个步骤：1. 用户输入问题用户通过文本或语音输入一个问题，系统会将该问题经过处理后转化为计算机能够理解的数据格式。
2. 语言理解系统通过自然语言处理技术对问题进行语义分析，识别出问题中的实体、属性和关系等元素。
3. 知识检索系统从知识库中检索相关的知识，包括概念定义、事实知识和规则等，并且得出问题的答案。
4. 答案生成系统将检索到的答案进行处理，并将其转化为计算机能够输出的形式。
5. 答案展示系统将处理后的答案输出给用户，用户根据答案是否正确，可进行反馈和再次提问。
三、知识库构建知识库是智能问答系统关键的组成部分，是系统能够回答问题的基础。
在构建知识库的过程中，需要考虑到以下几个方面：1. 知识库类型知识库类型一般分为三类：产业类、生活类和专业类，不同类型的知识库需要收集不同类型的数据。
2. 数据源为了保证知识库的可靠性和准确性，需要从可靠的数据源中获取数据。
例如，从各大百科全书、新闻媒体和公共知识库等处收集数据。
3. 数据标注在数据收集后，需要对数据进行标注，将其转化为机器可读的格式。
基于人工智能的智能问答系统设计与实现
基于人工智能的智能问答系统设计与实现随着人工智能技术的发展，智能问答系统在各行各业得以广泛应用。
无论是在机器人导航、在线客服还是搜索引擎等领域，智能问答系统都能够提供精准、高效的解决方案。
本文将探讨基于人工智能的智能问答系统的设计与实现。
一、智能问答系统的基本原理智能问答系统的核心是自然语言处理（NLP）技术。
该技术能够将人类语言转化为计算机能够理解和处理的形式。
其基本原理包括分词、词性标注、命名实体识别、句法分析、语义角色标注等。
通过对用户输入的问题进行语义分析和理解，系统能够给出准确的答案或解决方案。
二、智能问答系统的架构设计智能问答系统的架构设计包括数据采集、语义理解、答案生成和结果展示四个核心模块。
下面将对每个模块进行详细介绍。
1. 数据采集数据采集是智能问答系统的基础。
我们需要从各个领域的知识库中获取问题和答案的数据，并进行整合和清洗。
同时，还需要收集大量用户的实际问题和反馈，以提高系统的准确性和智能性。
2. 语义理解语义理解是智能问答系统的核心环节。
该模块使用自然语言处理技术对用户输入的问题进行分析和理解。
通过分析问题中的实体、关系和动作等要素，系统能够准确识别问题的意图，并进行后续的处理。
3. 答案生成答案生成模块是智能问答系统的重要组成部分。
在理解用户问题后，系统需要根据知识库中存储的相关信息，生成准确且完整的答案。
这一过程涉及到知识检索、语义匹配和答案生成等技术。
4. 结果展示结果展示模块是用户与智能问答系统进行交互的关键。
系统需要将生成的答案以易于理解和便于阅读的形式展示给用户。
这包括文本、图表、音频或视频等多种形式的展示方式。
三、智能问答系统的优化与挑战智能问答系统的优化是一个持续不断的过程。
优化的关键在于提高系统的准确性、智能性和响应速度。
为了达到这些目标，我们需要不断改进和迭代系统的算法和模型。
另外，智能问答系统还需要面对多语言、多领域、多样化的问题，并能够适应各种复杂场景和需求。
基于知识库的智能问答系统设计与实现
基于知识库的智能问答系统设计与实现随着人工智能技术的不断发展，越来越多的人开始将目光投向了机器人和智能问答系统这些科技前沿领域。
智能问答系统对于企业和个人来说都具有非常广泛的应用场景，可以有效地提高工作效率、节省时间和降低成本。
本文将从技术实现层面出发，探讨如何基于知识库设计和实现一个高效、智能的问答系统。
一、智能问答系统的基本概念智能问答系统是一种能够自动地处理自然语言（NLP）输入并输出相应答案的软件应用程序。
在用户和问答系统之间进行沟通交流时，系统利用自然语言处理技术分析和理解问题，从知识库中检索相关信息，并根据问题类型和语义关系生成相应答案。
随着机器学习和深度学习技术的不断发展，智能问答系统在诸多领域中有着广泛的应用，如客服机器人、智能家居、人工助手等。
目前智能问答系统中最普遍的类型分为两类：基于规则和基于机器学习。
基于规则的智能问答系统是通过在系统中内置人类编写的规则集，对输入问题进行逐一匹配和处理，最终返回相应答案。
这种方法需要将所有的信息都先定义好，才能准确地匹配到答案，因此难以覆盖所有的问题类型和场景，而且维护和更新规则集也比较复杂。
基于机器学习的智能问答系统则是利用机器学习技术对海量的语料数据进行学习，提取问题和答案之间的语义关系，从而实现高效的问答匹配。
这种方法通过学习数据集中的相关信息，能够更好地适应自然语言环境的复杂性和变化性，提高了问答系统的健壮性和可扩展性。
二、基于知识库的智能问答系统基于知识库的智能问答系统是一种利用已有领域专业知识构建的知识库来回答用户问题的问答系统。
知识库可以是行业标准、法规政策、常见问题等，通过将知识结构化和存储，再借助问答程序获取问题答案。
在实际应用中，比较典型的知识库型问答系统有百度知道、Quora等问答社区。
这类问答系统一般都是通过手动或自动构造知识库来实现问题的快速响应和准确性，能够有效地提高用户对问题的掌握和领域知识的理解。
但这种方法也存在一些问题，比如完整性、准确性、更新速度等方面并不能完全保证。
基于人工智能的智能问答系统设计与实现
基于人工智能的智能问答系统设计与实现随着科技的不断发展和人工智能技术的日益成熟，智能问答系统逐渐成为人们获取信息和解决问题的重要工具。
本文将探讨基于人工智能的智能问答系统的设计和实现。
一、引言智能问答系统是一种能够根据用户的提问，通过分析和理解问题的语义，找到相关的答案并进行回复的系统。
它不仅能提供及时有效的解答，还能根据用户的反馈不断学习和提升自身的智能水平。
基于人工智能技术的智能问答系统具有广泛的应用前景，可以应用于各行各业的知识服务、智能客服等领域。
二、设计原理1. 数据准备：智能问答系统需要大量的数据作为知识库，这些数据可以来自于结构化和非结构化的数据源。
可以通过爬取互联网上的文本数据、整理已有的专业知识库等方式来获取所需的数据。
2. 自然语言处理：智能问答系统需要对用户的自然语言进行处理，以便理解和分析问题的意图。
可以使用自然语言处理技术，如词性标注、命名实体识别、语义角色标注等，将自然语言转化为结构化的表达形式，方便问题的理解和答案的搜索。
3. 信息检索与推荐：智能问答系统需要从大量数据中检索出与问题相关的答案。
可以使用信息检索技术，如倒排索引和向量空间模型等，提高问题与答案的匹配度。
同时，根据用户的历史提问和反馈，系统可以采用推荐算法，为用户提供更加个性化和精准的答案推荐。
4. 语义匹配与答案生成：智能问答系统需要通过语义匹配找到与用户问题相匹配的答案。
可以利用深度学习模型，如卷积神经网络和循环神经网络等，对问题和答案进行表示和匹配，以提高答案的准确性和可读性。
三、系统实现基于以上设计原理，可以按照以下步骤来实现智能问答系统：1. 数据收集与预处理：收集大量与系统目标领域相关的数据，并进行去重、清洗和格式化处理，以便后续的数据挖掘和分析。
2. 数据建模与知识表示：将处理后的数据进行语义建模，可以使用向量空间模型或者图表示来表示知识的结构和关系。
同时，可以使用知识图谱等知识表示工具，将不同领域的知识进行组织和关联。
基于知识图谱的智能问答系统设计
基于知识图谱的智能问答系统设计引言随着人工智能技术的快速发展和应用，智能问答系统已经成为了人工智能领域中的重要应用之一。
基于大数据和自然语言处理技术，智能问答系统能够利用人类的语言信息，结合领域知识，对用户提出的自然语言问题进行解答和处理。
而在智能问答系统中，知识图谱技术则是非常重要的一部分。
本文将从智能问答系统的概念、知识图谱的意义以及基于知识图谱的智能问答系统的设计方案等方面详细讲解。
一、智能问答系统概念及其应用智能问答系统，简称QA系统，是一种基于计算机智能技术实现的自然语言问答技术应用。
它可以实现用户提出问题并自动寻找答案的功能，也可以在寻找答案的同时提出更深层次的问题，从而进行更全面的解答。
智能问答系统的应用已经非常广泛。
例如，常见的智能客服、智能咨询、智能导购、智能医疗等都是智能问答系统的具体应用。
二、知识图谱的意义知识图谱，即Knowledge Graph，是指将实体、属性和关系等形成的具有结构化的知识表示形式。
在知识图谱中，每个实体都有所属的领域，而每个实体之间的关系也被准确地表示出来。
这种表示形式使得计算机能够理解和利用领域知识，进而实现更加精确的智能问答。
知识图谱的意义在于，它能够帮助人工智能系统更好地理解和利用信息，进而实现智能问答系统更加准确和精细的答案。
同时，知识图谱也能够帮助计算机更好地理解语言表达，从而提高自然语言处理的准确度。
三、基于知识图谱的智能问答系统的设计方案基于知识图谱的智能问答系统应具备以下特点：1. 实体和关系的提取在设计智能问答系统时，首先应该能够识别问题中所涉及到的实体和关系。
这样可以为系统后续的问题解答以及信息处理奠定基础。
2. 结合语言模型理解用户意图在理解问题的实体和关系之后，需要结合对于语言模型的理解及其他信息消歧技术，进一步理解用户的意图。
这样可以更好地把问题转化为计算机能够处理和解答的问题。
3. 知识图谱相似度计算在系统理解用户问题之后，往往需要查找知识图谱中与问题相关的实体和关系。
基于人工智能的智能客服与问答系统设计与实现
基于人工智能的智能客服与问答系统设计与实现随着技术的不断进步，人工智能技术正在逐渐渗透到各个领域。
其中，基于人工智能的智能客服和问答系统被广泛应用于企业、社交媒体、电商等。
这些系统利用自然语言处理、机器学习等技术，能够自动解答用户的问题、提供个性化的服务，有效提升客户体验。
本文将从设计和实现两个方面，深入探讨基于人工智能的智能客服和问答系统。
设计篇一、需求分析在设计智能客服和问答系统之前，首先需要进行需求分析，明确系统的功能和特点。
需要考虑的问题包括：1.用户群体设计系统时需要对用户进行分类，根据不同的用户特征提供不同的服务。
比如客户的个人资料、购买行为、浏览记录等。
2.问题分类将用户的问题进行分类，按照相似度、重要性等指标进行排序。
这能有效提升客户的服务体验。
3.自动回答系统应能够对大量的常见问题进行自动回答，提升回答速度的同时减轻人工客服的负担。
4.智能推荐通过用户行为、历史记录等数据，为用户推荐相关商品、服务等信息。
二、架构设计智能客服和问答系统的架构设计要考虑以下问题：1.数据采集数据采集是整个系统的核心，需要获取大量的用户数据、产品信息以及客服记录。
这些数据将作为机器学习算法的训练数据。
2.自然语言处理针对用户输入的问题，需要对其进行自然语言处理，将用户的自然语言转换为计算机可识别、可操作的数据。
3.机器学习算法机器学习算法对数据进行学习、处理以及推断，然后提供相应的答复。
4.基于推荐系统通过分析用户的历史记录，基于推荐系统为用户推荐最佳答案。
实现篇三、数据采集在数据采集这个部分，我们需要分别获取用户的个人资料、客户历史记录、产品信息、客服记录等大量数据。
对于个人资料，我们可以通过用户注册信息、第三方登录获取。
客户历史记录可以通过关联订单和物流记录获得。
产品信息可以通过产品详情页面获取，或者通过爬虫爬取其它电商平台的数据。
客服记录和客房人员信息可以通过联系平台获取。
四、自然语言处理自然语言处理可以分为自然语言理解和自然语言生成。
基于人工智能的智能问答系统设计与应用
基于人工智能的智能问答系统设计与应用智能问答系统是一种利用人工智能技术实现自动回答用户提出问题的系统。
随着人工智能的快速发展，智能问答系统已经成为各个领域应用的热点之一。
本文将讨论基于人工智能的智能问答系统的设计与应用。
一、智能问答系统的设计1. 语义理解智能问答系统的设计首先需要进行语义理解，即将用户的问题进行语义解析，识别出问题的主题和意图。
这可以通过自然语言处理技术和机器学习算法来实现。
通过训练模型，系统可以根据问题的特征和语义关系，自动抽取问题的关键信息和答案的相关信息。
2. 知识库构建知识库是智能问答系统的重要组成部分。
系统需要有一个数据仓库，存储与各个领域相关的知识和信息。
知识库可以包括结构化数据、非结构化数据、文本数据等。
构建知识库可以通过爬取网页内容、整合公开数据积累经验等方式进行。
3. 自动问答算法自动问答算法是智能问答系统的核心。
通过对用户问题和知识库进行匹配和推理，可以从知识库中找到与用户问题相关的答案，并将答案呈现给用户。
自动问答算法可以基于规则，也可以基于机器学习。
通过机器学习算法，系统可以不断优化问题匹配的精度和答案的准确性。
4. 用户界面设计用户界面是智能问答系统的外观。
良好的用户界面设计可以提升用户体验，提高系统的易用性和用户满意度。
用户界面应该简洁明了，方便用户提问和查看答案。
此外，界面还可以提供一些辅助功能，如语音输入、图像输入等，增加用户的交互方式。
二、智能问答系统的应用1. 互联网搜索智能问答系统可以应用于互联网搜索引擎，提供更准确和具有针对性的搜索结果。
用户可以通过提问的方式获取所需信息，而不用手动输入关键词。
智能问答系统可以结合知识图谱和用户历史行为等数据，为用户提供更加个性化和精准的搜索结果。
2. 在线客服智能问答系统可以应用于在线客服平台，自动回答用户的问题，提供全天候的在线服务。
用户可以通过与智能问答系统的对话方式，解决问题，获取帮助。
智能问答系统可以学习和积累用户提问的经验，提供更加专业和高效的服务。
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Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2019, 9(11), 2098-2104Published Online November 2019 in Hans. /journal/csahttps:///10.12677/csa.2019.911235Design of Question Answering System ofIntelligent Customer Service RobotBased on Knowledge BaseJie Lu, Shaobo LiThe Mechanical Engineering College, Guizhou University, Guiyang GuizhouReceived: Nov. 1st, 2019; accepted: Nov. 14th, 2019; published: Nov. 21st, 2019AbstractFirstly, this paper analyzes the current situation of intelligent customer service robot, summarizes the characteristics of information retrieval, database query and Q&A system. It also compares the question answering system based on Web information retrieval, the question answering system based on knowledge base and the community question answering system. Secondly,it decomposes the knowledge base management and relationship architecture of Q&A system, and puts forward the specific learning process and implementation framework. Finally, the weather query applica-tion scenario is simulated. The results show that the question answering system of intelligent customer service robot based on knowledge has good practical application effect.KeywordsQuestion Answering, Knowledge Base, Natural Language Processing, Resource DescriptionFramework基于知识库的智能客服机器人问答系统设计陆婕，李少波贵州大学机械工程学院，贵州贵阳收稿日期：2019年11月1日；录用日期：2019年11月14日；发布日期：2019年11月21日摘要本文首先对智能客服机器人现状进行分析，总结了基于任务处理模式的信息检索、数据库查询、问答系陆婕，李少波统特点，并对基于Web信息检索的问答系统、基于知识库的问答系统和社区问答系统进行对比；而后，对知识库问答系统的知识库管理、关系架构进行分解，提出了具体的学习过程和实现框架；最后，结合天气查询应用场景进行仿真。
结果证明，本文提出的基于知识库的智能客服机器人问答系统具有良好的实际应用效果。
关键词问答系统，知识库，自然语言处理，资源描述框架RDFCopyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY)./licenses/by/4.0/1. 引言本文对智能客服机器人现状和问答系统进行了分析和比对，结合实际细化具体的学习过程和实现框架；并结合天气查询应用场景进行仿真。
问答系统通过Web搜索或知识库链接等方式，对用户问题进行自然语言理解和检索、潜在答案对比推荐，并用准确、简洁的自然语言进行回复。
作为信息检索系统的高级方式，问答系统跟接近信息检索中的语义检索，并在信息检索推荐结果基础上进行二次分析，给出精准答案，并通过指代消解和内容补全处理后展现给用户。
问答系统针对特定领域的知识进行一问一答，侧重于知识结构构建、知识融合和知识推理。
2. 问答系统简介2.1. 问答系统的特点在任务处理的具体模式中，问答系统与信息检索、数据库查询具有相同点，其中问答系统与信息检索均需要根据用户提出的问题在Web上进行答案信息检索，问答系统与数据库查询均需要在数据库或知识库上进行答案信息查询，但在具体的输入输出、信息获取过程、应用场景等方面存在不同[1]。
三种主流问答系统的特点如表1所示。
Table 1. Question and answer system feature table based on task processing mode表格1.基于任务处理模式的问答系统特点表类别输入输出数据解释信息获取过程适用场景信息检索关键字文档或结构化数据用户让搜索引擎明白搜索意图依赖多种检索操作，是回复驱动过程简单信息获取，网络上有大量可参考资料数据库查询结构化数据聚合用户需理解数据库模式和SQL依赖多次查询操作问题规模小而集中，存在少量语义异构信息问答系统自然语言准确答案由机器承担数据解释工作依赖自然语言处理和知识库，是问题驱动过程多样化、非结构化信息，需进行自动化语义理解2.2. 问答系统的分类根据问题答案的数据来源和回答方式的不同，主流问题系统可分为以下三类。
陆婕，李少波1) 基于Web信息检索的问答系统(Web Question Answering, WebQA)：WebQA系统在搜索引擎基础上发而来，在理解和分析用户问题意图后，以搜索引擎为支撑，在全网范围内搜索相关答案反馈用户，典型系统包括Ask Jeeves和AnswerBus系统。
2) 基于知识库的问答系统(Knowledge Based Question Answering, KBQA)：KBQA系统通过与已有的知识库或数据库资源(如Freebase、DBpedia、Yago、Zhishi.me)结合，利用非机构化文本信息(如维基百科、百度百科)，通过信息抽取的方式提前有价值的信息，并构建知识图库作为问答系统的支撑，结合知识推理等方法为用户提供更深层次语义理解的答案[2]。
3) 社区问答系统(Community Question Answering, CQA)：CQA系统也称为基于社交媒体的问答系统，其大多数答案由网友提供，通过检索社交媒体中心(如Yahoo! Answers、百度百科、知乎)与用户提问语义相似的问题，并将答案反馈给用户。
除了上述三类问答系统，还包括其他特殊场景的问答系统，如混合式问答系统(Hybird QA)、多语言问答系统(Multilingual QA)、基于常见问题库的问答系统(Frequently Asked Question, FAQ)等。
其中，KBQA 应用最为广泛，它不仅实现了对复杂问题的语义理解，还融合了多个知识库间的相关知识，并对复杂问题进行知识推理。
目前，一些基于搜索引擎的问答系统也结合了知识图谱的知识，使用语义检索的方式从多种来源收集信息，可以根据用户的问题进行一定的推理，并将适合的答案返回给用户以提高搜索质量，例如Google 知识图谱和百度知识图谱等。
3. KBQA系统设计3.1. 知识库管理知识库(Knowledge Base, KB)是用于相关领域知识的采集、整理及提取的特殊数据库[3]。
知识库中的知识来源于相关领域的专家，是求解问题所需领域知识的集合，包括基本事实、规则和其他相关信息。
知识库的表示形式是一个对象模型(Object Model)，通常为本体，包含类、子类和实体。
不同于传统的数据库，知识库中存放的知识蕴含特殊的知识表示，其结构比数据库更复杂，可以用来存放更多复杂语义表示的数据。
知识库最早被应用于专家系统，它是一种基于知识的系统，包含表示客观世界事实的一系列知识及一个推理机(Inference Engine)，并依赖一定的规则和逻辑形式推理出一些新的事实。
3.2. 关系架构设计KBQA系统是目前应用最广泛的问答系统之一，适用于人们生活的方方面面，例如在医疗、银行、保险、零售等行业建立相应专业知识的问答系统(智能客服系统)，可以给用户提供更好的服务。
知识库一般采用资源描述框架(Resource Description Framework, RDF)格式对其中的知识进行表示，除此之外，还包括维基百科等无结构化文本知识库。
典型的KBQA系统包含问句理解、答案信息抽取、答案排序和生成等核心系统[4]。
结合KBQA典型结构，本文对其系统各模块间进行细化，具体的关系架构图如图1所示，其主要模块包括问句分析(Question Analysis)、短语映射(Phrase Mapping)、消歧(Disambiguation)和查询构建(Query Construction)。
问句理解模块在提取问题实体后，答案信息抽取模块通过在知识库中查询该实体得到以该实体节点为中心的知识库子图，并依据某些规则或模板从提取到的子图中抽取相应的节点或边，得到表征问题和候选答案特征的特征向量，最后将候选答案的特征向量作为分类模型的输入，通过模型输出的分值对候选答案进行筛选，得出最终答案[5]，学习过程如图2所示。
1) 问句分析模块陆婕，李少波Figure 1. KBQA system relationship architecture diagram1. KBQA系统关系架构图图图2. KBQA问答系统的学习过程KBQA系统中用到的问句分析技术属于自然语言处理范畴的任务，并将自然语言转化成计算机可以理解的形式化语言的过程，包括自动分词(对于中文)、词性标注、命名实体识别、指代消解、句法分析等任务。
2) 短语映射模块短语映射模块负责将问题分析模块提取的信息词与知识库或知识图谱中的资源对应的标签映射连接起来。
常用方法包括本体映射、同义词映射等，并通过字符串相似度计算、语义相似度匹配(Sense-based Similarity Matcher)方法进行相似度计算。