网络问答系统
高效准确的智能问答系统设计与实现
高效准确的智能问答系统设计与实现智能问答系统是一种基于人工智能技术的应用，旨在为用户提供高效准确的问题回答和信息获取服务。
设计和实现一款高效准确的智能问答系统需要考虑多个方面，包括语义理解、知识获取、问题匹配和答案生成等环节。
本文将详细介绍智能问答系统的设计与实现方法。
一、语义理解语义理解是智能问答系统的关键环节，其目标是将用户提出的问题进行语义解析，转化为计算机能够理解的形式。
实现语义理解的方法有多种，包括规则匹配、机器学习和深度学习等。
其中，深度学习在自然语言处理领域取得了较好的效果，可以通过使用神经网络模型对问题进行编码和解码，实现精确的语义匹配。
二、知识获取为了回答用户的问题，智能问答系统需要获取相关的知识。
知识获取有多种途径，包括构建知识图谱、利用现有的知识库和抓取互联网上的信息等。
其中，构建知识图谱是一种常见的方法，可以将事实和知识以图的形式进行组织和表示，方便系统进行知识推理和查询。
三、问题匹配问题匹配是智能问答系统的关键环节之一，其目标是从知识库中找到与用户问题相匹配的相关知识。
问题匹配可以通过基于规则的方法和基于机器学习的方法实现。
前者依赖于建立的规则库，通过匹配问题中的关键词和知识库中的关键词进行匹配；后者则依赖于训练好的模型，可以根据问题的语义和上下文信息进行匹配。
四、答案生成答案生成是智能问答系统的最终目标，其目标是根据匹配到的知识，生成准确的回答并返回给用户。
答案生成可以利用规则模板、机器学习和自然语言生成等方法。
其中，自然语言生成是一种常见的方法，可以通过使用生成模型，根据问题的语义和上下文生成准确、连贯的回答。
除了以上四个环节之外，还有一些附加功能可以增强智能问答系统的性能和用户体验。
例如，实体识别和关系抽取可以帮助系统更好地理解问题和知识；用户反馈和评价机制可以帮助系统不断改进和优化。
在实际的设计和实现过程中，还需要考虑系统的性能和可扩展性。
对于大规模的知识库和用户量，需要设计有效的存储和检索算法，并采用分布式计算和并行处理等技术来提高系统的速度和吞吐量。
基于深度学习的问答系统
基于深度学习的问答系统随着人工智能技术的发展，越来越多的领域开始应用深度学习技术，其中之一便是问答系统。
基于深度学习的问答系统通过学习人类的语言模式和语义理解，能够实现对用户的自然语言提问进行准确的回答。
该技术应用广泛，可以应用于智能客服、智能助手、语音识别等领域。
下面就来了解一下基于深度学习的问答系统的原理和应用。
一、基于深度学习的问答系统是如何工作的？基于深度学习的问答系统主要通过深度神经网络来实现，这些网络会接受问题和答案作为输入，然后进行训练以学习它们之间的语义关系。
该系统通常包括三个主要的模块：问答匹配模块、语义理解模块和答案生成模块。
1、问答匹配模块：该模块负责对问题和答案进行匹配，以确定最匹配的答案。
该模块通常采用卷积神经网络或循环神经网络来实现，这些网络通过学习问题和答案之间的关系来生成匹配得分，最终选择与问题最匹配的答案。
2、语义理解模块：该模块负责理解问题，提取出问题的实际含义和意图，以便更好地回答问题。
语义理解模块通常利用自然语言处理技术，包括词性标注、命名实体识别、句法分析、情感分析等等。
3、答案生成模块：该模块负责根据匹配得分和语义理解模块提供的信息生成答案。
答案生成模块通常基于生成式模型或检索式模型实现。
对于生成式模型，它会直接从语言模型中生成答案，而检索式模型会根据候选答案的相关性进行排名，选择最优答案。
二、基于深度学习的问答系统的应用场景1、智能客服：目前许多企业都采用基于深度学习的问答系统来实现智能客服。
用户可以通过语音或文本与智能客服进行交互，提出问题并获得及时准确的回答。
2、智能助手：基于深度学习的问答系统还可以用于智能助手中，例如Siri或Alexa。
用户可以通过语音或文本与智能助手进行交互并获得相关的信息或指导。
3、语音识别：基于深度学习的问答系统还可以用于语音识别技术中。
该系统可以通过语音指令对设备进行控制、查询等操作。
三、基于深度学习的问答系统的优势和不足之处优势：1、准确性高：基于深度学习的问答系统可以学习和理解人类的语言模式和语义，从而提供更准确和有用的回答。
基于深度学习的在线问答系统设计与实现
基于深度学习的在线问答系统设计与实现随着互联网技术的飞速发展，人们在日常生活中越来越依赖网络搜索来获取所需信息。
在线问答系统是一种由机器自动回答用户提出的问题的系统，它能够帮助用户快速获取所需信息，提高工作效率和生活品质。
基于深度学习的在线问答系统是一种高效、准确的问答系统，具有较高的智能化水平。
本文将从系统设计、实现和优化方面介绍基于深度学习的在线问答系统。
一、系统设计1. 数据预处理在线问答系统需要基于大量的数据集训练，考虑到互联网数据庞杂、不规则的特点，我们需要对原始数据进行预处理。
预处理的具体步骤包括：中文分词、去除停用词、去除特殊符号等。
特别的，对于一些实体类问题，在进行分词处理的同时，需要进行实体识别和命名实体识别，以便更准确地响应答案。
2. 模型选择深度学习模型有卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等，不同的模型拥有各自的适用场景。
为了达到准确性和响应速度的平衡，我们选择使用LSTM模型来构建在线问答系统。
3. 用户界面设计用户界面设计应该结合所针对的用户群体特点，界面尽量简洁明了，方便用户使用。
通常的设计方式是包括搜索框、热门问题推荐、历史记录等模块。
二、系统实现1. 数据收集在线问答系统需要大量的语料库作为数据源进行训练。
数据可以从互联网上收集，也可以依靠人工标注的方法来获取。
另外，我们还可以使用一些开源数据集进行训练，如中文问答数据集和某度搜索数据集。
2. 模型训练在数据预处理完成后，我们可以使用Python等编程语言构建模型，使用Keras、Tensorflow等深度学习框架来实现在线问答系统。
在训练过程中，需要设置好超参数，以优化模型的性能。
模型训练的结果将被保存为可重复使用的模型文件。
3. 系统部署为了让用户能够正常使用在线问答系统，我们需要将系统部署到服务器上，并配置好相关的环境和参数。
我们可以使用Web应用或移动应用来提供用户服务。
智能问答系统设计与实现
智能问答系统设计与实现智能问答系统（Intelligent Question Answering System）是一种能够利用自然语言处理（Natural Language Processing）和机器学习（Machine Learning）技术来回答用户提出的问题的智能系统。
它包括了问题理解、知识检索、答案生成和回答展示等多个模块，通过对输入问题的分析和与海量的知识库比对，系统能够准确、快速地给出用户满意的答案。
设计与实现一个高效、准确的智能问答系统，需要以下几个关键步骤：1. 数据收集与预处理智能问答系统的训练和测试数据是构建其性能和准确性的基础。
通过爬虫技术从互联网上收集具有代表性的问题和答案数据，同时通过数据清洗、去除噪声和标注等预处理步骤，确保数据的质量和准确性。
2. 问题理解与分类准确地理解用户提出的问题是智能问答系统的核心任务。
将问题进行分词、词性标注和句法分析，通过识别问句的类型和问题的主体、客体等要素，可以更好地定位问题并进行后续的知识检索和答案生成。
3. 知识检索与答案生成知识检索是智能问答系统的关键环节。
通过构建和整合大规模的知识库，如百科全书、论文、新闻等，可以提供丰富的背景知识和上下文信息。
使用索引技术和倒排索引等算法，快速地检索与问题相关的知识，然后根据问题和检索结果，采用机器学习方法进行答案生成。
4. 语义理解和回答展示为了让用户能够更好地理解系统的回答，智能问答系统需要实现语义理解和回答展示功能。
通过自然语言生成技术，将生成的答案转化为易于理解的自然语言表达形式，同时可以结合图表、图片等多媒体内容，提供更加直观和全面的回答展示。
为了提高智能问答系统的准确性和性能，还可以考虑以下设计和实现的技术手段：1. 机器学习模型的训练和优化利用监督学习、强化学习等机器学习方法对智能问答系统的各个模块进行训练和优化，提高问题理解、知识检索和答案生成的准确性和效率。
2. 深度学习模型的应用深度学习技术在自然语言处理领域取得了显著的成果。
AI智能问答是什么原理
AI智能问答是什么原理AI智能问答系统是一种利用人工智能技术开发的应用程序，旨在根据用户提出的问题，通过对知识库中的信息进行分析和匹配，给出准确、有用的答案。
这种系统的设计和实现涉及多个方面的原理和技术，包括自然语言处理、信息检索、知识图谱构建等。
本文将介绍AI智能问答系统的原理和相关技术。
自然语言处理是AI智能问答系统的基础，其目标是实现计算机对人类自然语言的理解和处理。
其中，问句分析是一个重要的环节，通过对用户提出的问题进行分词、词性标注、依存句法分析等处理，将输入的问题进行语义解析。
例如，对于问题“中国的首都是哪里？”，自然语言处理技术会将其解析为“中国”（实体）+“首都”（属性）+“哪里”（问句），从而帮助系统理解用户的意图。
信息检索是AI智能问答系统的核心技术，其主要任务是从大规模的知识库中检索相关的信息，并根据问题的语义匹配度进行排序。
常用的信息检索技术包括倒排索引、向量空间模型等。
倒排索引以词为索引项，将文档中包含该词的位置信息记录下来，方便后续的查询操作；向量空间模型则通过将问题和文档表示为向量，计算它们之间的相似度来进行匹配。
知识图谱是AI智能问答系统的另一个重要组成部分，它以图的形式组织和表示事物之间的关系和属性。
知识图谱的构建需要从多个来源获取结构化的数据，如维基百科、百度百科等。
这些数据经过处理和融合后，形成一个大规模的知识图谱，其中的实体和关系可以被智能问答系统用来回答用户的问题。
例如，在问句“马云是什么时候出生的？”中，知识图谱可以提供“马云”（实体）+“出生日期”（属性）。
除了上述核心技术外，AI智能问答系统还可以借助深度学习等技术来提高问答的准确性和性能。
深度学习以神经网络为基础，通过大量的训练数据和优化算法，自动从数据中学习到问题和答案之间的映射关系，从而提高系统对复杂问题的理解和回答能力。
综上所述，AI智能问答系统的实现基于自然语言处理、信息检索、知识图谱等多个技术的融合。
基于神经网络算法的智能问答系统设计与实现
基于神经网络算法的智能问答系统设计与实现随着互联网技术的不断发展，人们对于信息获取和处理的要求也越来越高。
在日常生活中，我们经常需要查询各种各样的信息，如天气、交通、健康等等。
而对于这些问题的回答，传统的搜索引擎可能并不能完全满足人们的需求。
因此，基于神经网络算法的智能问答系统应运而生。
一、智能问答系统的定义智能问答系统是指利用人工智能技术，通过分析和理解用户的问题，从大量的知识库中寻找答案，并向用户提供准确、个性化、人性化的解答的一种系统。
与传统的搜索引擎不同，智能问答系统更加注重对用户意图的理解和把握，能够向用户提供更加精准的答案。
二、智能问答系统的技术原理智能问答系统的核心技术是自然语言处理和机器学习，其中机器学习又是指神经网络算法。
在实现智能问答系统的过程中，需要将大量的知识库（如百度百科、维基百科等）中的数据进行处理和提取，然后构建一个庞大的人工神经网络模型来实现对于问题的分类和答案的推断。
由于神经网络算法能够不断地学习和优化自身的性能，因此智能问答系统在使用的过程中，其精准度和回答质量也会不断提高。
而随着用户数量的不断增加，智能问答系统会不断地从用户语言习惯、问答行为等角度进行学习，进一步提高其回答的精准度。
三、智能问答系统的应用场景智能问答系统的应用场景广泛，可以应用于互联网、金融、医疗、教育等各行各业。
例如在医学领域，智能问答系统可以用于快速回答患者的就医问题，方便患者得到及时有效的帮助；在金融领域，智能问答系统可以用于跟踪股市动态、提供交易建议等。
另外，智能问答系统还可以应用于在线客服、智能家居等领域。
例如，在智能家居中，智能问答系统可以回答用户的各类问题，如如何设置家庭自动化、如何操控智能设备等。
四、智能问答系统的未来趋势智能问答系统是人工智能技术的重要应用之一，其应用领域将会越来越广泛。
在未来，智能问答系统将会更加智能化、人性化、个性化。
例如，智能问答系统可以按照用户的语音、表情等多维度信息来进行推断和回答，实现更好的用户体验。
深度学习技术如何进行问答系统构建
深度学习技术如何进行问答系统构建在信息时代，我们每天都接触到大量的信息，如何从海量的数据中快速获取想要的信息变得尤为重要。
问答系统作为一种能够回答用户提出的问题的人工智能技术，正逐渐成为解决这一问题的有效途径之一。
而深度学习技术在问答系统的构建中发挥着重要作用。
深度学习是一种用于机器学习的技术，通过构建深层神经网络来模拟人脑的学习和思考过程。
问答系统的构建借助于深度学习技术，可以更好地理解人类语言、推理和表达能力，从而实现语义理解和问题解答。
首先，构建一个问答系统的关键是语义理解。
深度学习在问答系统中起到了突出的作用。
通过利用深层神经网络，问答系统能够对输入的自然语言进行分析和解读，从中提取出与问题相关的信息。
深度学习模型可以通过大量的文本数据进行训练，自动学习词汇、语法和句法结构，有助于系统更好地理解用户的提问。
其次，深度学习技术在文本匹配和问题解答中也发挥着重要的作用。
问答系统需要根据用户提出的问题，在已有的知识库中查找相关的答案。
深度学习模型可以通过匹配问题和知识库中的句子，寻找相似性并获得最可能的答案。
在构建问答系统时，应该考虑以下几个关键步骤：首先，要构建一个高质量的知识库。
知识库是问答系统的重要组成部分，包含了系统所需要的知识和信息。
可以通过爬取互联网上的文本数据，或者根据领域专家提供的信息建立知识库。
知识库的质量直接影响了问答系统的性能。
然后，为了便于对问题和答案进行处理，需要进行自然语言处理（NLP）的预处理。
NLP技术可以对用户提问的问题和知识库中的句子进行分词、词性标注和实体识别等处理，提取出有用的信息。
这些处理对于模型的训练和推理过程是必不可少的。
接下来，需要设计一个合适的深度学习模型来实现问答系统的构建。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和注意力机制（Attention Mechanism）等。
这些模型可以根据具体的问题特点进行选择和组合，以达到更准确的问题解答效果。
智能问答系统
智能问答系统一、介绍1.1 系统背景智能问答系统是一种基于技术的应用，旨在模拟人类智能，能够理解和回答用户提出的问题。
通过自然语言处理、机器学习和知识图谱等技术的支持，智能问答系统能够从海量的数据中提取有用的信息，为用户提供准确、快速的答案。
1.2 系统目标本智能问答系统的目标是实现以下功能： - 能够理解用户提出的自然语言问题；- 能够在海量的知识库中搜索相关信息，并准确的答案；- 能够与用户进行交互，提供友好的用户界面。
二、系统架构2.1 系统组成智能问答系统由以下组件构成：- 用户界面：提供给用户输入问题的界面，可以是文本输入框、语音输入等；- 自然语言处理模块：负责将用户输入的自然语言问题转化为计算机可理解的形式；- 知识库：存储了大量的结构化和半结构化数据，包括文本、图像、音频等形式的信息；- 问答匹配模块：根据用户提出的问题在知识库中搜索相关信息，并候选答案；- 答案模块：根据候选答案进行排序、过滤，并最终的答案；- 用户交互模块：将最终的答案返回给用户，并提供相关的推荐和补充信息。
2.2 系统流程智能问答系统的工作流程如下：1.用户通过用户界面输入问题；2.自然语言处理模块对问题进行分析和转化；3.问答匹配模块在知识库中搜索相关信息，候选答案；4.答案模块对候选答案进行排序和过滤，最终的答案；5.用户交互模块将答案返回给用户，并提供相关的推荐和补充信息。
三、技术实现3.1 自然语言处理技术自然语言处理技术是智能问答系统的核心技术之一，主要包括以下方面：- 分词：将输入的自然语言文本切分为一个个独立的词语；- 词性标注：对每个词语进行词性的标注，如名词、动词等；- 句法分析：分析句子的句法结构，包括主谓宾等关系；- 语义解析：将句子转化为逻辑形式，进行语义的理解；- 情感分析：分析句子的情感倾向，包括积极、消极等情感。
3.2 知识图谱技术知识图谱是智能问答系统的另一个重要支持技术，通过构建实体-关系-属性的网络结构，将知识进行表示和存储，便于系统对知识的理解和推理。
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• 不对文章整体语义进行编码对每个单 词及其上下文语义进行编码
• 在实际使用的时候是使用每个单词的 RNN隐层状态来进行相关计算
• 本质上是从文章中推导出某个概率最 大的单词作为问题的答案，所以对文 章以单词的形式来表征非常自然。
问答系统核心技术
3 基于自由文本的问答系统
问答系统的前世今生
1 传统问答系统
图灵提出，检验计算机智能高低的最好办法是 让计算机来讲英语和理解英语，他天才地预见 到计算机和自然语言将会结下不解之缘，他设 计了如图所示的 Turing 测试。
问答系统的前世今生
1 传统问答系统
• 1966 年 美 国 公 布 了 否 定 机 器 翻 译 的ALPAC 报告之后，处于草创时期的机 器翻译研究转入低潮，于是，同自然语 言的计算机处理有关的研究，逐渐转向 了自然语言问答系统方面。
知识库问答即给定自然语言问题，通过对问题进行语义理 解和解析，进而利用知识库进行查询、推理得出答案。
问答系统核心技术
2 基于知识库的问答系统
语义解析： • 一种偏语言学的方法。 • 将自然语言转化为一系列形式化的逻辑
形式, 进行解析，得到可以表达整个问题 语义的逻辑形式。 • 通过相应的查询语句在知识库中进行查 询，从而得出答案。
问答系统的前世今生
1 传统问答系统
• 传统的问答系统是人工智能领域的一个应 用，通常局限于一个非常狭窄专门的领域；
• 由人工编制的知识库加上一个自然语言接口 而成；
• 领域狭窄，词汇总量很有限，其语言和语用 的歧义问题可以得到有效的控制；
• 问题是可以预测的，合成相应的答案自然有 律可循。
问答系统的前世今生
新型网络计算技术
New network computing technologies
网络问答系统 发展及应用
问答系统发技术 3 问答系统实战 4 案例
问答系统的前世今生
1 传统问答系统
早在计算机出现以前，英国数 学家 图灵就预见到未来的计 算机将会对自然语言研究提出 新的问题。
• TF指某单词在某一文档中出现的频率 • IDF指的是某个词在整个语料库中的出
现过的文档数目
问答系统核心技术
4
FAQ问答系统
问答系统核心技术
4
FAQ问答系统
使用共享参数的卷积 神经网络(CNN)来对 两个问句进行特征提 取，再将提取后的特 征使用余弦相似度计 算相似性。
问答系统核心技术
4
FAQ问答系统
进行Attention计算 • 按照二维矩阵的行来进行Attention计算 • 按照二维矩阵的列来进行Attention计算
问答系统核心技术
4
FAQ问答系统
• 问题处理（查询、问询改写，错词 纠正，同义词替换……）
• 召回（召回率要很高，准确性可以 比较低）
• 答案选择（准确性要高）
问答系统核心技术
使得问题和正确答案的向量表达的得分尽 量高 • 根据候选答案的向量表达和问题表达的得 分进行筛选，得出最终答案。
问答系统核心技术
3 基于自由文本的问答系统
由若干简单事实形成的文 章以及给出对应问题，要 求机器阅读理解文章内容 并作出一定的推理，从而 得出正确答案，正确答案 往往是文章中的某个关键 词或者实体。
双向RNN
问答系统核心技术
1 自然语言处理基础
Transformer
问答系统核心技术
1 自然语言处理基础
宏观视角
输入句子： The animal didn't cross the street because it was too tired “it”在这个句子中指的是street 还是animal 自注意力机制会允许“it”与 “animal”建立联系 自注意力会关注整个输入序列的所 有单词，帮助模型对本单词更好地 进行编码。
问答系统核心技术
1 自然语言处理基础
基于Hierarchical Softmax的模型
从隐藏层到输出的softmax层这里的计算量个改进，为了避 免要计算所有词的softmax概率，采用了霍夫曼树来代替从 隐藏层到输出softmax层的映射
由于是二叉树，之前计算量为VV,现在变成了log2Vlog2V。第二，由于使用霍夫曼树是高频的词靠近树根，这样高频词需要更少的时间会被找到
问答系统的前世今生
2 互联网下的问答系统
• 通用闲聊型：使对话系统更富于人性化
问答系统发展及应用
1 问答系统的前世今生 2 问答系统核心技术 3 问答系统实战 4 案例
问答系统核心技术
1 自然语言处理基础
词向量 杭州 [0,0,0,0,0,0,0,1,0,……0,0,0,0,0,0,0]
上海 [0,0,0,0,1,0,0,0,0,……0,0,0,0,0,0,0]
问答系统核心技术
1 自然语言处理基础
• Convolution Neural Network • Recurrent Neural Network • Transformer
问答系统核心技术
1 自然语言处理基础
Convolution Neural Network
问答系统核心技术
1 自然语言处理基础 循环神经网络（RNN）
问答系统核心技术
1 自然语言处理基础
采用了二元逻辑回归的方法，规定沿着左子 树走，那么就是负类(霍夫曼树编码1)，沿着右子 树走，那么就是正类(霍夫曼树编码0)。
由于是二叉树，之前计算量为V,现在变成了 log2V；由于使用霍夫曼树是高频的词靠近树根， 高频词需要更少的时间会被找到，这符合贪心优化 思想。
1 传统问答系统
• 上个世纪60年代研 制的LUNAR系统， 专事回答有关阿波 罗登月返回的月球 岩石样本的地质分 析问题。
问答系统的前世今生
1 传统问答系统
第一阶段：句法分析 采用扩充转移网络及语义探索方法产生出所 提问题的推导树。
第二阶段：语义解释 用形式提问语言来表示所提问题的语义，从 而对提问的句子作出语义解释。
答案选择
问答系统核心技术
4
FAQ问答系统
基于答案选择的方法
问答系统发展及应用
1 问答系统的前世今生 2 问答系统核心技术 3 问答系统实战 4 案例
问答系统实战
1 环境
GPU： GTX1070
平台： Tensorflow等
数据集
问答系统核心技术
1 自然语言处理基础
问答系统核心技术
1 自然语言处理基础
LSTM
RNN
问答系统核心技术
1 自然语言处理基础
细胞状态直接在整个链上运行，只 有一些少量的线性交互。
问答系统核心技术
1 自然语言处理基础
“门”的结构 • 去除或者增加信息到
细胞状态的能力。 • 包含一个 sigmoid 神
第三阶段：回答问题 把形式提问语言表达式执行于数据库，产生 出对问题的回答。
问答系统的前世今生
1 传统问答系统
缺陷： • 本质上这些都是局限于实验室的玩具系
统，完全没有实用的可能和产业价值。
问答系统的前世今生
2 互联网下的问答系统
大数据背景： • 自1995年以来，互联网开始进入快速
发展的轨道，其中包含的信息量呈爆 炸式地增长。 • 2015年，网页数量超过了1万亿，而 在2006年的时候，这个数字是2000 亿。
对文章整体进 行向量表示
模型二
问答系统核心技术
3 基于自由文本的问答系统 问题表示方法
问答系统核心技术
3 基于自由文本的问答系统
一维模型
问答系统核心技术
3 基于自由文本的问答系统
• 文章内容使用模型一的方式 • 问题一般使用模型三的方式 • 通过某种匹配函数来计算文章中每个单词
Di语义和问题Q整体语义的匹配程度 • 通过SoftMax函数进行归一化 • 将相同单词的计算出的概率值进行累加，
4
FAQ问答系统
• 基于词汇计数：字面匹配
• 基于语言模型：用概率的方法来判断 知识库里面的 FAQ 和用户问询在哪一 种在概率上更为接近
• 基于向量化的方法：把用户的问询投 射到这样的向量空间里去，把知识库 的 FAQ 也投射到这样的向量空间里
问答系统核心技术
4
FAQ问答系统
TF-IDF
• 核心思想在于判断某个词对于语料库中 的每个语料的重要程度
问答系统核心技术
2 基于知识库的问答系统
信息抽取 • 提取问题中的实体 • 查询该实体，得到以该实体节点为中心
的知识库子图 • 建立分类器通过输入问题特征向量对候
选答案进行筛选，从而得出最终答案。
问答系统核心技术
2 基于知识库的问答系统
向量建模 • 根据问题得出候选答案 • 把问题和候选答案都映射为分布式表达 • 通过训练数据对该分布式表达进行训练，
经网络层和一个 pointwise 乘法操作。
问答系统核心技术
1 自然语言处理基础
遗忘门决定丢弃信息
问答系统核心技术
1 自然语言处理基础
记忆门决定记忆新的信息
问答系统核心技术
1 自然语言处理基础
更新细胞状态
问答系统核心技术
1 自然语言处理基础
输出门决定输出信息
问答系统核心技术
1 自然语言处理基础
问答系统核心技术
1 自然语言处理基础
word2vec •e
问答系统核心技术
1 自然语言处理基础
CBOW(Continuous Bag-of-Words )
问答系统核心技术
1 自然语言处理基础
Skip-gram
问答系统核心技术
1 自然语言处理基础
问答系统核心技术