人工智能自动问答系统方案设计
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一、引言随着人工智能技术的不断发展，智能问答系统在各个领域得到了广泛的应用。
智能问答系统是一种能够理解用户提出的问题，并给出相应答案的人工智能系统。
本文将介绍基于人工智能的智能问答系统的设计与实现过程，包括系统架构、核心技术和实际案例分析。
二、系统架构1. 数据采集与处理智能问答系统首先需要建立一个庞大的知识库，以支持对用户问题的回答。
数据采集可以通过网络爬虫等方式获取各种文本数据，然后进行处理和清洗，构建结构化的知识图谱。
2. 自然语言处理自然语言处理是智能问答系统中至关重要的一环，包括分词、词性标注、句法分析等技术。
通过自然语言处理技术，系统可以理解用户提出的问题，并将其转化为计算机可处理的形式。
3. 问题匹配与检索在接收到用户问题后，系统需要进行问题匹配与检索，找到最相关的答案。
这一过程通常包括倒排索引、相似度计算等技术，以提高检索效率和准确性。
4. 答案生成与展示根据检索到的结果，系统需要生成符合用户需求的答案，并以易懂的方式展示给用户。
这可能涉及到文本生成、知识推理等技术，以确保答案的准确性和可读性。
三、核心技术1. 机器学习机器学习是智能问答系统中常用的核心技术之一，包括分类、聚类、回归等算法。
通过机器学习，系统可以从海量数据中学习规律，并不断优化自身的表现。
2. 深度学习深度学习是近年来备受关注的人工智能技术，在智能问答系统中也有广泛应用。
深度学习模型如神经网络可以帮助系统更好地理解复杂问题，并给出更精准的答案。
3. 强化学习强化学习是一种通过试错来优化决策的方法，在智能问答系统中可以用于优化问题匹配和答案生成过程。
通过强化学习，系统可以不断改进自身的表现。
四、实际案例分析以目前比较知名的智能问答系统小冰为例，它基于微软亚洲研究院开发的人工智能技术，可以回答各种类型的问题，并且具有较高的准确率和流畅度。
小冰通过不断学习用户反馈和数据更新，逐渐提升了自身的智能水平。
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，人工智能已经逐渐成为我们生活中不可或缺的一部分。
在今天的社会中，人们对于快速获取准确信息的需求日益增长。
而基于人工智能的智能问答系统便应运而生，它能够通过对输入问题的自动分析，快速给出准确的答案。
本文将介绍如何设计与实现基于人工智能的智能问答系统。
一、概述基于人工智能的智能问答系统是一种能够实现自动问答的系统。
它通过结合自然语言处理、机器学习和知识图谱等技术，对输入的问题进行全面的分析和处理，最终给出符合用户意图的准确答案。
智能问答系统的设计与实现可以分为以下几个关键步骤。
二、数据预处理在设计智能问答系统之前，需要进行数据预处理工作。
首先，需要构建一个知识图谱，它包含了各种实体之间的关系和属性。
其次，需要收集并清洗与系统主题相关的问题和答案数据，以建立一个合适的训练集。
最后，对文本进行分词、去除停用词等处理，以便后续对问题和答案进行分析。
三、问题分析与意图识别在用户提问后，智能问答系统首先需要对问题进行分析，并识别出用户的意图。
这个步骤通常包括对问题进行分词、实体识别和关键词提取等操作，以获取问题的本质和用户需求。
通过机器学习算法和训练样本的匹配，系统能够识别问题所属的领域和用户意图，为后续的答案搜索和生成提供依据。
四、答案搜索与生成在得到用户问题的意图后，智能问答系统将根据意图对知识图谱和训练集进行搜索，以找到与问题相关的答案。
这个步骤通常包括关键词匹配、语义相似度计算和答案排序等操作。
通过与知识图谱中的实体和关系进行匹配，系统能够找到与问题相关的实体和属性，并进一步推理和生成答案。
生成的答案可以是简单的事实性回答，也可以是更加复杂的推理型回答。
五、答案评估与反馈生成答案后，智能问答系统需要对答案进行评估，并根据用户的反馈进行调整和改进。
系统可以通过与用户进行对话，获取用户对答案的满意度和准确性反馈。
这些反馈可以用于训练系统的机器学习模型，提高系统的准确性和适应性。
基于人工智能的自动问答系统设计与实现
基于人工智能的自动问答系统设计与实现近年来，随着人工智能技术的发展与普及，基于人工智能的自动问答系统在各个领域得到了广泛应用。
本文将探讨该系统的设计与实现，并介绍一种基于人工智能的自动问答系统的具体实现方法。
首先，设计一个高效的自动问答系统需要具备以下几个关键步骤：问题理解、信息检索、答案生成和答案评估。
在问题理解阶段，系统需要能够将用户提出的问题进行有效的分析与处理，包括词性标注、实体识别、关键词提取等。
在信息检索阶段，系统需要能够从大规模的知识库或互联网中获取相关的信息，以便为用户提供准确的答案。
在答案生成阶段，系统需要能够根据问题和相关信息，生成高质量的答案。
最后，在答案评估阶段，系统需要能够对生成的答案进行评估，提供最符合用户需求的答案。
在实现上述步骤时，可以借助NLP（自然语言处理）技术与机器学习算法来提升系统的性能。
例如，在问题理解阶段，可以使用分词、词性标注和命名实体识别等NLP技术来对问题进行处理和分析。
而在信息检索阶段，可以利用文本检索技术和搜索引擎来从知识库或互联网上获取相关信息。
在答案生成阶段，可以使用机器学习算法，如序列到序列模型或生成对抗网络（GAN），来生成高质量的答案。
而在答案评估阶段，可以使用评估指标或人工审核等方法来对答案的准确性和可信度进行评估。
此外，为了提升自动问答系统的性能和用户体验，还可以考虑以下几个方面的优化。
首先是多模态输入支持，即系统能够处理不仅仅是文本形式的问题，还可以接受图像、音频或视频等多种形式的输入。
其次是多语种支持，即系统能够处理多种语言的问题和回答，以适应全球化的需求。
再次是个性化推荐支持，即系统能够根据用户的偏好和历史记录，提供个性化的问题和答案推荐，提升用户体验。
最后是可解释性支持，即系统能够解释其答案的来源和推理过程，提高用户对系统答案的理解与信任。
在实际应用中，基于人工智能的自动问答系统已经在各个领域得到了广泛应用。
例如，在在线客服领域，自动问答系统能够根据用户提出的问题，自动给出相关的答案或解决方案，提升客户服务的效率和质量。
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1. 智能问答系统的背景和意义智能问答系统是一种基于人工智能技术的应用，旨在通过自动回答用户提出的问题，提供准确、及时、个性化的信息服务。
随着信息技术和互联网的快速发展，人们对于获取知识和解决问题的需求也越来越迫切。
传统搜索引擎虽然可以提供大量信息，但用户需要自行筛选和整理，效率较低。
而智能问答系统通过结合自然语言处理、知识图谱、机器学习等技术，可以更好地理解用户问题并给出准确的回答，大大提高了信息获取效率。
2. 智能问答系统的基本原理智能问答系统主要包括问题理解、知识表示与存储、知识推理与匹配以及回答生成等模块。
在问题理解模块中，系统通过自然语言处理技术对用户提出的问题进行分析，并进行意图识别和实体抽取等操作。
在知识表示与存储模块中，系统需要构建一个庞大而丰富的知识图谱，并将各类实体和关系进行结构化表示和存储。
在知识推理与匹配模块中，系统通过匹配用户问题与知识图谱中的信息，进行推理和匹配，找到与问题相关的知识。
最后，在回答生成模块中，系统将找到的知识进行整合和生成回答，并通过自然语言生成技术将回答转化为自然语言形式输出给用户。
3. 智能问答系统的关键技术为了实现高效准确的问答服务，智能问答系统需要依赖一系列关键技术。
首先是自然语言处理技术，在问题理解模块中起到了至关重要的作用。
自然语言处理技术可以将用户提出的问题转化为计算机可以理解和处理的形式，并进行意图识别、实体抽取、句法分析等操作。
其次是知识图谱技术，智能问答系统需要构建一个庞大丰富且准确可靠的知识图谱来支持问题回答。
知识图谱可以将各类实体和关系进行结构化表示，并提供高效查询和推理功能。
另外，机器学习技术也是智能问答系统中不可或缺的一部分。
通过机器学习算法可以对大量数据进行训练和学习，提高系统对于问题理解、知识匹配和回答生成等任务的准确性和效率。
4. 智能问答系统的应用场景智能问答系统在多个领域都有广泛的应用。
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智能问答系统是一种基于人工智能技术的系统，旨在根据用户提出的问题提供准确和详细的答案。
它的设计和实现需要考虑自然语言处理、知识图谱、机器学习等相关技术。
在设计智能问答系统之前，首先需要构建一个庞大的知识库。
知识库是存储问题和答案对应关系的数据库，其内容可以包括常见问题、专业知识、事实性信息、常识等。
知识图谱技术可以用于构建知识库，将不同概念之间的关系进行建模，并将其与问题和答案关联起来。
有了丰富的知识库，智能问答系统才能提供全面和准确的答案。
在实现智能问答系统时，自然语言处理（NLP）技术是不可或缺的。
NLP技术用于将用户的自然语言问题转化为计算机可以理解的形式。
其中，句法分析可以对用户的问题进行分词、词性标注和句法结构分析，从而清晰地提取问题中的实体、属性和关系。
语义理解则可以理解问题的语义含义，从而可以准确匹配问题和答案之间的关系。
另外，机器学习技术在智能问答系统的设计和实现中起到了重要的作用。
通过对知识库中的问题和答案进行训练，可以构建问题分类和答案匹配模型。
问题分类模型可以将用户的问题分为不同的类别，以便更快地定位到相关的问题和答案。
答案匹配模型则可以根据问题的特征和答案的特征进行匹配，从而选择最相关和最准确的答案。
对于智能问答系统的实现而言，还需要解决一些挑战。
首先，语言的多样性和复杂性使得问题理解和答案生成变得困难。
不同的地区和文化背景有不同的语言表达方式，因此系统需要具备跨语言和跨文化的能力。
其次，问题和答案的多义性也增加了系统的难度。
同一问题可以有多种不同的解释和答案，系统需要根据上下文和语境进行准确的理解和判断。
此外，实时性和实时性的要求也对系统性能提出了挑战。
智能问答系统在处理大量用户的问题时，需要保证快速、准确地回答，并及时更新知识库以适应新的问题和答案。
为了解决这些挑战，研究人员和工程师们提出了许多智能问答系统的改进方法。
其中，模型融合和深度学习技术是当前最热门的研究领域之一。
基于人工智能的智能问答系统设计实现
基于人工智能的智能问答系统设计实现智能问答系统是人工智能的一个重要应用领域。
它能够通过对问题进行自动分析和处理，准确和迅速地回答问题，已经成为现代社会中不可或缺的工具。
本文将介绍基于人工智能的智能问答系统的设计和实现。
一、智能问答系统的概述智能问答系统利用机器学习、自然语言处理、知识图谱等技术对用户提出的问题进行处理和分析，最终以自然语言方式向用户提供答案。
它不仅可以回答简单的问题，而且可以回答复杂的问题，并且在不断学习和优化中不断提高回答的准确性。
智能问答系统已经广泛应用于搜索引擎、智能客服、语音助手等领域。
二、智能问答系统的设计1.系统架构智能问答系统的架构分为前端和后端两部分。
前端主要由用户界面、问答界面、搜索引擎和语音识别等组成，其作用是接收用户的输入并将其传递到后端进行处理。
后端主要由自然语言处理系统、知识图谱系统、答案生成系统等组成，其作用是对用户的问题进行分析和处理，并生成相应的答案并返回给前端。
2.数据预处理智能问答系统的数据预处理是整个系统设计的核心。
数据预处理通过对大量的语料库进行处理和分析，从中提取知识和规则，并建立知识图谱，以支持系统的智能回答。
例如，通过维基百科等网络知识库构建实体识别和关系抽取模型，对问题进行分析，提取问题中的实体和属性，并将其和知识图谱中的实体和属性进行匹配，从而确定问题的意图。
3.自然语言处理自然语言处理是智能问答系统的关键技术之一。
其目的是将自然语言转化为计算机可以处理的形式。
自然语言处理技术包括分词、词性标注、实体识别、关系抽取、语义角色标注等。
4.知识图谱知识图谱是智能问答系统的另一个关键技术。
知识图谱是一种语义网络，用于描述现实世界的实体和它们之间的关系。
知识图谱主要包含实体、属性和关系，可以用于为问题提供针对性的答案。
例如，知识图谱可以包含人物、组织、事件等实体，以及它们之间的关系，如出生日期、职业、所属组织等属性。
5.答案生成答案生成是智能问答系统的最终目的。
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。
基于人工智能的智能问答系统设计
基于人工智能的智能问答系统设计第一章：前言随着人工智能技术的不断发展，智能问答系统已经成为了人工智能领域一个重要的应用方向。
智能问答系统通过分析用户的提问，自动给出准确的答案，不仅可以大大提高用户的体验，还可以有效降低客服人员的工作量。
本文基于人工智能技术，介绍了如何设计一个智能问答系统。
第二章：技术原理智能问答系统技术主要基于自然语言处理和机器学习技术。
系统通过语义分析、文本相似度计算等技术，实现用户问题的自动匹配和答案生成，同时结合用户反馈信息进行自我学习和优化。
第三章：框架设计系统的框架设计主要分为三个部分：前端UI设计、后台逻辑和数据存储。
前端通过用户界面，实现用户输入问题和查看答案的功能，并将用户输入的问题发送给后台逻辑。
后台逻辑负责接收用户问题，进行处理、计算和答案生成，并将结果返回给前端。
系统数据存储部分，主要是存储问题和答案，以便后续系统学习和优化。
第四章：功能设计系统的主要功能包括：问答模块、自动学习模块和反馈模块。
问答模块是系统的核心功能，用户可以在系统中输入问题，并获得准确的答案。
自动学习模块主要是通过用户反馈训练系统，使其具备更高的准确率和可用性。
反馈模块允许用户对系统的问题和答案给出反馈，包括好评、差评和建议等，以使系统更好地与用户互动和学习。
第五章：实现方法实现方法主要包括文本分析、数据挖掘和机器学习技术。
文本分析主要是对用户问题进行分词、实体抽取和关键字匹配等处理，以便将用户问题与标准答案匹配。
数据挖掘主要是在答案库中挖掘相似度高的问题和答案，以找出最优匹配结果。
机器学习技术主要是训练和优化模型，通过大量训练数据训练出高准确率的模型。
第六章：案例分析本章将结合一个案例对智能问答系统进行分析。
以医学领域的问答系统为例，系统将从问题输入到答案生成、反馈处理等方面进行详细的说明。
第七章：未来展望本文介绍的智能问答系统仅代表一个基础实现，未来还有许多发展和创新的空间。
人工智能技术的不断发展，将极大推动智能问答系统的发展，成为未来各行业的智能助手。
基于人工智能的自动问答系统设计与优化
基于人工智能的自动问答系统设计与优化1. 引言自动问答系统是利用人工智能技术实现的一种能够根据用户提出的问题自动回答的系统。
这种系统的设计和优化对于提高用户体验、提高信息检索效率和解决实际问题具有重要意义。
本文将探讨基于人工智能的自动问答系统的设计原理和优化方法。
2. 系统设计原理2.1 问题理解自动问答系统首先需要理解用户提出的问题。
为了实现这一目标，可以采用自然语言处理技术，将用户问题转化为机器可以处理的形式。
常用的技术包括句法分析、语义分析和语言模型等。
2.2 知识获取自动问答系统需要获取并存储相关领域的知识，以便回答用户的问题。
知识可以通过爬虫技术从互联网等渠道进行获取，也可以通过人工标注或者统计学方法进行构建。
知识的获取涉及到数据清洗、数据结构化和知识表示等问题。
2.3 答案生成根据用户提出的问题和系统获取的知识，自动问答系统需要生成准确和具有可读性的答案。
答案生成可以通过模板匹配、逻辑推理、机器学习和生成式方法等实现。
3. 系统优化方法3.1 模型训练为了提高自动问答系统的准确性和智能性，需要进行模型训练。
可以使用监督学习、强化学习等方法对系统进行优化。
此外，可以引入预训练模型和迁移学习等方法，利用已有的知识来提高系统性能。
3.2 用户反馈用户反馈是优化自动问答系统的重要依据。
通过用户的反馈信息，可以了解系统的不足之处，并针对性地进行改进。
可以采用用户满意度调查、用户行为分析等方法来获取用户反馈。
3.3 多模态支持随着多媒体技术的发展，自动问答系统也可以支持图像、音频等多媒体形式的输入和输出。
通过引入多模态技术，可以为用户提供更加丰富和综合的答案。
4. 未来发展趋势4.1 深度学习技术的应用随着深度学习技术的不断发展，将其应用于自动问答系统中有望进一步提升系统的准确性和智能性。
深度学习模型可以通过大规模数据的训练来提取更加丰富的特征表示，从而改善系统的表现。
4.2 语境感知的进一步提升为了更好地理解用户的问题和上下文，自动问答系统需要进一步提升对语境的感知能力。
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释放数据决策力
目录
第一部分 人工智能大数据概览 第二部分 知识图谱技术概览 第三部分 自动问答解决方案
我国的大数据+人工智能战略
大数据战略发展历程
国外 ➢ 2005年Hadoop项目研究分布式系统
基础架构 ➢ 2008年末，部分计算机研究人员认可
“大数据” ➢ 2012年3月，美国政府发布了《大数
运动 效果
照片 识别
工业 保养
语音 识别
医学图 像识别
深度 学习
机器 翻译
知识 图谱
语音 搜索
精准 营销
自动 驾驶
思想就是堆叠多个层，一层的输出作为下一层的输入，输入信息分级表达
➢ 一堆输入I（如一堆图像或者文本） ➢ 一个系统S（有n层），通过调整系统中参数，使得它的输出仍然是输入I ➢ 自动地获取得到输入I的一系列层次特征，即S1，…, Sn。 ➢ 输出严格地等于输入或者输入与输出的差别尽可能地小 ➢ 训练耗时，模型正确性验证复杂且麻烦 ➢ 某些深度网络不仅训练而且线上部署也需要GPU支持，计算资源要求高
赛马结果 ➢ 微软人工智能的语言理解能创新技术 ➢ 科大讯飞即时语音翻译 ➢ 智慧气象预报\山东智慧旅游
人工智能
什么是人工智能 人工智能有多种表述方式，多种处理技术 必须能够感知、推断和行动，然后根据经验进行调整
国内 ➢ 智慧气象预报 ➢ 智慧城市 ➢ 阿里信用贷款和淘宝数据魔方 ➢ 腾讯大数据视频
相 辅 相 成
人工智能战略发展历程
国外 ➢ 2016年初，AlphaGo在围棋领域实现了
重大突破 ➢ 2016年10月，美国政府发布《国家人工
智能研究与发展策略规划》 国内 ➢ 2016年5月，发改委等印发《＂互联网＋
人工智能
机器学习 深度学习 卷积神经网络
类脑学习
深度增强学习 Q学习 增强学习
人工智能-机器学习-深度学习
传感器数据
预处理
特征提取
特征选择
推理、预测、识别 机器学习
中间三部分是特征表达。良好的特征表达，对最终算法的准确性起了非常关键的作用，而且系 统主要的计算和测试工作都耗在这一大部分。而实际中一般都是人工完成的，靠人工提取特征 费时费力、准确性查。
人的视觉系统的信息处理是分级 的，高层的特征是低层特征的组 合，从低层到高层的特征表示越 来越抽象，越来越能表现语义或 者意图
➢ 不要人工参与的特征自动选取 ➢ 模拟人脑信息处理分层模式 ➢ 需要多层来获得更抽象的特征表达
深度学习
人工智能-深度学习
包含多隐层的多层感知器，通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以 发现数据的分布式特征表示。在计算机视觉、语音识别、自然语言理解等领域取得了突破
1，从大量 数据中确定 和识别
4，根据经 验调整更智 能的算法
感知
推断
人工 智能
调整
行动
2，根据背 景环境制定 实现的目标
3，推荐或 直接启动最 佳行动方案
人工智能的实现
两种方式让机器执行人工智能：机器学习和深度学习
机器学习就是学习算法从数据构建模型，并随着数据量的增加不 断改进。 增强学习是如何在环境中采取一系列行为，从而获得最大的累积 回报（某种强化信号） Q学习是最常用的增强学习方法，其中Q代表某种动作的长期回 报价值。 Q学习是通过观察来学习Q值的 深度学习是多层神经网络从大量数据中进行学习，如卷积神经网 络 深度增强学习是将深度学习与增强学习结合起来从而实现从感知 到动作的端对端学习的一种全新的算法 类脑学习是一种低功耗、将生物机制与数学原理融合的新型网络 模型和学习方法，是人工智能的发展方向
丰富关系的数据万维网 ➢ 知识图谱率先由Google提出，以提高其搜索的质量，拉开了语义搜索的序幕
知识图谱 ➢ 知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念 ➢ 每个实体或概念用一个全局唯一确定的ID来标识 ➢ 每个属性-值对AVP用来刻画实体的内在特性 ➢ 关系用来连接两个实体，刻画它们之间的关联
目录
第一部分 人工智能大数据概览 第二部分 知识图谱技术概览 第三部分 自动问答解决方案
人工智能-深度学习-知识图谱
知识图谱起因 ➢ 网络上全面发布关联开放数据集，RDF链接不同来源数据集的数据，语义Web数据源的数量激增 ➢ 互联网正从仅包含网页和网页之间超链接的文档万维网转变成包含大量描述各种实体和实体之间
关系抽取（Relation Extraction） ➢ 关系抽取是一种典型的信息抽取任务。 ➢ 通过识别表达语义关系的短语来抽取实体间关系 ➢ 关系抽取是知识图谱构建的核心技术，它决定了知识图谱中知识的规模和质量
知识图谱亦可被看作是一张巨大的图 ➢ 图中的节点表示实体或概念 ➢ 图中的边则由属性或关系构成 ➢ 图模型可用W3C提出的资源（网页的标题、作者、修改日期
、内容以及版权信息等）描述框架RDF 或属性图来表示
人工智能-知识图谱中的核心技术
实体链指（Entity Linking） ➢ 自动识别用户输入查询词中的实体并链接到知识图谱的相应节点上。 ➢ 实体链指的主要任务有两个，实体识别与实体消歧，都是自然语言处理领域的经典问题 ➢ 实体链指还可以包括图像、社交媒体等数据与实体之间的关联 ➢ 实体链指是知识图谱构建与应用的基础核心技术。
据研究和发展倡议》 国内 ➢ 2014年2月，贵州印发《关于加快大
数据产业发展应用若干政策的意见》 ，开始布局大数据 ➢ 2015年11月中共中央在“十三五”规 划的建议中提出实施国家大数据战略 ➢ 2016年3月， “国家大数据战略”写 进了 “十三五”规划纲要(草案)
大数据既有成就
国外 ➢ 美国爱荷华和印度增加农业产量 ➢ 阿联酋设计节能建筑 ➢ 巴塞罗那打造智慧城市 ➢ 通用公司改善航空业 ➢ 瑞典斯德哥尔摩出租车缩短通勤时间 ➢ 美国挽救更多“早产儿” ➢ 美国预测灾害天气
＂人工智能三年行动实施方案》 ➢ 2017年3月，“人工智能”首次进入我国
政府工作报告 ➢ 浙江省发改委制定《浙江省“互联网+”
人工智能三年行动实施方案》，建示范区
人工智能新成就
国外 ➢ AlphaGo击败世界围棋冠军 ➢ 特斯拉Autopilot将血栓病人
送到医院 ➢ Swarm人工智能预测肯塔基