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基于人工智能技术的智能问答系统研究与开

发

随着人工智能技术的快速发展，智能问答系统逐渐成为当前研究的一个热点。

这类系统主要是利用语言处理、自然语言处理、信息检索和知识图谱等技术，让机

器能够理解人类的自然语言，从大量的数据中挖掘出答案并向用户呈现。基于人工

智能技术的智能问答系统，不仅在知识管理、普及教育、智能咨询等领域具有广阔

的应用前景，还是加速实现智能化社会的关键技术之一。

一、智能问答系统的发展历程

智能问答系统是人机交互的重要形式之一，其历程可以追溯到20世纪50年代

的“ELIZA”程序，当时由MIT的JosephWeizenbaum开发，它是一个非常基础的智

能问答系统。20世纪60年代，越来越多的人工智能、语言学和计算机科学领域的

研究者开始关注这一领域，推动了智能问答系统的研究发展。

随着技术的不断突破和发展，现代智能问答系统的研究取得了巨大的发展。

IBMWatson智能问答系统的胜利征战，使得人工智能技术得到了广泛的关注。搜

索引擎的崛起，使得智能问答系统有了更多的应用场景。目前，各种类型的智能问

答系统已经广泛应用于知识库问答、智能客服、医疗健康、金融投资等领域。同时，

随着机器学习和深度学习等技术的快速发展和广泛普及，推动了智能问答系统的研

究和应用。

二、智能问答系统的技术架构

智能问答系统的核心是对自然语言的理解。智能问答系统大体上可以分为如下

几个部分：数据预处理、语义理解、答案匹配、答案生成和答案呈现。其中，语义

理解和答案匹配是关键部分，直接影响智能问答系统的准确性和高效性。

1.数据预处理

数据预处理是智能问答系统的第一步。由于自然语言是复杂的，不规范的，难

以直接分析，因此，必须对数据进行预处理和标准化。包括缩略语和其他常见的缩

写的标准化，以及单复数，时态转换和实体标注等。

2.语义理解

语义理解是智能问答系统的核心技术之一。目前，常用的方法包括基于规则的

和基于数据驱动的方法。基于规则的方法是通过手动编写规则，结合语言知识和语

言规则，将自然语言转化为计算机能够理解的形式。基于数据驱动的方法则是在大

量的实例数据上，建立语义模型，通过机器学习技术，让机器实现语义理解的能力。

3.答案匹配

答案匹配是智能问答系统的另一个重要技术。它的主要是将已知的问题与数据

库中存储的数据进行比对，从中找到最匹配的答案。它包括基于词袋模型的相似度

计算，基于语义相似度的匹配和基于知识图谱的匹配等方法。

4.答案生成和答案呈现

答案生成和答案呈现是智能问答系统的后续工作。在系统得到了最佳匹配答案

后，需要对答案进行相关性分析和筛选，最终将结果呈现给用户。目前，主要有生

成式答案和选择式答案两种方法。答案的呈现可以是文字、图像、视频等形式。

三、智能问答系统的应用实践

智能问答系统的应用实践，主要可以分为三类：知识库问答、智能客服和智能

咨询。

1.知识库问答

知识库问答是智能问答系统的常见应用场景。它是基于前期构建和维护的知识

图谱和自然语言的语义理解技术，实现了对问题的高效准确的答案匹配和生成。针

对不同的主题，可以构建不同的知识库。

2.智能客服

智能客服是智能问答系统的另一大应用场景，它可以实现快速响应、自动回复

和多轮对话等特点。目前，很多企业通过建立自己的智能问答系统，提供在线客服

服务，大大降低了客服成本，为用户提供了更高效的服务。

3.智能咨询

智能咨询是智能问答系统的另一大应用场景，它主要应用于金融、医疗、教育

等领域。机器可以提供快速、准确的咨询服务，同时也可避免人工咨询过程中容易

出现的误导和主观行为等问题。

四、发展趋势与挑战

智能问答系统的发展前景广阔，但同时也面临着一些挑战。从需求和应用的角

度来看，针对用户的个性化需求，智能问答系统需要具备自适应性能力，能够快速

定位用户需求，提供有效的咨询服务。

从技术角度来看，要进一步提高智能问答系统的准确率、高效性、扩展性和灵

活性，还需要在语义理解、答案匹配、知识图谱等方面进一步研究和探索。此外，

重视人机交互体验，合理把握技术的发展和应用场景，也是智能问答系统发展的重

要方向。

总之，基于人工智能技术的智能问答系统具有广泛的应用前景。在实践中，需

要不断提高技术水平和应用效果，为用户提供更为准确、高效和个性化的服务。未

来，随着