智能问答系统研究.pdf

"智能问答系统研究" 智能问答系统是一种可以与用户进行自然语言交流的计算机系统，近些年来，随着机器学习、强化学习、深度学习等技术的发展，问答系统取得了长足的进步。问答系统可以获取语言更深层次的语义信息，并且可以在多个领域得到应用，如取代人工客服、聊天机器人、智能家居等。 问答系统的定义是使用自然语言或语音和用户进行自由问答交流的计算机程序，它在用户和基于计算机的应用程序之间提供了一个接口，该接口允许以一种相对自然的方式与应用程序进行交互。问答系统通常由四个部分组成：自然语言理解（NLU）、问答状态跟踪、策略学习、自然语言生成（NLG）。 问答系统的发展历程可以分为三个大的阶段：基于符号规则的第一代、基于数据统计的第二代、基于深度学习的第三代。第一代问答系统的缺点是很难扩展、过于依赖专家，其成本太高、系统只是基于规则来产生回复，并没有涉及学习。第二代问答系统使用浅层学习技术，但是这种基于浅层学习的问答系统虽说有一定的学习能力，但由于这种学习能力不强，也不易于理解，在很多方面难以给出解释，这些因素限制了当时问答系统的进一步发展。第三代问答系统使用深层的神经网络，使得深层神经网络具有强大的学习能力。 问答系统的处理框架不同类型的问答系统在数据处理的方式上有所不同。虽然不同的问答系统面对不同的任务有着各自的架构体系，但是它们都可以分为任务型和非任务型两大类。任务型问答系统是指具有明确目标和评估标准的问答系统，例如客服问答系统、智能家居等。非任务型问答系统是指没有明确目标和评估标准的问答系统，例如聊天机器人、搜索引擎等。 问答系统的评价标准方法有很多，如准确率、召回率、F1值等。当前问答系统的一些挑战包括：问答系统的可扩展性、问答系统的可解释性、问答系统的多模态交互能力等。未来可能的研究方向包括：多模态问答系统、跨语言问答系统、多任务问答系统等。 智能问答系统是一种非常重要的技术，它可以在多个领域得到应用，并且可以为人类社会进步带来不可估量的贡献。但是，当前问答系统仍然存在一些挑战和局限性，需要继续研究和发展，以满足人类社会的需求。