智能问答技术专利技术综述

智能问答技术专利技术综述国家知识产权局专利局专利审查协作广东中心电学发明审查部

摘要：智能问答技术是应用信息检索和自然语言处理技术对用户的自然语言

问题进行自动分析，从而获取用户的意图，为用户提供精准答案，以满足用户的

知识获取需求的技术。当前，人工智能技术正迅猛发展，智能问答技术作为人工

智能技术的典型代表也成为了当下研究的热门技术。本文首先对智能问答技术做

了简单介绍，然后将智能问答技术的专利申请情况进行梳理，并对智能问答技术

在国内外的发展趋势及专利申请态势进行整体分析。

关键词：智能问答人工智能知识图谱

1 引言：智能问答技术本质上是通过计算机技术自动分析自然语言，以实现

精准答复用户提问的一种技术，其广泛应用在金融、医疗、教育、电商、智能语

音助手等领域，可以为客户提供咨询服务、为医生提供辅助诊断服务、为学生提

供解答问题服务，当然也能联合语音识别技术为用户提供电子设备的语音控制服

务等。

智能问答技术由来已久，最早可以追溯到人工智能的原点，也就是被称为

“人工智能之父”的图灵在1950年发表的文章，该文章提出了让机器参与一个

模仿游戏，以观察其是否具备有思考能力，从而来验证其是否是智能的。此后，

不断有学者深入研究，制造出一代又一代的聊天机器人，从简单的与人交流到利

用自然语言解析人的提问，逐步实现智能化的人机交互。当前比较热门的智能语

音技术就是其中的一个应用，华为的小艺、小米的小爱同学、阿里巴巴的天猫精灵、百度的小度等已逐渐走入了人们的生活中。

本文从智能问答技术发展现状进行分析，并站位智能问答技术发展现状的专

利申请角度，从智能问答技术分类、专利申请情况来分析智能问答技术专利态势，从而对智能问答技术在国内外的发展趋势及专利申请态势进行全方位分析。

2 智能问答技术分类

智能问答技术的分类维度多种多样，根据不同的分类维度可分为不同的类型。首先，根据涉及的知识领域，可以将智能问答技术分为特定域智能问答技术和开

放领域智能问答技术，其中，特定领域智能问答技术由于其限定领域，涉及面少，问题解答会更为准确，在现实生活中应用也相对广泛。其次，根据答案获取的途径，可将智能问答技术分为检索式智能问答技术和生成式智能问答技术，检索式

智能问答技术是根据用户提出的问题，在大量语料数据中进行搜索，寻找最适合

的答案，生成式智能问答技术是根据当前查询的问题，由模型自动生成对应答复。再者，根据问答对的数据形式及来源，可以将智能问答技术划分为基于文本的智

能问答技术、基于知识图谱的智能问答技术和基于社区的智能问答技术，其中，

基于文本的智能问答技术的问答对来源于若干非结构化文本数据，基于知识图谱

的智能问答技术的问答对来源于预先构建好的知识图谱，基于社区的智能问答技

术的问答对来源于社区问答数据，如百度知道、知乎、雅虎问答等帖子。另外，

根据分析手段，可以将智能问答技术划分为基于规则的智能问答技术、基于机器

学习的智能问答技术和基于深度学习的智能问答技术等。

智能问答技术的分类维度较多，各分类结果之间也存在着交叉，比如，特定

领域智能问答技术可以利用机器学习或深度学习相关的分析手段，分析的数据可

以是文本数据，也可以是知识图谱数据或者是社区数据；检索式智能问答技术检

索的语料来源可以使非结构化文本数据的问题对，也可以是知识图谱中的问题对，也能是社区问答数据中的问题对。

3 智能问答技术典型专利技术分析

（1）国内专利申请量趋势分析

在中文摘要数据库和英文摘要数据库中分别检索智能问答技术国内外申请量

情况，国内外专利申请量趋势图如图1所示，从图中可以看出，智能问答技术的

专利申请量在2012年至2022年间在国内外均呈现上升趋势，其中，2012年-

2017年处于缓慢发展期，2018年存在一个高速发展的拐点，当年是人工智能的

大元年，各类技术涌入人们的视野，比如：机器视觉、智能语音、自然语言分析、

深度学习等等，智能问答技术作为典型的人工智能技术也有了极大的突破。此后，在国际上，智能问答技术呈现高速发展状态，反观国内发展动态，2020年-2022

年智能问答技术处于稳定发展期，并不与国际发展趋势相同，究其根源，主要在

于国内人工智能技术起步相对较晚，多项卡脖子技术未能攻克，受制于国外，随

着国内对基础研究的投入，对科技人才的投入，智能问答技术也会开创新的辉煌，进一步便利人们的生活。

图1 国内外专利申请量趋势图

（2）根据问答对的数据形式及来源分类后的国内专利申请量趋势分析

以问答对的数据形式及来源这一分类维度进行分类后的智能问答技术国内专

利申请量如图2所示，由图2可知，三种类型的专利申请量均呈现了逐年上升的

趋势，且与国内智能问答技术发展拐点相同，均是在2018年出现大的变动。另外，由图也可以看出，基于文本的智能问答技术的申请量相对另外两种类型的智

能问答技术的申请量要少，主要在于基于文本这一种非结构化数据，其数据源本

身就小，对该类智能问答技术的创新也相对就少。基于知识图谱的智能问答技术

与基于社区的智能问答技术的申请量基本相同，也是目前的研究热点，将知识图

谱技术以及社区数据利用起来，可以更精准地分析出用户意图，得到更加精确的

答案。

图2 根据问答对的数据形式及来源分类后的国内专利申请量趋势图

4 总结与展望

本文通过对智能问答技术的专利文献进行梳理，对比了国内外的专利申请趋

势以及按照问答对的数据形式和来源分类后的国内专利申请量趋势，获知当前智

能问答技术正在迅猛发展，并在与知识图谱和社区数据有机结合的方向有较好的

发展前景。智能问答技术作为人工智能技术的一个重要应用，能够从海量数据中

精准地找出用户所需信息，研究智能问答技术的专利申请情况，有利于科研人员

精准把握当前研究动态，促进该领域的高速发展，从而进一步便利化人们的生活。

参考文献：

[1]卢琪,谢艺菲,谢钧等.知识图谱在智能问答中的应用研究[J].计算机技术

与发展,2021，31(07):13-20.

[2]赵芸,刘德喜,万常选等.检索式自动问答研究综述[J].计算机学报,2021，44(06)：1214-1232.

[3]深圳市拓保软件有限公司.一种基于NLP的智能客服交互方法及系统[P]. CN116226356A.2023.

[4]李德毅，于剑，中国人工智能学会.中国科协新一代信息技术系列丛书人

工智能导论[M]. 北京：中国科学技术出版社, 2018.

作者简介：

1.石梦洁，1992年，女，湖南邵阳人，硕士研究生，中级经济师，主要从事

大数据领域专利审查、专利分析等方面工作。

2.杜锦锦，1989年，女，河南商丘人，硕士研究生，中级经济师，主要从事

大数据领域专利审查、专利分析等方面工作。

智能问答技术专利技术综述

智能问答技术专利技术综述国家知识产权局专利局专利审查协作广东中心电学发明审查部 摘要：智能问答技术是应用信息检索和自然语言处理技术对用户的自然语言 问题进行自动分析，从而获取用户的意图，为用户提供精准答案，以满足用户的 知识获取需求的技术。当前，人工智能技术正迅猛发展，智能问答技术作为人工 智能技术的典型代表也成为了当下研究的热门技术。本文首先对智能问答技术做 了简单介绍，然后将智能问答技术的专利申请情况进行梳理，并对智能问答技术 在国内外的发展趋势及专利申请态势进行整体分析。 关键词：智能问答人工智能知识图谱 1 引言：智能问答技术本质上是通过计算机技术自动分析自然语言，以实现 精准答复用户提问的一种技术，其广泛应用在金融、医疗、教育、电商、智能语 音助手等领域，可以为客户提供咨询服务、为医生提供辅助诊断服务、为学生提 供解答问题服务，当然也能联合语音识别技术为用户提供电子设备的语音控制服 务等。 智能问答技术由来已久，最早可以追溯到人工智能的原点，也就是被称为 “人工智能之父”的图灵在1950年发表的文章，该文章提出了让机器参与一个 模仿游戏，以观察其是否具备有思考能力，从而来验证其是否是智能的。此后， 不断有学者深入研究，制造出一代又一代的聊天机器人，从简单的与人交流到利 用自然语言解析人的提问，逐步实现智能化的人机交互。当前比较热门的智能语 音技术就是其中的一个应用，华为的小艺、小米的小爱同学、阿里巴巴的天猫精灵、百度的小度等已逐渐走入了人们的生活中。 本文从智能问答技术发展现状进行分析，并站位智能问答技术发展现状的专 利申请角度，从智能问答技术分类、专利申请情况来分析智能问答技术专利态势，从而对智能问答技术在国内外的发展趋势及专利申请态势进行全方位分析。

智能问答系统 技术方案

智能问答系统技术方案 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来提供信息和解决问题。它可以使用各种技术来实现，包括自然语言处理、机器学习和知识图谱。本文将介绍智能问答系统的技术方案，并探讨其应用和未来发展。 智能问答系统的技术方案主要包括以下几个关键环节：问题理解、知识表示、答案生成和答案评估。 首先是问题理解。问题理解是指将用户提出的问题转化为计算机可以理解和处理的形式。这个过程涉及到自然语言处理技术，包括分词、词性标注、句法分析和语义理解等。通过这些技术，系统可以理解用户的问题，并提取出问题的关键信息，为后续的知识表示和答案生成提供基础。 接下来是知识表示。知识表示是指将系统所需要的知识以机器可以处理的形式进行表示和存储。常见的知识表示方法包括规则、本体和图谱。规则表示可以通过编写规则来表示知识，但这种方法需要人工编写大量的规则，不适用于大规模的知识库。本体是一种形式化的知识表示方法，可以通过定义概念、属性和关系来表示知识，但本体构建需要专业知识和大量时间。图谱是一种基于图的知识表示方法，可以将实体、属性和关系以图的形式进行存储和表示，具有灵活性和可扩展性。知识表示的选择取决于具体应用的需求和可用的资源。

然后是答案生成。答案生成是指根据用户的问题和系统的知识，生成符合用户需求的答案。答案生成可以通过模板匹配、推理和生成式方法来实现。模板匹配是指根据问题和知识库中的模板进行匹配，将匹配到的模板填充为答案。推理是指利用逻辑推理和推理规则来生成答案。生成式方法是指根据问题和知识库中的信息，使用自然语言生成算法生成答案。答案生成的选择取决于问题的类型和知识的表达方式。 最后是答案评估。答案评估是指评估系统生成的答案是否正确和满足用户需求。答案评估可以通过准确性评估和用户满意度评估来进行。准确性评估是指通过比对系统生成的答案和标准答案来评估答案的准确性。用户满意度评估是指通过用户反馈和用户行为来评估答案的满意度。答案评估可以帮助改进系统的性能和提高用户体验。智能问答系统的应用非常广泛。它可以应用于各种领域，如健康医疗、金融、法律和教育等。在健康医疗领域，智能问答系统可以帮助用户获取医学知识、解决健康问题和提供医疗建议。在金融领域，智能问答系统可以帮助用户了解金融产品、解答理财问题和提供投资建议。在法律领域，智能问答系统可以帮助用户了解法律知识、解答法律问题和提供法律咨询。在教育领域，智能问答系统可以帮助学生学习知识、解答问题和提供学习辅导。 未来，智能问答系统的发展还面临一些挑战和机遇。一方面，智能

问答系统研究综述

问答系统研究综述 一、系统定义与背景 问答系统是一种基于自然语言处理（NLP）的计算机系统，旨在回答用户提出的问题。它涉及人工智能、机器学习、自然语言理解等多个领域，是当前信息技术研究的热点之一。随着互联网和移动设备的普及，问答系统在人们日常生活和工作中发挥着越来越重要的作用，例如智能客服、智能助手等。 二、研究目的与方法 问答系统的研究目的在于提高系统的准确性和效率，以便更好地满足用户需求。研究方法主要包括以下几个方面： 1. 自然语言处理技术：问答系统需要具备自然语言处理的能力，包括分词、词性标注、命名实体识别、句法分析等，以便对用户问题进行理解和分析。 2. 知识图谱：知识图谱是问答系统的重要组成部分，它包含了各种领域的知识和信息。通过构建和维护知识图谱，问答系统可以更加准确地回答用户问题。 3. 机器学习和深度学习：机器学习和深度学习是问答系统的核心，

它们可以帮助系统自动学习和优化答案生成和排序算法，提高系统的效率和准确性。 4. 自然语言生成：自然语言生成是问答系统的另一个重要方面，它可以根据系统生成的答案自动生成自然语言文本，以便更好地满足用户需求。 三、技术原理及实现 问答系统的技术原理主要包括以下几个步骤： 1. 问题分析：对用户提出的问题进行分析，包括关键词提取、情感分析等。 2. 答案生成：根据问题分析的结果，从知识图谱或数据库中提取相关信息，生成多个可能的答案。 3. 答案排序：对生成的答案进行排序，根据其相关性和可靠性等因素，选择最合适的答案。 4. 答案输出：将选定的答案以自然语言形式输出给用户。 四、应用场景与优势 问答系统具有广泛的应用场景，例如：

AI智能问答

AI智能问答 随着人工智能技术的不断发展和应用，AI智能问答技术也日渐成熟。AI智能问答是一种基于自然语言处理和机器学习的技术，旨在实现机 器对人类提出的问题进行理解、推理和回答。它可以广泛应用于搜索 引擎、智能助理、在线客服等场景，为用户提供便捷、准确的问题解 答服务。 一、AI智能问答的原理 AI智能问答的实现依赖于强大的自然语言处理技术和机器学习算法。首先，在建立AI智能问答系统之前，需要对大量的语料库进行处理和 分析，以建立问题与答案之间的语义联系。其次，系统要能够对用户 提出的问题进行准确的理解和解析，包括词义的理解、句法的分析以 及语境的把握。最后，通过机器学习算法，系统可以从大量的训练数 据中学习到问题和答案之间的关系，从而提供准确的回答。 二、AI智能问答的应用场景 1. 搜索引擎 AI智能问答技术可以应用于搜索引擎，为用户提供更加准确和智能化的搜索结果。当用户输入一个问题时，系统可以通过语义分析和知 识图谱的建立，快速定位到用户需要的答案，并将相关的信息呈现给 用户。 2. 智能助理

AI智能问答技术还可以应用于智能助理，如语音助手和聊天机器人等。用户可以通过语音或文字与智能助理进行对话，提出问题并得到 准确的回答。智能助理可以根据用户的需求，提供个性化的服务，如 订票、查天气、播放音乐等。 3. 在线客服 AI智能问答技术也可以应用于在线客服领域。通过智能问答系统，用户可以直接提出问题并得到及时的回答，无需等待人工客服的介入。这不仅提高了用户的满意度，还大大减轻了客服人员的工作压力。 三、AI智能问答的优势和挑战 1. 优势 （1）准确性：AI智能问答可以通过大数据和机器学习算法，提供 准确、全面的答案。 （2）可扩展性：智能问答系统可以通过持续的学习和更新，不断 提高自己的问题解答能力。 （3）高效性：AI智能问答可以快速地处理大量的问题，并同时为 多个用户提供服务。 2. 挑战 （1）语义理解：由于语言的多样性和复杂性，智能问答系统在语 义理解方面仍面临挑战。

基于人工智能的智能问答系统

基于人工智能的智能问答系统人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一种新兴技术，在 过去几年里得到了迅猛发展。智能问答系统作为其中的一项重要应用，已经在多个领域得到广泛应用，如医疗、金融、教育等。本文将从智 能问答系统的定义、技术原理和应用前景三个方面进行介绍和探讨。 一、智能问答系统的定义 智能问答系统，顾名思义，是利用人工智能技术实现的能够回答用 户提出的问题的系统。它不仅仅是将问题与预设的答案进行匹配，而 是通过深度学习、自然语言处理、知识图谱等技术，能够理解问题的 意思，并给出准确的答案或解决方案。与传统的搜索引擎不同，智能 问答系统更加注重对用户问题的深度解析和精准回答，并且可以进行 多轮对话。 二、智能问答系统的技术原理 智能问答系统的实现离不开以下几个关键技术： 1. 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP） 自然语言处理是智能问答系统的基础技术之一。通过构建机器学习 模型和语言模型，系统可以分析和理解用户的自然语言输入，并将其 转化为计算机可以处理的形式。这样系统可以更好地抓住问题的核心 信息，以便进行后续的答案生成和推理。 2. 知识图谱（Knowledge Graph）

知识图谱是智能问答系统中用于存储和表示知识的关键技术。它通过对实体和关系进行建模，构建一个具有结构化和语义化特点的知识库。在回答用户问题时，系统可以根据知识图谱中的信息，从中提取相关的知识，并生成准确的答案。 3. 机器学习（Machine Learning） 机器学习在智能问答系统中扮演着重要角色。系统通过大量的数据训练和学习，提取模式和规律，从而提高对问题的理解和答案的生成能力。通过不断的迭代和优化，系统的性能和准确度可以得到不断提升。 三、智能问答系统的应用前景 基于人工智能的智能问答系统在未来有着广阔的应用前景。以下是几个典型的应用场景： 1. 在线客服 在电子商务、金融等行业，智能问答系统可以作为在线客服的重要支持工具。通过对用户的问题进行实时分析和回答，不仅可以提高用户的满意度，也可以减轻人力资源的负担。 2. 医疗助手 在医疗领域，智能问答系统可以成为医生和患者的助手。系统可以根据患者的症状和医学知识，给出初步的诊断和治疗建议，提供及时的医疗帮助。

基于AI技术的智能问答系统研究

基于AI技术的智能问答系统研究 随着人工智能技术的不断发展和成熟，智能问答系统也成为了 许多科学家和工程师研究和探索的热点之一。人们希望通过智能 问答系统来实现人机自然交互，解决人类信息查询和问题解决的 困难，提高工作效率。 一、智能问答系统的基本概念 智能问答系统是一种基于自然语言处理技术、知识表示和推理 等人工智能技术，结合相关领域知识和数据库，实现人机自然语 言交互，提供精准、快速和全面的答案的系统。智能问答系统的 核心是实现对自然语言的语义理解和推理，从而找到正确的答案。 目前，智能问答系统主要可分为开放式和封闭式两种。开放式 智能问答系统指的是可以回答任何问题的系统，通常是基于网页、新闻和百科等大规模知识库，如谷歌、百度知道等。封闭式智能 问答系统则是基于特定领域的知识库，只能回答特定领域的问题，如金融、医疗等。 二、智能问答系统的技术路线 智能问答系统的基本技术路线包括：自然语言处理技术、知识 表示和推理技术、答案生成技术、问答匹配技术等方面。

自然语言处理是智能问答系统的核心技术之一，包括句子切分、词性标注、命名实体识别、句法分析等方面。自然语言处理的结 果会作为后续处理的基础，如实体识别和歧义消解等。 知识表示和推理是智能问答系统的另一个重要技术，主要是将 已有知识进行表示，并进行推理得出新的知识。知识可以用语义网、本体、产生式规则等方式进行表示。 答案生成技术是智能问答系统必不可少的一步。根据问答匹配 的结果，把从知识库中得到的信息进行处理，得到最终回答。 问答匹配技术是智能问答系统中的关键技术，通常包括问题的 表示和匹配两方面。现在较为常用的方法是将问题转化为向量表示，再进行向量匹配，得到相应的答案。同时，模型融合也是获 取更好结果的一种有效手段。 三、智能问答系统的发展现状 随着人工智能技术的不断成熟，智能问答系统已经逐渐走出学 术领域，得到了广泛的应用。目前，智能问答系统在金融、医疗、法律等领域都有应用，实现自动响应、自动答疑等功能，极大地 提高了工作效率。 在技术路线方面，随着深度学习技术的普及，基于神经网络的 问答系统逐渐成为主流，如百度的DuSEE、腾讯的YiChat等。同时，推理机制、推荐机制等技术也不断发展和完善。

人工智能问答系统技术发展与应用

人工智能问答系统技术发展与应用在当今的信息时代，人工智能问答系统（QA System）逐渐成 为人们解决问题和获取信息的一种重要方式。在这种背景下，许 多企业和研究机构都致力于开发出更加智能化的问答系统，从而 提升用户的体验。 一、人工智能问答系统技术分类 人工智能问答系统主要包括两类：基于规则的问答系统和基于 机器学习的问答系统。前者采用一系列预设的规则进行问题解答，常用于较为简单的任务；后者则可以针对不同领域构建自适应的 语言模型，学习和理解用户输入的自然语言，从而实现更加智能 化的问答。 二、人工智能问答系统技术发展历程 早期人工智能问答系统大多基于规则，需要开发者手动制定一 系列规则，对待解决问题进行分类和预处理，进而构建一套可执 行的决策树。随着互联网的快速发展，人们拥有了越来越庞大的 数据和信息量，更高的智能化需求也促进了机器学习技术的发展。

近年来，基于深度学习、语义分析和自然语言处理等技术的问答系统正在快速崛起。这些系统通过深度学习算法对大量语料库进行训练，学习语言的结构和语意，实现对用户输入问题的自然语言处理，从而提升问答系统的精准度和智能性。现代的人工智能问答系统可以通过不同的机器学习算法进行训练和优化，例如基于向量相似度的检索式问答系统、基于知识图谱的问答系统、以及使用强化学习的对话式问答系统。 三、人工智能问答系统应用发展与现状 人工智能问答系统已经广泛应用于各个领域。例如，在金融和银行等领域，问答系统可以帮助客户快速获取关于产品和服务的信息。在医疗领域，问答系统则可以为医生提供诊断支持和医学知识库，并且帮助患者查询疾病相关信息。在教育领域，问答系统则能够为学生提供指导、图书馆咨询和自主学习等服务。 值得一提的是，自然语言处理等新兴技术及其应用也为人工智能问答系统的发展提供了支持。例如，大数据、机器学习、深度学习等技术可以支撑问答系统的数据集量与计算量，并且提高了

检索式自动问答研究综述

检索式自动问答研究综述 随着技术的快速发展，检索式自动问答作为一种重要的应用，已经引起了广泛的和研究。本文将综述检索式自动问答领域的研究现状、存在的问题和发展趋势，旨在为相关研究和应用提供参考和借鉴。 检索式自动问答是一种基于自然语言处理和信息检索技术的人工智 能系统，它可以通过对用户提出的问题进行分析和理解，自动地在海量数据中寻找匹配的答案。这种技术具有广泛的应用前景，可以应用于考试系统、咨询系统、智能客服等领域，为人们提供更加便捷和高效的信息获取方式。 检索式自动问答的定义、原理和实现方法 检索式自动问答是基于自然语言处理和信息检索技术的智能化问答 系统。其基本原理是将用户提出的问题转化为计算机可理解的语言，通过在大量的数据中进行信息检索，找到与问题相关的答案。实现方法主要包括文本匹配、语义理解和深度学习等。 检索式自动问答在考试系统、咨询系统、智能客服等领域的应用 在考试系统中，检索式自动问答技术可以用于智能出题、自动判卷和个性化学习等方面。在咨询系统中，它可以用于自动化客服、智能推

荐和聊天机器人等方面。在智能客服领域，检索式自动问答技术可以用于自动化回复、智能问答和语音识别等方面。 尽管检索式自动问答技术已经取得了很大的进展，但是仍然存在一些问题和挑战。数据采集和自然语言处理是检索式自动问答技术的核心，但是这些技术的精度和效率还有待提高。人机交互方面也存在一些问题，如理解用户的意图、生成自然的回复等。如何构建大规模的高质量知识库是检索式自动问答技术面临的又一挑战。 根据前人的研究，检索式自动问答技术的发展趋势和未来研究方向可以总结为以下几点： 随着强化学习和深度学习等新的学习方法的不断发展，如何将这些方法应用于检索式自动问答技术中，以提高答案的精度和效率是未来的一个重要研究方向。例如，可以通过深度学习方法来提高自然语言处理的精度，从而进一步提高检索式自动问答的效率。 自然语言处理和数据挖掘等技术的融合，可以帮助进一步提高检索式自动问答技术的效率和精度。例如，利用数据挖掘技术可以从大量的文本中提取有用的信息，再通过自然语言处理技术将这些信息转化为用户可以理解的语言，从而为用户提供更加准确的答案。

自动问答系统技术的发展与应用前景

自动问答系统技术的发展与应用前景自动问答系统技术是近年来在人工智能领域取得重要突破的一项技术。通过对海量数据的学习和深度分析，自动问答系统能够实现对用户提问的智能回答。本文将探讨自动问答系统技术的发展现状，并对其在不同领域的应用前景进行展望。 一、发展现状 自动问答系统技术的发展离不开机器学习、自然语言处理和知识图谱等技术的支持。近年来，随着深度学习技术的快速发展，自动问答系统在信息检索、智能助手和客户服务等领域取得了显著的进展。目前，自动问答系统已经能够通过对问题进行语义分析和信息抽取，将问题映射到相应的知识库中，并给出准确的、有针对性的回答。 二、应用领域 1. 信息检索 自动问答系统在信息检索领域具有广阔的应用前景。传统的搜索引擎往往需要用户通过关键词来检索信息，而自动问答系统能够通过对用户问题的深度理解，直接给出准确的答案。同时，自动问答系统还可以对问题进行进一步的追问和细化，以获取更精确的答案。 2. 智能助手 随着智能手机的普及，智能助手成为人们日常生活中的重要工具。自动问答系统可以作为智能助手的核心功能之一，帮助用户解决各种

问题。比如，用户可以通过语音输入向智能助手提问，智能助手则通过自动问答系统技术给出最合适的回答，提供个性化的服务。 3. 客户服务 自动问答系统在客户服务领域也具有广泛的应用前景。传统的客户服务通常需要通过人工客服进行咨询和回答，而自动问答系统可以通过大数据分析客户需求，提供准确的解答，帮助企业提高客户满意度和工作效率。同时，自动问答系统还可以针对用户的反馈进行持续学习和优化，进一步提升用户体验。 三、技术挑战 尽管自动问答系统技术在发展和应用中取得了显著成果，但仍然面临一些技术挑战。其中包括：语义理解和信息抽取的准确性、多语言支持和跨领域知识的融合等问题。此外，自动问答系统还需要建立更加完善的知识图谱和语料库，以提高问题回答的准确度和全面性。 四、展望与总结 自动问答系统技术的发展前景广阔。随着深度学习等关键技术的不断突破和应用，自动问答系统将在信息检索、智能助手和客户服务等领域发挥越来越重要的作用。未来，我们可以期待自动问答系统能够更好地理解用户意图，提供更加智能、个性化的答案，为用户带来更高效、便捷的服务体验。 这篇文章对自动问答系统技术的发展现状和应用前景进行了分析和展望。自动问答系统作为人工智能领域的重要技术之一，将在未来的

AI智能问答的技术实现和应用场景

AI智能问答的技术实现和应用场景随着人工智能技术的发展，越来越多的AI智能问答系统进入 了我们的视野。这样的问答系统可以在互联网上回答用户的问题，并且随着技术的不断升级，AI的智能越来越高，从而让人们可以 更快、更高效地获取信息。那么，AI智能问答的技术实现和应用 场景是什么？本篇文章将为您提供答案。 一、AI智能问答的技术实现 AI智能问答的技术实现是基于自然语言处理技术，可以让机器像人一样理解自然语言，并从中获取到有用的信息。目前的自然 语言处理技术主要包括以下方面： 1. 语言模型 语言模型是自然语言处理的基础模块，它的作用是建立一种从 句子序列到概率分布的映射。通俗来说，就是从大量数据中学习 语言规则，进而在给定一段文字的情况下，预测下一个词汇的概 率分布。

2. 分词和词性标注 分词和词性标注是将自然语言文本中的词语和语法结构分离开来的过程。通俗地说，就是将一整段话进行分词，并且确定每个词汇的词性。 3. 句法分析 句法分析是分析句子的语法结构，从而确定句子中各个部分的语法关系。例如，主语、谓语、宾语等。 4. 语义分析 语义分析是分析句子的语义含义，从而确定句子的意思和所表达的信息。例如，找出对问题的回答等。 5. 机器学习

机器学习是AI智能问答系统的核心。通过训练大量的数据，机器学习可以帮助AI智能问答系统进行自我优化，提高其回答问题的准确率和效率。 二、AI智能问答的应用场景 1. 市场调查 AI智能问答系统可以对用户进行调查，例如消费习惯或者对某产品的评价等，从而帮助企业了解市场需求，改善产品质量，提高市场竞争力。 2. 在线客服 AI智能问答系统可以替代传统的客服人员。不但可以更加高效地回答用户的问题，而且可以随时随地提供服务。 3. 问答社区

人工智能自动问答技术的工作原理

人工智能自动问答技术的工作原理 人工智能自动问答技术是一种基于自然语言处理和机器学习算法的技术，用于实现人机交互中的自动问答功能。它的原理可以简单概括为如下几个步骤： 1.语义理解：首先，人工智能自动问答技术需要理解用户的自 然语言问题。为此，它采用了自然语言处理技术，将用户的问题转化为机器可以理解的形式，以便后续的处理和分析。在这个过程中，需要考虑多种因素，如语义相关性、语法正确性、词汇歧义等。 2.知识获取：其次，人工智能自动问答技术需要从各种数据源 中获取相关知识，以便回答用户的问题。这些数据源可以包括文本、数据库、知识图谱等。在获取这些知识的过程中，需要进行数据清洗、数据抽取和数据归纳等操作，以保证数据的准确性和完整性。 3.答案生成：在了解用户的问题和相关知识的基础上，人工智 能自动问答技术会使用机器学习算法和自然语言生成技术，自动地生成答案。在答案生成的过程中，需要考虑答案的准确性和可理解性等因素，以便满足用户的期望。 4.答案评估和反馈：最后，人工智能自动问答技术需要对生成 的答案进行评估和反馈。其评估的主要目的是检查答案是否正确、是否详细、是否针对用户的问题等因素。在评估的基础上，技术可以对答案进行优化和补充，以便提高答案的质量和服务质量。

需要指出的是，这个过程并不是一次性的，而是需要不断地进行优化和调整。例如，技术可以使用机器学习算法改善语义理解的准确性，使用自然语言生成技术优化答案生成的效果等，以达到更好的效果。 总之，人工智能自动问答技术是一种基于自然语言处理和机器学习技术的高度智能化的应用程序，其核心是理解用户的问题、获取相关知识、自动生成答案，最终实现高效、便捷、准确的人机交互过程。

基于深度学习的智能问答系统研究综述

基于深度学习的智能问答系统研究综述 随着人工智能技术的不断发展，智能问答系统正逐渐成为人们生活 中不可或缺的一部分。智能问答系统的目标是通过自动理解用户提问 并给出准确、全面的回答。而深度学习作为一种强大的机器学习方法，已经在智能问答系统的构建中发挥了重要作用。本综述将详细介绍基 于深度学习的智能问答系统的研究进展和应用情况。 1. 智能问答系统概述 智能问答系统是一种利用人工智能技术解决用户的问题的系统。其 主要目标是实现准确、高效地回答用户提出的各种问题。智能问答系 统的核心在于构建一个能够理解人类语言并产生准确回答的模型。 2. 深度学习在智能问答系统中的应用 深度学习是一种机器学习方法，通过对大量的数据进行训练，可以 提取出高层次的抽象特征，并进行模式识别和预测。在智能问答系统中，深度学习可以用于自然语言处理、文本匹配和知识表示等关键环节。 2.1 自然语言处理 自然语言处理是智能问答系统中的重要环节，其目标是将自然语言 转化为计算机可理解的形式。深度学习可以通过神经网络模型对自然 语言进行解析和表示学习，从而实现对用户问题的准确理解。 2.2 文本匹配

文本匹配是指在问答系统中对问题和答案之间进行匹配，从而找到最合适的答案。深度学习通过构建神经网络模型，可以对问题和答案的语义进行表示，从而实现准确的文本匹配。 2.3 知识表示 知识表示是智能问答系统中的另一个重要环节，其目标是将各种知识形式转化为计算机可处理的结构。深度学习可以通过构建神经网络模型，将各种知识表示为向量或矩阵形式，从而实现知识的高效存储和检索。 3. 基于深度学习的智能问答系统的研究进展 基于深度学习的智能问答系统已经取得了一系列重要的研究进展。这些系统在自然语言处理、文本匹配和知识表示等关键环节上使用了深度学习技术，并取得了显著的性能提升。 3.1 传统的基于深度学习的问答系统 传统的基于深度学习的问答系统主要使用了神经网络模型和深度学习算法，通过对大量的问题和答案进行训练，实现问题和答案之间的高效匹配。这些系统在一些特定的场景中表现出了出色的性能。 3.2 进阶的基于深度学习的问答系统 进阶的基于深度学习的问答系统主要关注于提升系统的理解和生成能力。这些系统使用了更加复杂的神经网络模型，并通过引入外部知识和语境信息来提升答案的准确性。

基于深度学习的智能问答技术

基于深度学习的智能问答技术智能问答技术，是指通过计算机技术把人类问题和答案进行匹配，然后给出一个或一组最符合提问的答案的技术。作为一种人工智能技术的代表，已经在各个领域被广泛应用。基于深度学习的智能问答技术成为其中的一种重要方式。 一、深度学习的基本概念 深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法。它通过多层神经网络来学习输入数据，提取特征，并进行决策。深度学习最早发源于20世纪80年代，但在2006年才真正得到了推广，并在2010年代得到了迅速发展。深度学习已经在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域得到了广泛应用。 二、基于深度学习的智能问答技术的发展 智能问答技术的发展可以大致分为三个阶段。早期的问答系统一般基于规则，用人工的方式制定一些规则来回答问题。这种方法虽然能够解决一些简单的问题，但难以解决复杂的问题。第二个阶段是基于模板匹配的问答系统。该方法使用预定义的模板对

用户的问题进行匹配，然后用模板中定义好的答案来回答问题。 这种方法虽然比早期的规则系统更加智能，但是仍然存在问题。 基于深度学习的智能问答技术是第三个阶段的问答系统。该方 法通过深度学习模型学习人类语言的特征，并使用这些特征来预 测问题和答案之间的匹配度，从而给出最符合问题的答案。基于 深度学习的问答系统以其高效性、准确性和灵活性受到了广泛的 认可和应用。 三、基于深度学习的智能问答技术的工作原理 基于深度学习的智能问答技术包括两个主要的部分：问题解析 和答案生成。在问题解析阶段，深度学习模型通过对文本进行编 码和嵌入操作，提取问题中的语义信息。在答案生成阶段，深度 学习模型使用问题编码来预测答案，生成最符合问题的答案。 基于深度学习的智能问答技术核心是语言模型。语言模型是一 种概率模型，其作用是计算一个句子序列的概率。它是基于贝叶 斯理论和马尔可夫假设的。通俗地说，就是给定一个问题，深度 学习模型可以计算出所有可能的答案，并返回概率最高的那一个。

基于深度学习的智能问答系统综述2024

引言概述： 随着技术的发展，智能问答系统在信息检索和自然语言处理领域逐渐崭露头角。基于深度学习的智能问答系统借助深度学习算法，通过对大量数据的学习和模式识别，实现对问题的理解和准确答案的提供。在本文中，我们将对基于深度学习的智能问答系统进行综述，分析其原理和应用。 正文内容： 1.深度学习在智能问答系统中的应用 1.1基于深度学习的问答模型构建 1.1.1通用问答模型 1.1.2领域专属问答模型 1.2深度学习算法在问答模型中的作用 1.2.1神经网络在问题理解中的应用 1.2.2递归神经网络在答案中的应用 1.3数据集构建和训练技术 1.3.1语料库的构建和准备 1.3.2数据预处理和特征提取 1.3.3模型训练和优化 2.基于深度学习的智能问答系统的挑战

2.1语义理解问题 2.1.1词义消歧和指代消解 2.1.2语义相似度计算 2.2知识表示和检索问题 2.2.1知识图谱的构建和维护 2.2.2知识图谱和问题匹配 2.3多模态问答问题 2.3.1图像和文本融合 2.3.2多模态特征提取和学习 3.基于深度学习的智能问答系统的应用领域3.1电商领域 3.1.1商品推荐和价格比较 3.1.2售后服务和投诉处理 3.2酒店和旅游领域 3.2.1预订和查询服务 3.2.2旅游景点推荐和路线规划 3.3医疗领域 3.3.1健康咨询和诊断辅助 3.3.2医疗知识普及和教育

4.基于深度学习的智能问答系统的发展趋势 4.1强化学习和对抗网络的应用 4.1.1强化学习在问答系统中的作用 4.1.2对抗网络在答案中的应用 4.2大规模预训练模型的优化和应用 4.2.1BERT和模型对问答系统的影响 4.2.2预训练模型与问题方向的结合 4.3自监督学习和迁移学习的研究 4.3.1自监督学习在问答系统中的应用 4.3.2迁移学习在不同领域问答系统中的迁移 5.智能问答系统的未来展望 5.1知识图谱和语义理解的进一步发展 5.2多模态融合和跨媒体问答的研究 5.3个性化和上下文感知的智能问答系统 5.4技术与人文社会问题的综合考虑 总结： 本文对基于深度学习的智能问答系统进行了综述，从深度学习在问答模型构建中的应用、系统面临的挑战、各个领域中的应用、发展趋势以及未来展望进行了详细阐述。随着深度学习算法的不断

ai人工智能问答

ai人工智能问答 AI人工智能问答 随着人工智能的发展，AI问答系统越来越被广泛使用。AI问答系统是一种由计算机实现的技术，可以自动回答用户提出的问题。它能够利用自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）、机器学习（Machine Learning，ML）、知识图谱等多种先进技术，为用户提供精准、高效、便利的问答服务。本文将从以下几个方面对AI人工智能问答进行详细描述。 一、AI人工智能问答的分类 AI人工智能问答可以根据其分类方式进行划分，一般可分为以下三类： 1.基于规则的问答系统：该系统由一组预先定义的规则组成，这些规则可以用于解决特定类型的问题。用户在进行提问时，系统会将问题与规则进行匹配来寻找合适的答案。这种系统的优点是易于控制和定制，但它对于语义理解的要求较高，且需要大量的人工工作来定义和维护规则。

2.基于检索的问答系统：该系统通过搜索相关的信息来回答用 户的问题。这种系统利用一个预先构建好的知识库，从中搜索与 用户提供问题相匹配的答案。这种系统的优点是便于实现和维护，但准确度受到限制，因为它只寻找与问题最相似的答案，而可能 会忽略关键的上下文信息。 3.基于深度学习的问答系统：基于深度学习的问答系统是一种 使用神经网络将问题和答案映射到向量空间中的技术。这种系统 通过将问题表示成向量，将其与知识库中的文本向量相比较，然 后选择最接近的答案。这种系统的优点是对于各种自然语言处理 任务都能有很好的适应性，但它需要大量的数据和计算资源进行 训练和实现。 二、AI人工智能问答的技术原理 AI人工智能问答技术的实现需要涉及多种技术原理，包括自然语言处理、知识表示与推理、机器学习、深度学习等。 1.自然语言处理

智能语音问答技术研究及应用

智能语音问答技术研究及应用 近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，智能语音问答技术在各个领域的应用越来越广泛。智能语音问答技术通过将语音信号转化为文本，然后对文本进行自然语言处理和深度学习等技术的处理，最终输出相应的答案。本文将从研究和应用两个方面探讨智能语音问答技术的现状和未来发展。 一、智能语音问答技术的研究 智能语音问答技术的核心是自然语言处理，自然语言处理属于人工智能领域的一个分支，主要研究如何让计算机理解和处理人类语言。自然语言处理的主要目的是将人类语言转化为计算机可读的形式，然后对其进行分析、处理和回答等操作。在自然语言处理领域，目前的主要研究方向包括语音识别、机器翻译、信息检索、情感分析等。 智能语音问答技术的研究主要集中在以下几个方面： （1）语音信号的采集和处理。对于语音信号的采集和处理是智能语音问答技术的基础，准确的语音信号采集和处理技术是保证系统整体性能的关键。目前，语音信号的采集和处理主要采用数字信号处理技术，包括预处理、特征提取、语音识别等。 （2）自然语言理解和分析。智能语音问答技术需要将语音信号转换成文本形式，然后对文本进行分析和理解。自然语言处理

技术主要用于对自然语言进行分析和理解，包括句法分析、语义分析、语境分析等。现在主流的自然语言处理技术包括规则和基于统计学的方法、机器学习方法、深度学习方法等。 （3）智能问答引擎。智能问答引擎是智能语音问答系统的核心，主要实现对问题的解析和答案的生成。问答引擎采用的算法包括规则匹配、知识图谱、深度学习等。 （4）答案评估和优化。智能问答系统需要不断地优化，提高其准确性，对答案进行评估是优化系统性能的关键之一。答案评估主要根据用户所提问的问题的类型、上下文等因素进行分析和评估。答案的优化包括用户反馈、实时更新等。 二、智能语音问答技术的应用 智能语音问答技术目前已广泛应用于各个领域，包括金融、医疗、教育、物流、旅游等。 （1）金融领域。智能语音问答技术在金融领域主要应用于客户服务、财务分析、投资咨询等方面。智能语音问答系统能够快速、准确地回答客户的问题，提高客户满意度和服务效率。 （2）医疗领域。智能语音问答技术在医疗领域主要应用于医疗咨询、病例跟踪、医学检索等方面。通过智能语音问答系统，医生可以更加方便地与病人进行交流，并且能够准确识别病情、提高治疗效率。

智能问答系统的设计与应用研究

智能问答系统的设计与应用研究 智能问答系统作为一种智能化的应用服务，是当前人工智能领域研究的重点之一。其核心技术是自然语言处理，即将人类的语言转化为计算机可理解的形式，实现人机间的无缝对话。智能问答系统广泛应用于搜索引擎、语音助手、智能客服等领域，并在智能家居、智慧城市、智慧医疗等方面有着广阔的应用前景。本文将介绍智能问答系统的设计与应用研究进展，并探讨其未来的发展趋势。 一、智能问答系统的架构 智能问答系统在设计上一般分为三层架构：用户接口层、逻辑层和数据层。其中，用户接口层为用户提供输入和输出接口，逻辑层负责将自然语言转化为计算机可理解的语言，并进行答案的计算与推荐，数据层则为逻辑层提供必要的知识库等资源支持。 1. 用户接口层 智能问答系统的用户接口层，主要包括语音输入和文本输入两种模式。对于语 音输入模式，系统需要进行语音信号的采集、语音识别、语音理解等处理，以提高用户体验。对于文本输入模式，系统需要进行文本的分词、词性标注等自然语言处理，以便更好地进行后续处理。 2. 逻辑层 智能问答系统的逻辑层主要包括语义理解、问题匹配、答案推荐等模块。在语 义理解模块中，系统需要将自然语言转化为计算机可读的形式，如图谱、词向量等。在问题匹配模块中，系统需要对数据库中的知识进行检索，找出与用户提问相关的知识。在答案推荐模块中，系统需要综合考虑知识相关度、可信度、热点度等因素，以找出最佳答案。 3. 数据层

智能问答系统的数据层主要包括知识库和数据存储两个方面。知识库是智能问 答系统中最重要的组成部分之一，其包含了系统所需要的所有知识。数据存储则是智能问答系统中的基础设施之一，它对于答案的快速检索和推荐非常重要。 二、智能问答系统的关键技术 智能问答系统作为一种基于自然语言处理技术的应用服务，其核心技术是自然 语言处理。自然语言处理技术包括语音识别、语音合成、自然语言理解、自然语言生成等方面。下面将对这些关键技术进行简单介绍。 1. 语音识别 语音识别技术是智能问答系统中最重要的关键技术之一。其主要任务是将用户 输入的语音信号转化为文本形式，以便后续处理。语音识别技术的难点在于语音信号存在多样性、噪声干扰等问题，需要采用多种方法进行处理，如MFCC、HMM、DNN等。 2. 自然语言理解 自然语言理解技术是智能问答系统中用于将自然语言转化为计算机可理解的语 言的技术。其主要任务是对自然语言文本进行分析、语义抽取、实体识别等操作，以获取用户意图。自然语言理解技术需要结合语言学、计算机科学等方面的知识，可以采用基于规则、机器学习、深度学习等方法。 3. 知识图谱 知识图谱是智能问答系统中用于存储知识的一种结构化数据存储方式。它基于 概念、属性和实体等元素构建出了一张网络，描述了不同实体之间的关系。知识图谱可用于相似实体检索、推荐与反馈、知识表示等方面。 三、智能问答系统的应用场景