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29：智能问答教师姓名授课名称人工智能及机器学习基础知识授课形式授课班级授课地点授课日期章节名称智能问答教学目的掌握问答系统的定义、分类及结构。了解问答系统的发展。重点难点重点：问答系统的定义、分类及结构。难点：问答系统的发展。主要内容一、课程引入自然语言处理（NLP）通常是指用计算机对人类自然语言进行的有意义的分析与操作。课程内容智能问答技术（QuestionAnswering，Q/A）的概念智能问答技术就是对于用户提出的问题予以理解，并找到答案回答给用户。苹果公司2011年推出的手机应用Siri，是一个基于问答技术的助手。近年来利用互联网语料自动挖掘实体关系、知识图谱的思路为这项技术注入了新鲜的血液。结构化的知识仍然是智能问答系统的重要知识来源之一。现代的问答系统是融合知识库、信息检索、机器学习、自然语言理解等技术的人机对话服务。问答系统的类型：按照领域进行分类，可以分为：基于事实的问答系统：通过学习百科知识、字典、期刊、杂志、新闻和文学作品等内容，从这些语料中挖掘出“问题”、“问题类型”和“答案”，可回答“长城有多长”“北京奥运会时间”等问题。（2）基于常见问题集的问答系统通常是面向一个垂直的领域，在已有的问题–答案对的集合中找到与用户提问相匹配的问题，然后将答案返回给用户。（3）开放域的问答系统通常是通过抽取海量的聊天记录，比如即时通信应用和论坛网站等语料，提供一个能闲聊的服务。检索近年来比较流行的问答系统可以说是围绕“检索”展开的。检索的过程：理解问题、在合适的知识库中检索、筛选检索的答案并整理输出。基于检索的智能问答系统与常用搜索引擎不同的是：用户问的不再是若干关键词，而是整句话；系统回复的也不再是若干包含关键词的文档，而是更精确的答案。问答系统的结构与进行提问——思考——回答的思维过程相近。问题分析输入的是自然语言，解决的问题：分析问题问的是什么（词语定义、查询某项智力知识、检索周边生活信息、某件事发生原因）。例如：北京面积有多大？太阳的温度是多少？知识检索理解问题后，通常会组织成为一个计算机可理解的检索式。具体检索式的格式则由知识库的结构决定。如果使用搜索引擎作为知识来源，那么理解后的问题就可以是若干关键词：生成“长城”、“长度”这两个关键词如果使用百科全书作为知识来源，那么问题就应组织为一个主词条及其属性。在“北京市”这个词条中，检索“面积”这一属性信息。（3）答案生成通常，检索到的知识并不能直接作为答案返回。因为最精确的答案往往混杂在上下文档中，需要提取其中与问题最相关的部分。利用搜索引擎搜索到若干相关文章，需要从这些文档的大量内容中提取核心段落、句子、甚至词语；而百科全书的知识结构可能与问题并不能一一对应。 例如：“北京面积有多大？”，可以选取最新的数值作为答案；但如果加上限定词“建国初期” ，则还需要针对这些约束条件

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