智能问答系统ppt
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人工智能ppt课件免费
人工智能的未来趋势
随着算法、算力和数据的发展，人工 智能将在各个领域发挥更大的作用， 如自动驾驶、医疗诊断、智能制造等 。
对观众的寄语和期望
寄语
希望观众能够深入了解人工智能的发展和应用，把握未来的机遇和挑战。
期望
期待观众能够积极探索人工智能在各个领域的应用，为未来的发展做出贡献。
感谢您的观看
THANKS
人工智能 PPT 课件
目录
CONTENTS
• 人工智能简介 • 人工智能技术 • 人工智能的实际应用 • 人工智能的未来展望 • 如何学习和应用人工智能 • 结语
01 人工智能简介
人工智能的定义
人工智能
指通过计算机程序和算法，使机 器能够模拟人类的智能行为，实 现人机交互和自主决策。
人工智能的核心
自动驾驶汽车能够提高交通效率和安 全性，减少交通事故和拥堵现象。
医疗诊断
人工智能在医疗领域的应用， 可以帮助医生提高诊断准确性 和效率。
人工智能可以通过分析大量的 医疗数据和病例，辅助医生进 行疾病诊断和治疗方案制定。
人工智能还可以用于医学影像 分析，自动识别病变和异常情 况，提高医学影像诊断的准确 性和效率。
模拟人类的感知、认知、学习和 推理等智能行为，实现机器的自 主决策和智能控制。
人工智能的历史与发展
早期阶段
当前阶段
20世纪50年代，人工智能概念开始出 现，主要研究领域包括专家系统和自 然语言处理。
21世纪初至今，人工智能技术广泛应 用于各个领域，包括自动驾驶、智能 家居、医疗诊断等。
发展阶段
20世纪80年代末至90年代，随着计算 机技术和大数据的发展，人工智能技 术逐渐成熟，机器学习、深度学习等 领域取得重要突破。
随着算法、算力和数据的发展，人工 智能将在各个领域发挥更大的作用， 如自动驾驶、医疗诊断、智能制造等 。
对观众的寄语和期望
寄语
希望观众能够深入了解人工智能的发展和应用，把握未来的机遇和挑战。
期望
期待观众能够积极探索人工智能在各个领域的应用，为未来的发展做出贡献。
感谢您的观看
THANKS
人工智能 PPT 课件
目录
CONTENTS
• 人工智能简介 • 人工智能技术 • 人工智能的实际应用 • 人工智能的未来展望 • 如何学习和应用人工智能 • 结语
01 人工智能简介
人工智能的定义
人工智能
指通过计算机程序和算法，使机 器能够模拟人类的智能行为，实 现人机交互和自主决策。
人工智能的核心
自动驾驶汽车能够提高交通效率和安 全性，减少交通事故和拥堵现象。
医疗诊断
人工智能在医疗领域的应用， 可以帮助医生提高诊断准确性 和效率。
人工智能可以通过分析大量的 医疗数据和病例，辅助医生进 行疾病诊断和治疗方案制定。
人工智能还可以用于医学影像 分析，自动识别病变和异常情 况，提高医学影像诊断的准确 性和效率。
模拟人类的感知、认知、学习和 推理等智能行为，实现机器的自 主决策和智能控制。
人工智能的历史与发展
早期阶段
当前阶段
20世纪50年代，人工智能概念开始出 现，主要研究领域包括专家系统和自 然语言处理。
21世纪初至今，人工智能技术广泛应 用于各个领域，包括自动驾驶、智能 家居、医疗诊断等。
发展阶段
20世纪80年代末至90年代，随着计算 机技术和大数据的发展，人工智能技 术逐渐成熟，机器学习、深度学习等 领域取得重要突破。
人工智能ppt课件下载
辑推理和证明。
A
B
C
D
深度学习阶段
21世纪初，深度学习算法的突破性进展， 使得人工智能在语音、图像、自然语言处 理等领域取得了巨大进展。
机器学习阶段
20世纪90年代，随着计算机技术和大数据 的快速发展，机器学习算法开始广泛应用 于各种领域。
人工智能的应用领域
01
02
03
04
自动驾驶
通过机器学习和计算机视觉技 术，实现车辆自主驾驶和智能
在线课程平台
Coursera、Udacity、edX等在线课程平台提供了大量的人工智能相关课程，从入门到进 阶都有覆盖。
学术研究论文
在Google Scholar、IEEE Xplore等学术搜索引擎上可以找到最新的AI研究论文，有助于 深入了解AI领域的前沿动态。
AI学习路径规划
基础知识阶段
学习数学基础（如概率统计 、线性代数、微积分等）和 编程基础（如Python、R等 ）。
AI对人类社会的潜在威胁
就业问题
AI技术的广泛应用可能导致部分传统 岗位消失或减少，对劳动力市场造成 冲击。
数据隐私
AI技术需要大量数据支持，如何保护 个人隐私和数据安全成为亟待解决的 问题。
安全风险
AI技术可能被用于制造智能武器、网 络攻击等恶意行为，对人类安全构成 威胁。
伦理道德
AI技术的发展引发了许多伦理道德问 题，如机器人权利、道德责任等，需 要引起关注和思考。
算法与理论阶段
学习机器学习、深度学习的 基本算法和理论，如监督学 习、无监督学习、强化学习 等。
应用实践阶段
通过参与实际项目或比赛， 将所学知识应用到实际问题 中，提高解决实际问题的能 力。
A
B
C
D
深度学习阶段
21世纪初，深度学习算法的突破性进展， 使得人工智能在语音、图像、自然语言处 理等领域取得了巨大进展。
机器学习阶段
20世纪90年代，随着计算机技术和大数据 的快速发展，机器学习算法开始广泛应用 于各种领域。
人工智能的应用领域
01
02
03
04
自动驾驶
通过机器学习和计算机视觉技 术，实现车辆自主驾驶和智能
在线课程平台
Coursera、Udacity、edX等在线课程平台提供了大量的人工智能相关课程，从入门到进 阶都有覆盖。
学术研究论文
在Google Scholar、IEEE Xplore等学术搜索引擎上可以找到最新的AI研究论文，有助于 深入了解AI领域的前沿动态。
AI学习路径规划
基础知识阶段
学习数学基础（如概率统计 、线性代数、微积分等）和 编程基础（如Python、R等 ）。
AI对人类社会的潜在威胁
就业问题
AI技术的广泛应用可能导致部分传统 岗位消失或减少，对劳动力市场造成 冲击。
数据隐私
AI技术需要大量数据支持，如何保护 个人隐私和数据安全成为亟待解决的 问题。
安全风险
AI技术可能被用于制造智能武器、网 络攻击等恶意行为，对人类安全构成 威胁。
伦理道德
AI技术的发展引发了许多伦理道德问 题，如机器人权利、道德责任等，需 要引起关注和思考。
算法与理论阶段
学习机器学习、深度学习的 基本算法和理论，如监督学 习、无监督学习、强化学习 等。
应用实践阶段
通过参与实际项目或比赛， 将所学知识应用到实际问题 中，提高解决实际问题的能 力。
AI做PPT动画课件
可定制性
PPT动画课件可以根据不同的教 学需求和场景进行定制，满足 个性化教学的需要。
AI与PPT动画课件的结合方式
AI辅助创作
AI可以为教师提供创作灵感和支持， 如自动推荐相关素材、提供设计建议 等。
AI智能编辑
AI可以自动识别课件中的错误和不足 ，并提供修改建议和优化方案。
AI语音合成
AI可以将教师的语音转化为文字并自 动合成语音，为课件添加旁白或解说 。
1 2
个性化定制
AI技术可以根据学习者的需求和兴趣，为其定制 个性化的PPT动画课件，提高学习效果。
智能交互
AI技术可以实现人机交互，让学习者在学习过程 中与课件进行互动，增强学习体验。
3
数据分析与优化
AI技术可以分析学习者的学习数据，为教育者提 供有针对性的教学建议，优化课件内容和教学方 法。
教育行业对AI技术的需求变化分析
智能化教学辅助
教育行业对AI技术的需求将越来越侧重于智能化教学辅助，如智能 课件制作、智能作业批改等。
个性化学习支持
随着教育理念的转变，教育行业将更加注重学习者的个性化发展， 对AI技术的需求也将更加关注个性化学习支持。
教育数据分析
教育行业对AI技术的需求还将涉及教育数据分析，以帮助教育者更好 地了解学习者的学习情况和需求，进而改进教学方法和策略。
手势识别
通过识别教师的手势，控制PPT 的翻页、缩放等操作，提高课堂
互动性。
深度学习技术
个性化推荐
01
根据学生的历史学习数据，智能推荐适合他们的PPT动画课件。
学习效果评估
02
通过分析学生的学习行为数据，评估他们对PPT内容的掌握程度
。
智能优化
PPT动画课件可以根据不同的教 学需求和场景进行定制，满足 个性化教学的需要。
AI与PPT动画课件的结合方式
AI辅助创作
AI可以为教师提供创作灵感和支持， 如自动推荐相关素材、提供设计建议 等。
AI智能编辑
AI可以自动识别课件中的错误和不足 ，并提供修改建议和优化方案。
AI语音合成
AI可以将教师的语音转化为文字并自 动合成语音，为课件添加旁白或解说 。
1 2
个性化定制
AI技术可以根据学习者的需求和兴趣，为其定制 个性化的PPT动画课件，提高学习效果。
智能交互
AI技术可以实现人机交互，让学习者在学习过程 中与课件进行互动，增强学习体验。
3
数据分析与优化
AI技术可以分析学习者的学习数据，为教育者提 供有针对性的教学建议，优化课件内容和教学方 法。
教育行业对AI技术的需求变化分析
智能化教学辅助
教育行业对AI技术的需求将越来越侧重于智能化教学辅助，如智能 课件制作、智能作业批改等。
个性化学习支持
随着教育理念的转变，教育行业将更加注重学习者的个性化发展， 对AI技术的需求也将更加关注个性化学习支持。
教育数据分析
教育行业对AI技术的需求还将涉及教育数据分析，以帮助教育者更好 地了解学习者的学习情况和需求，进而改进教学方法和策略。
手势识别
通过识别教师的手势，控制PPT 的翻页、缩放等操作，提高课堂
互动性。
深度学习技术
个性化推荐
01
根据学生的历史学习数据，智能推荐适合他们的PPT动画课件。
学习效果评估
02
通过分析学生的学习行为数据，评估他们对PPT内容的掌握程度
。
智能优化
人工智能ppt
人工智能发展面临的挑战
1. 数据隐私与安全
人工智能的发展依赖于大量数据，但这些数据往往涉及个人隐私。隐私泄露、滥用数据等问题日益严重，引发社会关注。
1. 数据收集与处理
数据传输过程中可能存在安全风险，如黑客攻击、病毒感染等。人工智能系统若遭受攻击，将对用户隐私产生严重威胁。
2. 数据安全挑战
人工智能算法的复杂性使得其决策过程难以理解，引发公众对算法偏见和歧视的担忧。提高算法透明度和可解释性已成为人工智能发展的关键议题。
3. 透明度与可解释性
数据隐私与安全相关法律法规尚不完善，针对人工智能领域的法律约束尚待加强。政府和监管部门需明确责任与义务，确保数据合规使用。
4. 法律法规与政策
2. 伦理与道德问题
1. 隐私保护
2. 歧视与偏见
3. 责任归属
4. 人工智能的就业问题
5. 人工智能的安全性
AI的使用可能导致用户隐私泄露，引发公众对数据隐私的担忧。
3. 自然语言处理
自然语言处理（NLP）在人工智能技术体系中占据重要地位。它的目标是让机器理解、解释和生成人类语言，从而使计算机与人类沟通更加顺畅。NLP涉及语言规则、语法分析、语义理解、情感分析等技术，通过使用深度学习和大数据，机器学习模型逐渐能更好地解析和生成自然语言文本。NLP技术在智能客服、智能推荐、智能问答等领域广泛应用，为人类的生活和工作带来了诸多便利。
3. 自动驾驶
1. 应用场景
自动驾驶是人工智能的重要应用之一，广泛应用于汽车产业。通过人工智能算法，车辆能够实现自主行驶、避障、跟车等功能。
01
2. 技术原理
自动驾驶基于深度学习、传感器融合、图像识别等技术，实现对周围环境的感知和判断。
02
1. 数据隐私与安全
人工智能的发展依赖于大量数据，但这些数据往往涉及个人隐私。隐私泄露、滥用数据等问题日益严重，引发社会关注。
1. 数据收集与处理
数据传输过程中可能存在安全风险，如黑客攻击、病毒感染等。人工智能系统若遭受攻击，将对用户隐私产生严重威胁。
2. 数据安全挑战
人工智能算法的复杂性使得其决策过程难以理解，引发公众对算法偏见和歧视的担忧。提高算法透明度和可解释性已成为人工智能发展的关键议题。
3. 透明度与可解释性
数据隐私与安全相关法律法规尚不完善，针对人工智能领域的法律约束尚待加强。政府和监管部门需明确责任与义务，确保数据合规使用。
4. 法律法规与政策
2. 伦理与道德问题
1. 隐私保护
2. 歧视与偏见
3. 责任归属
4. 人工智能的就业问题
5. 人工智能的安全性
AI的使用可能导致用户隐私泄露，引发公众对数据隐私的担忧。
3. 自然语言处理
自然语言处理（NLP）在人工智能技术体系中占据重要地位。它的目标是让机器理解、解释和生成人类语言，从而使计算机与人类沟通更加顺畅。NLP涉及语言规则、语法分析、语义理解、情感分析等技术，通过使用深度学习和大数据，机器学习模型逐渐能更好地解析和生成自然语言文本。NLP技术在智能客服、智能推荐、智能问答等领域广泛应用，为人类的生活和工作带来了诸多便利。
3. 自动驾驶
1. 应用场景
自动驾驶是人工智能的重要应用之一，广泛应用于汽车产业。通过人工智能算法，车辆能够实现自主行驶、避障、跟车等功能。
01
2. 技术原理
自动驾驶基于深度学习、传感器融合、图像识别等技术，实现对周围环境的感知和判断。
02
ai课件ppt制作
Keynote
Apple出品，与PowerPoint类似，但界面更加美观 ，支持Mac操作系统。
Google Slides
谷歌出品，在线制作，支持团队协作，适合制作简 单课件。
课件内容设计原则
01
02
03
04
目标明确
层次清晰
视觉美观
互动性强
课件内容应紧扣教学目标，避 免无关信息。
内容组织要有逻辑性，条理清 晰。
文本摘要与总结
AI自然自然语言处理技术 可以自动生成文本摘要和 总结，方便学习者快速掌 握知识点。
AI智能问答系统
问题回答
AI智能问答系统可以根据 学习者提出的问题，自动 检索相关信息并给出准确 的回答。
问题分类与推荐
AI智能问答系统可以对问 题进行分类和推荐相关问 题，帮助学习者深入了解 知识点。
用户体验
AI课件需要提供良好的用户体验，包括易于理解 和使用的界面、清晰的声音和视频质量等，这需 要投入大量的时间和精力。
数据隐私和安全
AI课件制作需要大量的数据来训练模型，如何保 证数据隐私和安全是一个重要的问题。
内容质量
AI课件需要提供高质量的内容，包括准确的信息 、清晰的逻辑和有趣的表现形式等，这需要专业 的编辑和设计人员。
AI课件制作的展望
更高效的生产方式
随着技术的发展，AI课件制作将 更加高效，可以快速生成高质量
的课件。
更好的用户体验
随着用户需求的提高，AI课件将提 供更好的用户体验，包括更丰富的 表现形式和更智能的交互方式。
更广泛的应用领域
AI课件将应用于更多的领域，如在 线教育、企业培训和自适应学习等 。
AI课件制作的发展趋势
案例四：AI辅助地理信息系统应用
Apple出品，与PowerPoint类似，但界面更加美观 ，支持Mac操作系统。
Google Slides
谷歌出品，在线制作，支持团队协作，适合制作简 单课件。
课件内容设计原则
01
02
03
04
目标明确
层次清晰
视觉美观
互动性强
课件内容应紧扣教学目标，避 免无关信息。
内容组织要有逻辑性，条理清 晰。
文本摘要与总结
AI自然自然语言处理技术 可以自动生成文本摘要和 总结，方便学习者快速掌 握知识点。
AI智能问答系统
问题回答
AI智能问答系统可以根据 学习者提出的问题，自动 检索相关信息并给出准确 的回答。
问题分类与推荐
AI智能问答系统可以对问 题进行分类和推荐相关问 题，帮助学习者深入了解 知识点。
用户体验
AI课件需要提供良好的用户体验，包括易于理解 和使用的界面、清晰的声音和视频质量等，这需 要投入大量的时间和精力。
数据隐私和安全
AI课件制作需要大量的数据来训练模型，如何保 证数据隐私和安全是一个重要的问题。
内容质量
AI课件需要提供高质量的内容，包括准确的信息 、清晰的逻辑和有趣的表现形式等，这需要专业 的编辑和设计人员。
AI课件制作的展望
更高效的生产方式
随着技术的发展，AI课件制作将 更加高效，可以快速生成高质量
的课件。
更好的用户体验
随着用户需求的提高，AI课件将提 供更好的用户体验，包括更丰富的 表现形式和更智能的交互方式。
更广泛的应用领域
AI课件将应用于更多的领域，如在 线教育、企业培训和自适应学习等 。
AI课件制作的发展趋势
案例四：AI辅助地理信息系统应用
NLP培训课件
2023
《nlp培训课件》
目 录
• NLP基础知识 • NLP关键技术 • NLP应用场景 • NLP挑战与展望 • NLP实践案例
01
NLP基础知识
NLP的定义与特点
自然语言处理（NLP）是一种 人工智能技术，用于处理、解
析、理解和生成人类语言。
NLP涉及多个学科领域，包括 计算机科学、语言学、认知科
THANK YOU.
详细描述
文本分类和信息抽取是自然语言处理技术的两个重要应用方向。文本分类技术通常被用于将大量的文本数据自 动分类到预定义的类别中，例如新闻分类、电影分类等。信息抽取则是一种从文本中提取出关键信息的技术， 例如从新闻报道中提取出事件的时间、地点、人物等关键信息。
机器翻译与语音识别
总结词
机器翻译是将一种语言的文本自动翻译成 另一种语言的过程，而语音识别则是将人 类语音转换成文本的过程。
详细描述
机器翻译和语音识别是自然语言处理的两 个重要应用方向。机器翻译技术可以将一 种语言的文本自动翻译成另一种语言，例 如将英文翻译成中文。语音识别技术可以 将人类语音转换成文本，例如在语音助手 和智能音箱等领域有着广泛的应用。
人机对话与智能客服
总结词
人机对话是指人与计算机之间利用自然语言进行交互 的方式，而智能客服则是一种利用自然语言处理技术 自动回答用户问题的系统。
深度学习模型可以自动学习文本特征表示，使得模型的性能更优于传统 机器学习方法。
常见的深度学习模型包括递归神经网络（RNN）、长短期记忆网络（ LSTM）、卷积神经网络（CNN）和变换器（Transformer）等。
自然语言生成与评估
自然语言生成是指将计算机理 解的语言表示转换为人类可读
《nlp培训课件》
目 录
• NLP基础知识 • NLP关键技术 • NLP应用场景 • NLP挑战与展望 • NLP实践案例
01
NLP基础知识
NLP的定义与特点
自然语言处理（NLP）是一种 人工智能技术，用于处理、解
析、理解和生成人类语言。
NLP涉及多个学科领域，包括 计算机科学、语言学、认知科
THANK YOU.
详细描述
文本分类和信息抽取是自然语言处理技术的两个重要应用方向。文本分类技术通常被用于将大量的文本数据自 动分类到预定义的类别中，例如新闻分类、电影分类等。信息抽取则是一种从文本中提取出关键信息的技术， 例如从新闻报道中提取出事件的时间、地点、人物等关键信息。
机器翻译与语音识别
总结词
机器翻译是将一种语言的文本自动翻译成 另一种语言的过程，而语音识别则是将人 类语音转换成文本的过程。
详细描述
机器翻译和语音识别是自然语言处理的两 个重要应用方向。机器翻译技术可以将一 种语言的文本自动翻译成另一种语言，例 如将英文翻译成中文。语音识别技术可以 将人类语音转换成文本，例如在语音助手 和智能音箱等领域有着广泛的应用。
人机对话与智能客服
总结词
人机对话是指人与计算机之间利用自然语言进行交互 的方式，而智能客服则是一种利用自然语言处理技术 自动回答用户问题的系统。
深度学习模型可以自动学习文本特征表示，使得模型的性能更优于传统 机器学习方法。
常见的深度学习模型包括递归神经网络（RNN）、长短期记忆网络（ LSTM）、卷积神经网络（CNN）和变换器（Transformer）等。
自然语言生成与评估
自然语言生成是指将计算机理 解的语言表示转换为人类可读
ai ei ui ppt课件
AI技术可以模拟人类的感知、认知、学习和推理等智能行为，为人类生活和工作带 来诸多便利。
ai的应用场景
01
02
03
04
自动驾驶
利用AI技术实现车辆自主导航 、障碍物识别和避障等功能， 提高道路安全性和交通效率。
人脸识别
通过图像处理和计算机视觉技 术，将人脸特征提取和比对， 实现身份识别和安全控制。
加高效和精准。
自然语言处理技术不断发展， 推动企业智能应用的语言处理
能力更加精准和自然。
计算机视觉技术不断发展，推 动企业智能应用的图像处理能
力更加精准和高效。
03 ui 用户界面设计
ui的定义
UI，即用户界面(User Interface)，是指用户与计算机系统进行交互和信 息交换的界面。它不仅是人与机器之间的桥梁，也是用户与机器之间的 接口。
智能客服
利用自然语言处理技术，实现 智能问答、推荐和客服服务，
提高客户满意度和效率。
医疗诊断
通过深度学习和医学影像分析 ，辅助医生进行疾病诊断和治
疗方案制定。
ai的发展趋势
深度学习技术的进一步发展
跨学科融合创新
随着计算能力的提升和数据资源的丰富， 深度学习技术将在AI领域发挥更大作用。
AI技术将与生物学、神经科学、语言学等 学科进行更紧密的融合，推动AI领域的创 新与发展。
细节调整
对原型进行细节调整，包括字体、颜色、布局等 。
测试与优化
在最终呈现前，进行测试和优化，以确保幻灯片的质量 和效果。
幻灯片的布局设计
标题明确
每个幻灯片应有一个明确的标 题，以概括其内容。
段落清晰
每个段落应有一个明确的主题 ，并尽量保持简短。
ai的应用场景
01
02
03
04
自动驾驶
利用AI技术实现车辆自主导航 、障碍物识别和避障等功能， 提高道路安全性和交通效率。
人脸识别
通过图像处理和计算机视觉技 术，将人脸特征提取和比对， 实现身份识别和安全控制。
加高效和精准。
自然语言处理技术不断发展， 推动企业智能应用的语言处理
能力更加精准和自然。
计算机视觉技术不断发展，推 动企业智能应用的图像处理能
力更加精准和高效。
03 ui 用户界面设计
ui的定义
UI，即用户界面(User Interface)，是指用户与计算机系统进行交互和信 息交换的界面。它不仅是人与机器之间的桥梁，也是用户与机器之间的 接口。
智能客服
利用自然语言处理技术，实现 智能问答、推荐和客服服务，
提高客户满意度和效率。
医疗诊断
通过深度学习和医学影像分析 ，辅助医生进行疾病诊断和治
疗方案制定。
ai的发展趋势
深度学习技术的进一步发展
跨学科融合创新
随着计算能力的提升和数据资源的丰富， 深度学习技术将在AI领域发挥更大作用。
AI技术将与生物学、神经科学、语言学等 学科进行更紧密的融合，推动AI领域的创 新与发展。
细节调整
对原型进行细节调整，包括字体、颜色、布局等 。
测试与优化
在最终呈现前，进行测试和优化，以确保幻灯片的质量 和效果。
幻灯片的布局设计
标题明确
每个幻灯片应有一个明确的标 题，以概括其内容。
段落清晰
每个段落应有一个明确的主题 ，并尽量保持简短。
人工智能PPT
人工智能PPT人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使机器能够模拟和展现人类智能的科学与技术。
它涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域，具有广泛的应用前景。
为了能够更好地向大家介绍人工智能，我准备了以下PPT内容。
第一部分：人工智能概述1. 什么是人工智能？人工智能是指通过类似人类思维的方式，使机器能够理解、学习和应用知识的科学与技术。
2. 人工智能的分类- 强人工智能：拥有与人类智能相媲美或超越人类的智能水平，能够进行高级思维和判断。
- 弱人工智能：在特定领域内完成一定任务，但不能拥有人类智能的所有特征。
3. 人工智能的应用领域- 机器学习：通过计算机算法，使机器能够从数据中自动学习和改进，如语音识别、图像处理等。
- 自然语言处理：研究如何使机器能够理解和生成人类语言，如智能问答系统、机器翻译等。
- 计算机视觉：使机器能够理解和解释图像和视频内容，如人脸识别、目标检测等。
- 智能机器人：将人工智能应用于机器人领域，使机器人能够自主感知、决策和执行任务。
第二部分：人工智能的发展历程1. 早期发展阶段20世纪40年代至60年代，人工智能的先驱们开始提出推理、学习和问题解决的思想，并开发了一些基础算法和系统。
2. 冬眠期20世纪70年代，人工智能的研究遇到了困难和挑战，进入了一个相对低迷的阶段，被称为“人工智能冬眠期”。
3. 复兴与进展20世纪80年代开始，人工智能逐渐复苏，并在机器学习、专家系统等领域取得了显著进展。
同时，计算能力和数据量的不断增加也为人工智能的发展提供了支持。
4. 当前应用与未来走向当前，人工智能已经广泛应用于各个行业，包括医疗、金融、交通等。
未来，人工智能将继续发展壮大，与人类共同构建智能化的社会。
第三部分：人工智能的挑战与应对1. 伦理与隐私问题- 人工智能的发展可能引发一些伦理和道德问题，如机器是否拥有意识和道德判断能力等。
6.1.2部析领域知识智能问答机器人 课件-高中信息技术粤教版(2019)必修1
步骤①：打开知识库，复制一问题；②打开“分词并计算相似度.py”程序，用两个相似问 句替换程序第7行、第8行引号内的问句内容，运行，观察计算结果；③打开“CHAI博士问 答机器人二代.py”程序，修改判断条件，运行并观察程序是否会输出相似问题的答案。
语句1
语句2
相似度系数
汉朝的首都 在哪里？
汉朝的首都 是哪里？
0.71
秦朝以后的主 秦朝以后的主要
？
要朝代有哪些？ 朝代的变迁规律？
算法做出改变 问题理解能力增强
CHAI博士既可以通过增加数据，完善知识库，也
可以通过优化算法来灵活理解问题，显得更智能。
数 据
算 法
要想完全解决测试问题，CHAI博士还要具有 答案抽取、分析数据、总结规律等高阶能力。
要想完全解决测试问题，CHAI博士还要具有答案 抽取、分析数据、总结规律等高阶能力。
要想让智能问答系统回答的更全面，可以__完__善__知__识___库__。
知识库（数据库） 人工智能的数据支撑
秦以来的朝代
部分朝代都城
各都城的位置 各都城的经济
活动二反思：根据CHAI博士现在的知识库内容，它可以将测试问 题回答到哪种程度？（测试问题：我国秦朝以来历朝都城变迁有何规律？）
【问题】知识库中如果没有一模一样的问题呢？ CHAI博士如何寻找相似问题进行解答，或相关问题用于学习分析呢？
剖析领域知识智能问答机器人
（第一课时）
情境描述
小涵是个很有想法的高中生。“学史明智， 鉴往知来“——他(她）非常认同这句话。 现在他想创造一个历史知识问答机器人 CHAI博士，用AI帮助人们更好地学习中国 历史文化。
请帮小涵剖析一下，如何让CHAI博士实 现历史方面的人机问答？
09问答系统
用户的检索需求往往是非常复杂而特殊的无法以几个关键词的简单逻辑组合 来表达用户的检索需求 信息检索的理想目标是提供用户精确的查询信息，但无论是传统文档信息检 索还是Web检索都是基于文档颗粒度的，只提供和用户查询相关的一批文档 集合。 因此，文档检索系统返回的相关信息太多，用户很难快速准确地定位到所需 的信息，通常需要浪费很多时间在这些文档集合中查找自己所需要的信息。 例如，在Google上输入几个关键字（例如“中国 首都”），它有可能返回成 千上万个网页（约有1,040,000项符合“中国 首都”的查询结果）。 传统信息检索以关键词为基础的索引、匹配算法尽管简单易行，但毕竟停留 在语言的表层，而没有触及语义，因此检索效果差强人意，很难进一步提高
问答系统的历史
早期的两个比较著名的问答系统
BASEBALL（1961年)和LUNAR（1973年)。BASEBALL可用来 回答美国一个季度棒球比赛的时间、地点、成绩等自然语言 问题。 LUNAR可帮助地质学家方便的了解、比较和评估阿波罗登月 计划积累的月球土壤和岩石的各种化学分析数据
它们的后台有一个数据库，保存系统可提供的各种数 据。而在用户提问时，系统把用户的问题转换成SQL查 询语句，从数据库中查询到数据提供给用户
问答系统定义
问答系统的定义
问答式信息检索是一种允许用户以自然语言方 式询问，系统从单语或多语文档集中查找并返 回确切答案或者蕴含答案文本片断的新型信息 检索的方式。 问答系统允许用户以自然语言的形式查询信息
例如：世界上最大的宫殿是什么宫殿？ 例如：紫禁城/故宫
系统则直接提供用户准确、简洁的答案
要求有一个和文章内容相关的场景脚本 在用户提出问题时，系统根据文章内容、场 景脚本来回答问题 脚本不存在时，系统无法正常工作
40套人工智能PPT模板
D
2024/1/24
14
04 计算机视觉技术与应用
2024/1/24
15
计算机视觉基本概念及原理
2024/1/24
计算机视觉定义
通过图像传感器获取场景图像，利用计算机对图像进行处理、分析和理解，实现对场景的 感知、认知和决策。
计算机视觉原理
基于图像处理、模式识别、机器学习等技术，对图像中的目标进行检测、识别、跟踪和行 为分析，实现对场景的感知和理解。
机器学习的工作流程
数据预处理、特征提取、模型训练、 评估与优化。
2024/1/24
8
常见机器学习算法及应用场景
线性回归、逻辑回归等 回归算法：用于预测连 续值，如股票价格、销 售额等。
K近邻、决策树、随机 森林等分类算法：用于 分类问题，如垃圾邮件 识别、疾病诊断等。
聚类算法如K均值、层 次聚类等：用于无监督 学习任务，如客户细分 、图像分割等。
安防领域
利用计算机视觉技术对监控视频进行处理和分析，实现人 脸识别、行为分析、异常检测等功能，提高安防监控的效 率和准确性。
自动驾驶领域
通过计算机视觉技术对车载摄像头获取的图像进行处理和 分析，实现车道线检测、车辆检测、行人检测等功能，为 自动驾驶系统提供感知和决策支持。
医疗领域
利用计算机视觉技术对医学影像进行处理和分析，实现病 灶检测、辅助诊断等功能，提高医疗诊断的准确性和效率 。
03
深度学习的应用场景
图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著 成果，推动了人工智能的发展。
10
自然语言处理技术与应用
03
2024/1/24
11
自然语言处理基本概念及原理
自然语言处理定义
人工智能PPT课件专用版高清版
常用算法
如SIFT、SURF、HOG等，这些算法在图像识别、 目标跟踪等领域有广泛应用。
目标检测和识别技术原理
目标检测
在图像或视频中定位出感兴趣的目标，并给出其位置信息。
识别技术
对检测到的目标进行分类和识别，确定其所属类别。
深度学习应用
卷积神经网络（CNN）在目标检测和识别领域取得了显著 成果，提高了识别准确率和速度。
将人类语音转换为机器可读的文本信息。
语音识别流程
包括信号预处理、特征提取、声学模型、语言模型、解码搜索等步 骤。
语音识别应用场景
如智能家居、车载系统、智能客服等。
声学模型和语言模型构建方法
声学模型构建
基于大量语音数据，通过训练得到声学模型，用于识别语音信号 中的音素或单词。
语言模型构建
基于文本数据，通过统计语言模型或神经网络语言模型等方法，得 到单词之间的概率关系，用于指导语音识别过பைடு நூலகம்。
发展历程
从早期的符号学习到现代的深度学习，人工智 能经历了多个发展阶段，包括专家系统、知识 工程、机器学习等。
重要里程碑
包括图灵测试、达特茅斯会议、深度学习的提 出等，这些事件对人工智能的发展产生了深远 影响。
人工智能技术领域及应用场景
01
02
03
技术领域
包括机器学习、计算机视 觉、自然语言处理等，这 些技术是人工智能的核心。
3 循环神经网络（RNN）
适用于处理序列数据，如文本、语音等。通过记忆单元捕 捉序列中的时序信息，实现序列建模和预测。
4 生成对抗网络（GAN）
由生成器和判别器组成，通过对抗训练生成逼真的样本数 据，广泛应用于图像生成、风格迁移等领域。
模型评估与优化策略
如SIFT、SURF、HOG等，这些算法在图像识别、 目标跟踪等领域有广泛应用。
目标检测和识别技术原理
目标检测
在图像或视频中定位出感兴趣的目标，并给出其位置信息。
识别技术
对检测到的目标进行分类和识别，确定其所属类别。
深度学习应用
卷积神经网络（CNN）在目标检测和识别领域取得了显著 成果，提高了识别准确率和速度。
将人类语音转换为机器可读的文本信息。
语音识别流程
包括信号预处理、特征提取、声学模型、语言模型、解码搜索等步 骤。
语音识别应用场景
如智能家居、车载系统、智能客服等。
声学模型和语言模型构建方法
声学模型构建
基于大量语音数据，通过训练得到声学模型，用于识别语音信号 中的音素或单词。
语言模型构建
基于文本数据，通过统计语言模型或神经网络语言模型等方法，得 到单词之间的概率关系，用于指导语音识别过பைடு நூலகம்。
发展历程
从早期的符号学习到现代的深度学习，人工智 能经历了多个发展阶段，包括专家系统、知识 工程、机器学习等。
重要里程碑
包括图灵测试、达特茅斯会议、深度学习的提 出等，这些事件对人工智能的发展产生了深远 影响。
人工智能技术领域及应用场景
01
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03
技术领域
包括机器学习、计算机视 觉、自然语言处理等，这 些技术是人工智能的核心。
3 循环神经网络（RNN）
适用于处理序列数据，如文本、语音等。通过记忆单元捕 捉序列中的时序信息，实现序列建模和预测。
4 生成对抗网络（GAN）
由生成器和判别器组成，通过对抗训练生成逼真的样本数 据，广泛应用于图像生成、风格迁移等领域。
模型评估与优化策略
中文问答系统中答案抽取的研究与实现ppt课件
中文问答系统中答案抽取的 研究与实现
1
目录
2
提要
在答案抽取的研究中，本文采纳了一种基于规则改进 的问题分类方法，而后提出了一种基于依存树的语义匹 配相似度算法，对问题句与候选答案句进行相似度计算， 根据相似度的高低对答案进行抽取，最后通过具体的实 验实现了答案抽取的全过程。
实验结果表明，在保证问题分析模块问题分类准确的 情况下，得到用户所需答案的准确率可以达到92%以上， 相比其它算法有效地提高了答案抽取的准确度。
23
展望
在今后中文问答系统研究中，还有很多工作要做： （1）问题分析模块中分词和词性标注准确度的提高 （2）问题分类算法的研究 （3）答案抽取算法的研究
句法分析研究需要深入 答案抽取算法改进
24
Thank You！
25
子，作为候选答案集。 ②根据问题的类型，对候选答案集进一步处理，排除兀余的句子，减
少候选答案的空间。 ③应用相似度计算算法，计算候选答案句与问题句的相似度。 ④根据相似度的高低对候选答案进行排序，返回相似高的句子。 对于答案为一个词的问题，根据问题的类型，采用相应的抽取策略，
对返回的答案句进行分析，可能需要进行命名实体的识别工作，来返回 精确的答案。
3
绪论—背景与意义
➢人们期待更快速准确的搜索技术出现； ➢据统计，人们花费在答案抽取的时间很长； ➢传统的搜索引擎有很多弊端； ➢问答系统因此产生。
4
绪论—背景与意义
问答系统主要包括问题分析、信息检索和答案抽取3个 主要模块。
问题分析模块的主要工作包括对问题进行分类、抽取 问题的关键词、对关键词进行扩展等;
8
基于句法分析的答案抽取算法
答案抽取模块的工作流程如下： ①把从信息检索模块得到的候选文档或网页切分成句子，作为
1
目录
2
提要
在答案抽取的研究中，本文采纳了一种基于规则改进 的问题分类方法，而后提出了一种基于依存树的语义匹 配相似度算法，对问题句与候选答案句进行相似度计算， 根据相似度的高低对答案进行抽取，最后通过具体的实 验实现了答案抽取的全过程。
实验结果表明，在保证问题分析模块问题分类准确的 情况下，得到用户所需答案的准确率可以达到92%以上， 相比其它算法有效地提高了答案抽取的准确度。
23
展望
在今后中文问答系统研究中，还有很多工作要做： （1）问题分析模块中分词和词性标注准确度的提高 （2）问题分类算法的研究 （3）答案抽取算法的研究
句法分析研究需要深入 答案抽取算法改进
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Thank You！
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子，作为候选答案集。 ②根据问题的类型，对候选答案集进一步处理，排除兀余的句子，减
少候选答案的空间。 ③应用相似度计算算法，计算候选答案句与问题句的相似度。 ④根据相似度的高低对候选答案进行排序，返回相似高的句子。 对于答案为一个词的问题，根据问题的类型，采用相应的抽取策略，
对返回的答案句进行分析，可能需要进行命名实体的识别工作，来返回 精确的答案。
3
绪论—背景与意义
➢人们期待更快速准确的搜索技术出现； ➢据统计，人们花费在答案抽取的时间很长； ➢传统的搜索引擎有很多弊端； ➢问答系统因此产生。
4
绪论—背景与意义
问答系统主要包括问题分析、信息检索和答案抽取3个 主要模块。
问题分析模块的主要工作包括对问题进行分类、抽取 问题的关键词、对关键词进行扩展等;
8
基于句法分析的答案抽取算法
答案抽取模块的工作流程如下： ①把从信息检索模块得到的候选文档或网页切分成句子，作为
智能问答-(2)PPT共57页
Watson在比赛节目中按下信号灯的速度始终比人类选手要快， 但在个别问题上反映困难，尤其是只包含很少提示的问题。对于 每一个问题，Watson会在屏幕上显示3个最有可能的答案。 Watson 4TB磁盘内，包含200万页结构化和非结构化的信息，包 括维基百科的全文。在比赛中Watson没有链接到互联网。
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，我们需要提取其中与问 题最相关的部分。
• 例如：利用搜索引擎搜索到若干相关文章，我们需要从这
些文档的大量内容中提取核心段落、句子、甚至词语；
• 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”，我们可以取最新数值作为答
的答案并整理输出。
• 不同之处：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
• 答案来源：知识也多种多样，既有结构化的信息又有非
结构化的信息。因此问答系统的难度更大。
2011年，IBM公司推出了名为Watson的人工智能系统。 Watson参加综艺节目危险边缘（Jeopardy）来测试它的能力，这 是该节目有史以来第一次人与机器对决。Watson打败了最高奖 金得主布拉德·鲁特尔和连胜纪录保持者肯·詹宁斯。
4.2问答系统的主要组成
• 与进行提问——思考——回答的思维过程相近。 • 1、问题理解 • 2、知识检索 • 3、答案生成
问题理解
• 输入：自然语言
• 例解决的问题：理解问题问的是什么（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）
• 如：问：北京的温度是多少？
•
太阳的温度是多少?
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，我们需要提取其中与问 题最相关的部分。
• 例如：利用搜索引擎搜索到若干相关文章，我们需要从这
些文档的大量内容中提取核心段落、句子、甚至词语；
• 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”，我们可以取最新数值作为答
的答案并整理输出。
• 不同之处：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
• 答案来源：知识也多种多样，既有结构化的信息又有非
结构化的信息。因此问答系统的难度更大。
2011年，IBM公司推出了名为Watson的人工智能系统。 Watson参加综艺节目危险边缘（Jeopardy）来测试它的能力，这 是该节目有史以来第一次人与机器对决。Watson打败了最高奖 金得主布拉德·鲁特尔和连胜纪录保持者肯·詹宁斯。
4.2问答系统的主要组成
• 与进行提问——思考——回答的思维过程相近。 • 1、问题理解 • 2、知识检索 • 3、答案生成
问题理解
• 输入：自然语言
• 例解决的问题：理解问题问的是什么（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）
• 如：问：北京的温度是多少？
•
太阳的温度是多少?
人工智能介绍ppt课件
的就业机会和经济增长点。
02 机器学习原理及应用
监督学习算法原理
01
02
03
04
数据集划分
将数据集划分为训练集和测试 集，训练集用于训练模型，测
试集用于评估模型性能。
特征提取
从原始数据中提取出对预测结 果有影响的特征，作为模型的
输入。
模型训练
利用训练集数据，通过最小化 损失函数来学习模型的参数。
优化用户体验
从用户角度出发，优化语音交互的响应速度、识 别准确率、合成语音自然度等方面的体验。
语音识别与合成在各领域应用案例
智能家居
通过语音控制家电开关、 调节灯光亮度、查询天 气等。
智能客服
提供24小时在线服务， 解答用户问题、处理投 诉等。
智能车载系统
实现语音导航、音乐播 放、电话拨打等功能， 提高驾驶安全性。
特征提取与匹配
利用图像特征提取算法，提取图像中 的关键特征，并与已知模式进行匹配， 实现图像识别。
目标检测技术
基于深度学习的目标检测
01
利用深度学习模型，如R-CNN、Fast R-CNN、YOLO等，实现
对图像中多个目标的定位和分类。
传统目标检测方法
02
采用滑动窗口、HOG特征+SVM分类器等传统计算机视觉技术，
谢谢聆听
模型评估
使用测试集数据对训练好的模 型进行评估，衡量模型的预测
性能。
非监督学习算法原理
数据预处理
对数据进行清洗、去噪和标准化 等预处理操作。
特征学习
通过无监督的方式学习数据的内 在结构和特征表示。
聚类分析
将数据划分为不同的簇或类别， 使得同一簇内的数据相似度高， 不同簇间的数据相似度低。
02 机器学习原理及应用
监督学习算法原理
01
02
03
04
数据集划分
将数据集划分为训练集和测试 集，训练集用于训练模型，测
试集用于评估模型性能。
特征提取
从原始数据中提取出对预测结 果有影响的特征，作为模型的
输入。
模型训练
利用训练集数据，通过最小化 损失函数来学习模型的参数。
优化用户体验
从用户角度出发，优化语音交互的响应速度、识 别准确率、合成语音自然度等方面的体验。
语音识别与合成在各领域应用案例
智能家居
通过语音控制家电开关、 调节灯光亮度、查询天 气等。
智能客服
提供24小时在线服务， 解答用户问题、处理投 诉等。
智能车载系统
实现语音导航、音乐播 放、电话拨打等功能， 提高驾驶安全性。
特征提取与匹配
利用图像特征提取算法，提取图像中 的关键特征，并与已知模式进行匹配， 实现图像识别。
目标检测技术
基于深度学习的目标检测
01
利用深度学习模型，如R-CNN、Fast R-CNN、YOLO等，实现
对图像中多个目标的定位和分类。
传统目标检测方法
02
采用滑动窗口、HOG特征+SVM分类器等传统计算机视觉技术，
谢谢聆听
模型评估
使用测试集数据对训练好的模 型进行评估，衡量模型的预测
性能。
非监督学习算法原理
数据预处理
对数据进行清洗、去噪和标准化 等预处理操作。
特征学习
通过无监督的方式学习数据的内 在结构和特征表示。
聚类分析
将数据划分为不同的簇或类别， 使得同一簇内的数据相似度高， 不同簇间的数据相似度低。
智能问答系统ppt课件
.
四、老师或学生在线解答
没有解答的问题，系统将分类展示。 老师或学生（即是解答者），须对未解答
的问题进行答复。 当问题属于典型问题时，回答完毕后，须
将问题置为“典型问题”。 注意：只有置为典型问题，搜索引擎才能
搜索到。 可以用录音文件对问题进行解答。
.
五、智能问答机器人
系统利用智能问答机器人，在线进行7*24 小时服务。
智能问答机器人回答问题来源：从知识库 中对典型问题进行搜索，找出匹配度最高 的提供给提问者。
.
六、支持移动终端
可以通过手机终端提问及查看。 问题回答完成后，提问者会收到短信。
.
智能问答系统
.
.
系统主要功能
提问 搜索相关问题 问题分类 老师或学生在线解答 智能问答机器人 支持移动终端
.
一、提问
任何人都可以通过智能问答系统进行提问 问题提交后，系统搜索典型问题，然后将
典型问题及答案显示给提问人。如果有类 似问题及满意答案。提问人结束提问。 如果没有搜索到类似问题或对答案不满意， 提出的问题将会归并到相关分类中。 可以指定具体老师进行解答
.
二、搜索相关问题
当问题提交后，系统搜索典型问题。并将 答案展示给提问者。
什么是典型问题？ 当问题被完整回答，并且此问题具有代表 性，将被列为典型问题。搜索引擎只针
系统对所有问题进行分类。按问题类型及 是否解答进行分类。
.
问题分类：热点问题
在各问题分类中设置热点问题，将提问频 率较高的问题列出。
11智能问答系统智能问答系统33系统主要功能系统主要功能提问提问搜索相关问题搜索相关问题问题分类问题分类老师或学生在线解答老师或学生在线解答智能问答机器人智能问答机器人支持移动终端支持移动终端44一提问一提问任何人都可以通过智能问答系统进行提问任何人都可以通过智能问答系统进行提问问题提交后系统搜索典型问题然后将问题提交后系统搜索典型问题然后将典型问题及答案显示给提问人
四、老师或学生在线解答
没有解答的问题，系统将分类展示。 老师或学生（即是解答者），须对未解答
的问题进行答复。 当问题属于典型问题时，回答完毕后，须
将问题置为“典型问题”。 注意：只有置为典型问题，搜索引擎才能
搜索到。 可以用录音文件对问题进行解答。
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五、智能问答机器人
系统利用智能问答机器人，在线进行7*24 小时服务。
智能问答机器人回答问题来源：从知识库 中对典型问题进行搜索，找出匹配度最高 的提供给提问者。
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六、支持移动终端
可以通过手机终端提问及查看。 问题回答完成后，提问者会收到短信。
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智能问答系统
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系统主要功能
提问 搜索相关问题 问题分类 老师或学生在线解答 智能问答机器人 支持移动终端
.
一、提问
任何人都可以通过智能问答系统进行提问 问题提交后，系统搜索典型问题，然后将
典型问题及答案显示给提问人。如果有类 似问题及满意答案。提问人结束提问。 如果没有搜索到类似问题或对答案不满意， 提出的问题将会归并到相关分类中。 可以指定具体老师进行解答
.
二、搜索相关问题
当问题提交后，系统搜索典型问题。并将 答案展示给提问者。
什么是典型问题？ 当问题被完整回答，并且此问题具有代表 性，将被列为典型问题。搜索引擎只针
系统对所有问题进行分类。按问题类型及 是否解答进行分类。
.
问题分类：热点问题
在各问题分类中设置热点问题，将提问频 率较高的问题列出。
11智能问答系统智能问答系统33系统主要功能系统主要功能提问提问搜索相关问题搜索相关问题问题分类问题分类老师或学生在线解答老师或学生在线解答智能问答机器人智能问答机器人支持移动终端支持移动终端44一提问一提问任何人都可以通过智能问答系统进行提问任何人都可以通过智能问答系统进行提问问题提交后系统搜索典型问题然后将问题提交后系统搜索典型问题然后将典型问题及答案显示给提问人
智能问答机器人(基于SVM+AIML)
6
处理框架 API接口，将文本转换为可以播放 的mp3文件。 中文普通话、中英文混读、男声、女声任你选，更支持语速、音调、音量设置， 让你的应用拥有最甜美和最磁性的声音！ 只有MP3一种输出格式，没有其它格式或者编码选项。 多音字可以通过标注自行定义发音。格式如：重(chong2)报集团。 注意事项 仅支持最多512字（1024 字节)的音频合成，合成的文件格式为mp3。 没有其他额外功能。 如果需要使用离线合成等其它功能，请使用Android 或者iOS 合成 SDK
・检索aiml问答集取得答案
・补足后的问题和答案做余弦(COS) 相似度比较
・选取余弦值最高的，作为答案
Thulac
THUCTC （Liblinear）
Model Category语料集 （分类与答案的对应集
）
Aiml问答集
8
系统架构
前端 chat-robot-frontend
VUE webpack
后台 chat-robot-background
JAVA
MVC
RESTFUL API
Service
Redis 缓存DB
Category语料集 （分类与答案的对
应集）
python Spring boot
Aiml
aiml问答集
前端页面采用VUE，通过webpack打包。
shelve
后台使用JAVA开发，基于Spring boot的MVC，RESTFUL API实现。
系统运行命令(开发环境为例说明)
环境的运行部署是说明对象外，此处只简单说明一下运行命令。 后台：
gradle clean build gradle release java –jar chat-robot-background-1.0-SNAPSHOT.war 前端： npm run build npm run start
处理框架 API接口，将文本转换为可以播放 的mp3文件。 中文普通话、中英文混读、男声、女声任你选，更支持语速、音调、音量设置， 让你的应用拥有最甜美和最磁性的声音！ 只有MP3一种输出格式，没有其它格式或者编码选项。 多音字可以通过标注自行定义发音。格式如：重(chong2)报集团。 注意事项 仅支持最多512字（1024 字节)的音频合成，合成的文件格式为mp3。 没有其他额外功能。 如果需要使用离线合成等其它功能，请使用Android 或者iOS 合成 SDK
・检索aiml问答集取得答案
・补足后的问题和答案做余弦(COS) 相似度比较
・选取余弦值最高的，作为答案
Thulac
THUCTC （Liblinear）
Model Category语料集 （分类与答案的对应集
）
Aiml问答集
8
系统架构
前端 chat-robot-frontend
VUE webpack
后台 chat-robot-background
JAVA
MVC
RESTFUL API
Service
Redis 缓存DB
Category语料集 （分类与答案的对
应集）
python Spring boot
Aiml
aiml问答集
前端页面采用VUE，通过webpack打包。
shelve
后台使用JAVA开发，基于Spring boot的MVC，RESTFUL API实现。
系统运行命令(开发环境为例说明)
环境的运行部署是说明对象外，此处只简单说明一下运行命令。 后台：
gradle clean build gradle release java –jar chat-robot-background-1.0-SNAPSHOT.war 前端： npm run build npm run start
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
智能问答机器人回答问题来源：从知识库 中对典型问题进行搜索，找出匹配度最高 的提供给提问者。
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六、支持移动终端
可以通过手机终端提问及查看。 问题回答完成后，提问者会收到短信。
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智能问答系统
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系统主要功能
提问 搜索相关问题 问题分类 老师或学生在线解答 智能问答机器人 支持移动终端
-
一、提问
任何人都可以通过智能示给提问人。如果有类 似问题及满意答案。提问人结束提问。 如果没有搜索到类似问题或对答案不满意， 提出的问题将会归并到相关分类中。 可以指定具体老师进行解答
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二、搜索相关问题
当问题提交后，系统搜索典型问题。并将 答案展示给提问者。
什么是典型问题？ 当问题被完整回答，并且此问题具有代表 性，将被列为典型问题。搜索引擎只针对 典型问题进行搜索。
-
三、问题分类
系统对所有问题进行分类。按问题类型及 是否解答进行分类。
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问题分类：热点问题
在各问题分类中设置热点问题，将提问频 率较高的问题列出。
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四、老师或学生在线解答
没有解答的问题，系统将分类展示。 老师或学生（即是解答者），须对未解答
的问题进行答复。 当问题属于典型问题时，回答完毕后，须
将问题置为“典型问题”。 注意：只有置为典型问题，搜索引擎才能
搜索到。 可以用录音文件对问题进行解答。
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五、智能问答机器人
系统利用智能问答机器人，在线进行7*24 小时服务。
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六、支持移动终端
可以通过手机终端提问及查看。 问题回答完成后，提问者会收到短信。
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智能问答系统
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系统主要功能
提问 搜索相关问题 问题分类 老师或学生在线解答 智能问答机器人 支持移动终端
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一、提问
任何人都可以通过智能示给提问人。如果有类 似问题及满意答案。提问人结束提问。 如果没有搜索到类似问题或对答案不满意， 提出的问题将会归并到相关分类中。 可以指定具体老师进行解答
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二、搜索相关问题
当问题提交后，系统搜索典型问题。并将 答案展示给提问者。
什么是典型问题？ 当问题被完整回答，并且此问题具有代表 性，将被列为典型问题。搜索引擎只针对 典型问题进行搜索。
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三、问题分类
系统对所有问题进行分类。按问题类型及 是否解答进行分类。
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问题分类：热点问题
在各问题分类中设置热点问题，将提问频 率较高的问题列出。
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四、老师或学生在线解答
没有解答的问题，系统将分类展示。 老师或学生（即是解答者），须对未解答
的问题进行答复。 当问题属于典型问题时，回答完毕后，须
将问题置为“典型问题”。 注意：只有置为典型问题，搜索引擎才能
搜索到。 可以用录音文件对问题进行解答。
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五、智能问答机器人
系统利用智能问答机器人，在线进行7*24 小时服务。