智能问答系统 ppt课件
AI智能问答
AI智能问答随着人工智能的快速发展，AI智能问答系统在各种领域中被广泛应用。
这种系统通过分析和理解用户提出的问题，并根据事先训练好的模型和数据库，提供准确和全面的答案。
AI智能问答系统带来了许多便利，但也存在一些挑战和限制。
一、AI智能问答系统的基本原理AI智能问答系统由三部分组成：自然语言处理（NLP）、知识图谱和机器学习算法。
首先，NLP模块负责将用户输入的自然语言转换为计算机能够理解和处理的形式。
然后，知识图谱将存储的海量数据和知识与用户提供的问题进行匹配和检索。
最后，机器学习算法通过对已有数据进行训练，提高系统的答案准确性和智能性。
二、AI智能问答系统的应用领域AI智能问答系统广泛应用于各个领域，包括教育、医疗、金融、电商等。
在教育领域，学生可以通过这种系统获取与课程内容相关的问题解答，提高学习效率。
在医疗领域，患者可以咨询医疗问题，获取专业的医疗建议和指导。
在金融领域，用户可以查询金融产品信息、获取投资建议等。
在电商领域，用户可以通过问答系统获取产品信息、购买指南等。
三、AI智能问答系统的优势和挑战AI智能问答系统具有如下优势：首先，它可以实现24小时在线问答服务，方便用户随时获取所需信息。
其次，它能够处理大量的用户问题，提供准确和一致的答案。
同时，它可以根据用户反馈和行为数据不断学习和改进，提高智能性和个性化服务。
然而，AI智能问答系统也面临一些挑战和限制。
首先，系统需要大量的数据和知识来支持问题的回答，这对于某些特定领域的问答系统而言可能是一个挑战。
其次，由于自然语言的复杂性和歧义性，系统有时难以准确理解用户的问题。
此外，系统还需要处理一些特殊情况，如用户提问的语法错误、模棱两可的问题等。
四、未来发展趋势随着人工智能的不断发展和技术的进步，AI智能问答系统将逐渐变得更加智能化和个性化。
首先，随着深度学习和自然语言处理技术的发展，系统将能够更好地理解和处理复杂和多义性的问题。
其次，系统将会结合情境和用户背景信息，提供更加个性化的答案和建议。
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智能问答系统是一种基于人工智能技术的应用系统，它能理解用户的问题并给出准确的答案。
随着人工智能技术的快速发展，智能问答系统在各个领域得到了广泛的应用，比如教育、医疗、金融等。
本文将重点介绍基于人工智能的智能问答系统的原理、应用以及未来发展趋势。
首先，我们来了解智能问答系统的工作原理。
智能问答系统通常分为两个模块：理解问题和查找答案。
在理解问题的模块中，系统利用自然语言处理技术对用户的问题进行分析和语义理解，将问题转化为计算机可处理的形式。
在查找答案的模块中，系统会从事先准备好的知识库或者网络上的文档中搜索相关信息，并根据问题的语义和上下文给出答案。
这一过程涉及到关键的技术，比如文本分析、信息检索和机器学习等。
智能问答系统的应用十分广泛。
在教育领域，智能问答系统可以帮助学生解答问题、提供相关资料和学习指导，提高学习效果。
在医疗领域，智能问答系统可以提供疾病诊断、健康咨询等服务，帮助患者更好地了解自己的健康状况。
在金融领域，智能问答系统可以为用户提供股票、基金等投资咨询，帮助用户做出更明智的决策。
此外，智能问答系统还可以用于智能客服、智能助手等场景，在各个领域提升用户体验和服务质量。
随着技术的不断发展和创新，智能问答系统还有许多潜力可以挖掘。
一方面，我们可以进一步提升系统的准确性和智能化程度。
通过引入更加先进的自然语言处理模型和深度学习算法，可以提高系统对复杂问题的理解和答案生成能力。
此外，利用大数据和云计算技术，可以构建更大规模的知识图谱和知识库，为系统提供更丰富、更准确的信息资源。
另一方面，智能问答系统可以与其他技术进行结合，创造出更多的应用场景。
比如，将智能问答系统与虚拟现实和增强现实技术相结合，可以实现更直观、更沉浸式的用户体验。
此外，结合语音识别和语音合成技术，可以实现智能语音问答系统，让用户通过语音进行交互，提高系统的易用性和便捷性。
然而，智能问答系统在实际应用中还存在一些挑战和问题需要解决。
问答系统—问题分类PPT演示文稿
am rq g P c a ( q|x Q c 1 ,Q 2 ,.Q n .) .a ,m rq g P c a ( P q ( Q ,x Q 1 ,1 c Q ,Q 2 ,2 ,.Q .Q n .) n .) ..,,
▪ 2.如果一个词在集合中很多问题类型中都出 现多次，那么它对分类的贡献就小。
▪ 基于此，我们采用了tf-idf进行权值处理。
14
Tf-idf公式
▪ Tf-idf公式
P 2 (q,tc e) rP 1 m (q,tc e)* r lo m M N g 0 0 ..1 5 ()
▪ 参数含义： ▪ 其中N和上面的一样，N=65，M表示term在
18
Tf-idf二次处理(续)
▪ 例如在考虑DES_OTHER类型中的“什么/r” ▪ counter(DES_OTHER, 什么/r)= ▪ counter(DES_OTHER, 什么/r)*log X
Y
▪ X为语料库中DES_OTHER的问题实例数目， Y为“什么/r”在DES_OTHER出现的次数， 即通过这样的降低权值以后，性能有了一定 的提高。
• (2)杨利伟是第一个进入太空的 中国人，第431位进入太空的地球人。. 当飞船绕地球运行第八圈 时 ……
▪ 5. 答案抽取(世奇讲解) ▪ 6. 答案排序和选择(根据编辑距离进行聚类) ▪ 7. 系统输出：杨利伟
5
问题分类
▪ 我所用的两种算法
• SVM算法(用的是 .tw/~cjlin/libsvm/所提供 的libsvm-2.6程序包 )
• 简化贝叶斯算法
6
利用布尔权值的SVM
人工智能在小学化学教育中的应用案例,ppt课件教案
随着人工智能技术的发展，越来 越多的教育工作者开始探索如何 将人工智能应用于小学化学教育 中，以提高教学质量和效果。
目的与意义
通过案例分析，探讨人工智能 技术在小学化学教育中的应用 现状和效果。
总结人工智能技术在小学化学 教育中的优势和不足，为未来 的教育改革提供参考和借鉴。
通过实际应用案例，激发学生 对化学的兴趣和好奇心，提高 他们的科学素养和创新能力。
准确解答
系统基于知识图谱，能够快速定位相 关知识点，给出准确的答案。
化学知识点智能问答系统的优势与局限性
个性化推荐
根据学生的提问历史和知识点掌握情况，智能推荐相关联的扩展知识点。
提高学习兴趣
通过智能问答系统，学生可以解决学习中的疑惑，提高学习效果和兴趣。
化学知识点智能问答系统的优势与局限性
无法替代教师
理等，对技术要求较高。
适用范围有限
由于系统需要大量的学习数据作 为基础，因此其适用范围主要限
于学校等教育机构。
06
案例四：化学反应模拟游戏
化学反应模拟游戏简介
化学反应模拟游戏是一款基于人 工智能技术的教育软件，旨在帮 助学生更好地理解化学反应的原
理和过程。
该游戏通过模拟化学实验的操作 ，让学生亲身体验化学反应的过 程，加深对化学知识的理解和记
根据学生的学习情况和需求，系统从 海量的学习资源中筛选出适合学生的 资源，并进行个性化推荐。
个性化化学学习推荐系统的优势与局限性
提高学习效率
系统根据学生的学习情况推荐合适的学 习资源，帮助学生快速掌握知识点，提 高学习效率。
VS
激发学习兴趣
系统通过个性化的学习路径和资源推荐， 让学生感受到学习的乐趣，激发学习兴趣 。
ai课件ppt制作
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
2024版NLP之概述PPT课件
情感分析
利用NLP技术实现情感分析，能够 自动识别和分析文本中的情感倾向 和情感表达，为企业和政府机构提
供舆情分析和决策支持。
智能写作
利用NLP技术实现智能写作，能够 自动生成高质量的文本内容，为新 闻媒体、广告营销等领域提供有力
的支持。
THANKS
感谢观看
深度学习时代
深度学习技术的兴起为 NLP领域带来了革命性突 破，如循环神经网络、 Transformer等模型在 NLP任务中取得了显著成 果。
自然语言处理应用领域
机器翻译
将一种自然语言文本自动翻译成另一 种自然语言文本，如谷歌翻译、有道 翻译等。
语音识别与合成
将人类语音转换为文本或将文本转换 为人类语音，用于语音助手、无障碍 技术等领域。
关系抽取
从文本中抽取出实体之间的关系， 构建知识图谱。
事件抽取
识别文本中的事件及其参与者、 时间、地点等要素，用于事件分
析和预警。
情感分析技术
词典匹配法
基于情感词典，通过匹配文本中的情感词汇进行情感分析。
机器学习法
利用机器学习算法，对大量标注好的情感文本进行训练，构建情 感分类器。
深度学习法
利用深度学习技术，构建神经网络模型进行情感分析，具有更高 的准确率和泛化能力。
随着人们对个性化和情感计算的需求不断增加，未来 NLP将更加注重个性化和情感计算技术的研发和应用。
行业应用前景展望
智能客服
利用NLP技术实现智能客服，能够 自动回答用户的问题和解决用户的 问题，提高客户满意度和效率。
智能翻译
利用NLP技术实现智能翻译，能够 快速准确地将一种语言翻译成另一 种语言，促进跨语言交流和合作。
识别和分析文本中的情感倾向和情感表达， 对于舆情分析和产品评价具有重要意义。
智能问答系统
智能问答系统
⼀、什么是智能问答？
智能问答系统就是基于⼤量语料数据，通过数学模型，相关编程语⾔实现的⼀个能够和⼈类进⾏对话，解决问题的⼀个软件系统。
⼆、智能问答的分类
1、任务型
任务型问答就是指在特定场景下，具有⽐较稳定流程的问答，机器⼈通过在多轮对话的过程中逐渐完善⾃⼰
想要获取的信息，通过逐渐完成的信息来给予⽤户回答。
简单讲就是对于⼀个问句的，你需要知道⼀些其他答案
才能给予准确回复，对于需要的信息设计⼀个流程，通过这个流程逐渐获取需要的信息，然后给出答案就⾏了。
任务型问答⼀般包含3个核⼼模块。
1、⾃然语⾔理解模块。
2、对话管理模块。
3、⾃然语⾔⽣成模块。
2、检索式
检索式问答中没有⾃然语⾔的⽣成，有⼀个特定的回答集，和⼀个使⽤问句和问句上下⽂，合适回答训练出来的模型，
模型训练好后，当⼀个问句输⼊，模型会对回答集中的回答做个评分，选出评分最⾼的那个作为答案输出。
3、问答式
这个应该说最简单的⼜或许是最难的，为什么这么说呢？因为这种问答希望是让机器⼈达到和正常⼈沟通的
⽆障碍情况。
最简单是因为很多公司都将这种接⼝免费公开，最难的原因聊天的语料集难以获取，还有⼀点是
智能化程度很难提⾼。
总结
⽬前对于⼯业界最有⽤的还是任务型问答，所以后⾯我会发⽐较⼤的精⼒和篇幅来详细的介绍任务型智能问答系统。
三、⼀个完整的智能问答系统。
2024版NLP培训PPT课件
自然语言处理发展历程
1 2
3
早期阶段
以词法和句法分析为主，实现简单的文本处理和机器翻译。
统计机器学习阶段
基于大规模语料库进行统计学习，提高处理效率和准确性。
深度学习阶段
利用神经网络模型对文本进行深层次的理解和学习，实现更高 级的自然语言处理任务。
案例二
基于统计的方法进行词法分析和词性 标注。
04
句法分析与依存句法
句法分析原理及方法
基于规则的方法
通过预定义的语法规则进行句法 分析，如上下文无关文法、转换
生成语法等。
基于统计的方法
利用大规模语料库进行统计学习， 得到句法结构的概率模型，如基于 PCFG、RNN、Transformer等的 句法分析方法。
的信息。
基于统计的方法
利用机器学习算法对大 量文本数据进行学习， 自动识别和抽取关键信
息。
问答系统原理及方法
原理
01
根据用户提出的问题，在文本数据库中检索相 关信息，并生成简洁明了的回答。
基于模板的方法
02
预先定义好问题和答案的模板，通过匹配问题 模板生成相应的答案。
基于检索的方法
03
在文本数据库中检索与问题相关的文档，并从 中提取出答案。
注意力机制
用于处理序列数据的神经网络，具有 记忆功能。
03
词法分析与词性标注
词法分析原理及方法
基于规则的方法
通过预定义的词法规则对文本进行分词、词性标注等处理。
基于统计的方法
利用大规模语料库进行统计学习，得到词法分析模型。
深度学习方法
使用神经网络模型对文本进行词法分析，如RNN、LSTM等。
基于人工智能的智能问答系统设计与实现
基于人工智能的智能问答系统设计与实现第一章：引言
随着人工智能技术的发展，智能问答系统在各个领域中得到了广泛的应用，其能够帮助用户快速找到所需信息并提供准确的答案。
本文将介绍基于人工智能的智能问答系统的设计与实现，以期为读者提供一个全面的了解和指导。
第二章：智能问答系统的概述
2.1 智能问答系统的定义
2.2 智能问答系统的分类
2.3 智能问答系统的作用
第三章：智能问答系统的设计
3.1 需求分析
3.2 系统架构设计
3.3 算法模型选择
3.4 数据预处理
3.5 答案匹配和排序
第四章：智能问答系统的实现
4.1 知识图谱构建
4.2 语义理解和问句解析
4.3 知识库检索
4.4 答案生成和推荐
第五章：智能问答系统的评估
5.1 评估指标
5.2 评估方法
5.3 实验结果与分析
第六章：智能问答系统的应用
6.1 教育领域
6.2 金融领域
6.3 医疗领域
6.4 旅游领域
第七章：智能问答系统的挑战与展望7.1 面临的挑战
7.2 发展前景
第八章：总结
本文详细介绍了基于人工智能的智能问答系统的设计与实现。
通过对智能问答系统的概述、需求分析、系统架构、算法模型选择、数据预处理、答案匹配和排序等方面进行了细致的讨论和阐述，为读者提供了建立一个智能、高效的问答系统的指导。
同时，本文还介绍了智能问答系统的评估方法和应用领域，并探讨了智
能问答系统在面临的挑战和未来的发展前景。
希望本文对读者有
所启发和帮助，促进智能问答系统的发展和应用。
2024版年度人工智能最新版ppt课件
建立全面的监管体系，包括政策法规、 技术标准、行业自律等方面，确保人 工智能的健康发展。同时，加强公众 教育和意识提升，提高人们对人工智 能的认知和理解。
31
THANKS
感谢观看
2024/2/2
32
人工智能最新版ppt课件
2024/2/2
1
目 录
2024/2/2
• 人工智能概述 • 机器学习原理与方法 • 自然语言处理技术与应用 • 计算机视觉技术与应用 • 语音识别与合成技术及应用 • 人工智能伦理、安全与监管问题探讨
2
01
人工智能概述
2024/2/2
3
人工智能定义与发展历程
2024/2/2
2024/2/2
三维重建与虚拟现实应用场景
分析三维重建与虚拟现实在游戏、影视、教 育等领域的应用，以及未来发展趋势。
21
05
语音识别与合成技术及应用
2024/2/2
22
语音识别基本原理及挑战
语音识别基本原理
将声音转换成文字，通过对语音信号 的分析和处理，提取出语音中的特征 参数，进而识别出对应的文字或指令。
人工智能定义
01
研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技
术及应用系统的一门新的技术科学。
发展历程
02
从符号主义、连接主义到深度学习，经历了多次技术革新和浪
潮。
当前发展态势
03
人工智能正处于高速发展期，技术创新和应用拓展日新月异。
4
人工智能技术体系架构
01
02
03
基础层
包括芯片、传感器、操作 系统等基础设施。
常用的语音合成方法包括基于规则的合成方法和基于统计的 合成方法。基于规则的合成方法通过预先定义的规则将文字 转换成语音，而基于统计的合成方法则通过训练数据自动学 习文字到语音的映射关系。此外，深度学习技术也被广泛应 用于语音合成中，如WaveNet等模型能够生成更加自然和逼 真的语音波形。
2024版NLP培训课件(共165张)
信息抽取
从文本中抽取出关键信息，如 实体识别、关系抽取等，用于 构建知识图谱等应用。
02
词法分析与词性标注
词法分析基本概念及原理
01
02
03
词法分析定义
对自然语言文本进行词汇 层面的分析，包括分词、 词性标注等基本任务。
分词原理
基于词典匹配、统计模型 等方法将连续文本切分为 独立的词汇单元。
词性标注原理
典型案例分析：电影评论情感倾向判断
• 案例背景：电影评论情感倾向判断是情感分析领域的一个典型应用，旨在自动 判断电影评论中所表达的情感倾向，包括正面、负面和中性等。
• 分析方法：可以采用基于词典的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的 方法等进行分析。其中，基于词典的方法可以通过构建电影评论领域的情感词 典，计算文本中情感词的情感倾向来实现情感分析；基于机器学习的方法可以 提取文本中的特征，如情感词、否定词、程度词等，训练分类器进行情感分类； 基于深度学习的方法则可以利用神经网络模型对文本进行自动特征提取和分类。
NLP的意义
实现人机交互、智能问答、情感分析、机器翻译等，推动人工智能领域的发展。
自然语言处理发展历程
早期阶段
基于规则的方法，如词法分析、 句法分析等。
统计学习方法阶段
基于大规模语料库的统计学习方法， 如隐马尔可夫模型、最大熵模型等。
深度学习阶段
基于神经网络的深度学习方法，如 循环神经网络、卷积神经网络等。
案例一
案例二
案例三
案例四
简单句的句法分析与依 存关系解析。
并列句的句法分析与依 存关系解析。
复合句的句法分析与依 存关系解析。
特殊句式的句法分析与 依存关系解析。
04
AI智能问答
AI智能问答人工智能（AI）技术的快速发展带来了许多便利和创新，其中之一就是智能问答系统。
AI智能问答系统利用自然语言处理、机器学习和知识图谱等技术，能够理解人类提出的问题，并给出准确的答案。
在日常生活和工作中，AI智能问答系统已经得到广泛应用，极大地提高了问题解答的效率和准确性。
一、AI智能问答的原理与技术AI智能问答系统背后的原理是深度学习和自然语言处理。
它通过大量的训练数据和算法模型，对问题进行分析和理解，并从知识库中搜索相关信息，最终给出用户满意的答案。
在技术层面，AI智能问答系统主要依赖于以下几个核心组件：1. 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）：通过对用户提出的问题进行分词、词性标注、语法分析等处理，使计算机能够理解人类的自然语言。
2. 语义理解和知识图谱：AI智能问答系统通过语义理解技术，将问题解析成计算机可处理的语义结构，进而基于知识图谱进行查询和推理，找到问题的答案。
3. 信息检索和索引技术：为了高效地搜索知识库，AI智能问答系统利用信息检索和索引技术，建立起相关问题和答案的索引，以便快速找到答案。
二、AI智能问答的应用场景AI智能问答系统在各个领域都有广泛的应用。
以下是几个具体的应用场景：1. 在线客服与智能助理：许多企业和机构在网站、应用程序等平台上集成了AI智能问答系统，用户可以通过输入问题来获取相关的信息和帮助。
这样不仅提高了客户服务的效率，还减轻了人工客服的负担。
2. 教育领域：AI智能问答系统在教育领域的应用日益增多。
学生可以通过提问系统来获取问题的解答和学习资料，老师也可以利用智能问答系统进行知识点的解释和教学辅助。
3. 专业领域与行业咨询：在一些特定的专业领域和行业，AI智能问答系统可以提供专业性的问题解答和咨询服务。
例如，在医疗行业，智能问答系统可以回答患者的病情咨询和医学知识问题。
4. 搜索引擎和智能音箱：AI智能问答系统被广泛应用于搜索引擎和智能音箱中，用户可以通过语音或文字提问，系统会给出准确的答案。
智能客服AI技术的智能问答系统
智能客服AI技术的智能问答系统智能问答系统是一种基于人工智能技术的智能客服解决方案，能够自动回答用户提出的问题。
随着人工智能技术的不断发展和应用，智能问答系统在现代社会的各个领域发挥着越来越重要的作用。
本文将从智能问答系统的定义、原理、应用场景和优缺点等方面进行论述。
一、智能问答系统的定义智能问答系统是一种利用人工智能技术构建的系统，它能够理解用户提出的问题，并给出准确的回答。
智能问答系统通常由两个主要组成部分构成，即自然语言处理模块和知识库。
自然语言处理模块负责将用户输入的自然语言问题转化为计算机能够理解的形式，这涉及到词法分析、句法分析、语义理解等技术。
知识库则是存储了大量结构化的知识和答案的数据库，它能够为系统提供问题的答案，这些答案可以是事先编写好的，也可以是通过机器学习等方法得到的。
二、智能问答系统的原理智能问答系统的核心原理是通过自然语言处理和知识表示与推理技术实现问题的理解和答案的生成。
在问题的理解方面，系统需要对用户输入的问题进行分析和处理，识别问题的关键信息和意图。
在答案的生成方面，系统通过检索知识库或进行推理，找到相应的答案并返回给用户。
智能问答系统可以采用多种技术实现，如基于规则的系统、基于统计的系统和基于深度学习的系统。
其中，基于规则的系统需要人工编写大量的规则，适用于一些对领域知识要求较高的应用场景；基于统计的系统通过分析大量的语言数据进行模型训练，可以适应不同的应用场景；基于深度学习的系统则利用神经网络模型进行问题理解和答案生成，具有较强的自学习能力。
三、智能问答系统的应用场景智能问答系统在各个领域有着广泛的应用。
在线教育领域，智能问答系统可以提供课程辅导和解答学生问题；金融行业可以利用智能问答系统提供客户咨询服务和投资建议；电商平台可以通过智能问答系统为用户解决购物疑惑等。
此外，智能问答系统还可以用于智能家居、在线客服、医疗咨询等众多场景，为用户提供便捷、高效的服务。
智能问答-(2)PPT共57页
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?
自然语言处理与智能问答系统
自然语言处理与智能问答系统自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它研究如何使计算机能够理解、处理和生成人类语言的方法和技术。
智能问答系统作为NLP的应用之一，旨在帮助用户高效获取所需信息，并以自然、智能的方式回答用户的问题。
智能问答系统的实现需要借助NLP的多项技术，包括语义分析、信息检索、机器学习等。
首先，对用户输入的问题进行语义分析，确定问题的意图和关键信息。
其次，通过信息检索技术在庞大的文本数据库中寻找与问题相关的答案。
最后，通过机器学习算法，对候选答案进行排序和生成最佳答案。
在语义分析方面，智能问答系统要能够识别并理解问题中的实体、关系和动作。
通过命名实体识别技术，可以识别问题中的人名、地名、时间等实体信息。
通过关系抽取技术，可以分析问题中实体之间的关系。
通过动作识别技术，可以识别问题中的动作或事件。
这些分析结果可以帮助系统更好地理解问题，并为后续的信息检索提供重要线索。
信息检索是智能问答系统的核心环节之一。
系统需要从大量的文本数据库中寻找与问题相关的答案。
传统的信息检索技术包括关键词匹配和向量空间模型等。
关键词匹配通过比较问题中的关键词与文本数据库中的关键词，来确定答案的相关性。
向量空间模型将问题和文本数据库中的每个文档转化为向量表示，并通过计算向量之间的相似度来判断答案的相关性。
近年来，随着深度学习的发展，基于神经网络的语义匹配模型也在智能问答系统中得到了广泛应用，这些模型可以更好地捕捉问题和答案之间的语义关联。
最后一步是答案生成。
通过机器学习模型对候选答案进行排序，选择最佳答案并进行输出。
常用的答案生成模型包括序列到序列模型和生成式对抗网络模型。
序列到序列模型通过将问题和答案都转化为序列形式，使用RNN或Transformer等模型生成答案。
生成式对抗网络模型则是通过对抗学习的方式，让生成模型输出与真实答案尽可能相似的答案。
智能问答系统PPT课件
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 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
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。
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。
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。
6.1.2剖析领域知识问答机器人 课件 2021-2022学年粤教版(2019)高中信息技术必修一
✓否则，进入问题理解模块。 （2）进入问题理解模块后，系统主要理解计算机 用户的问题，确定问题的关键词和问题的类型。
信息检索
答案抽取 答案 结束
问题理解模块是 怎么理解问题的？
三、智能问答系统的工作过程及原理
【项目练习】阅读教材P132，归纳总结问题理解模块理解用户问 题的技术手段及处理过程。
用户咨询问题 选择你认为智能问答系统对该问题做出的检索并分析原因
会员积分
1.会员卡计分里程有什么用？ 2.明珠会员是否有等级之分？ 3.非航累积积分 4.会员不需要自动识别服务累积里程如何处理 5.补寄会员卡
三、智能问答系统的工作过程及原理
【项目练习】阅读教材P132，归纳总结建立文档库模块的方法。
A: “空调机”“有”“什么”“功能” “?” B: “空调机”“的”“功能” 有”“哪些“?”
交集:
并集:
【课堂练习】 A:哪个品牌的空调比较好？ B:什么品牌的空调性能比较好？
相似度：
三、智能问答系统的工作过程及原理
开始
用户输入问题
常见问题解答 （FAQ）
否
问题理解
1.智能问答系统的执行过程
（1）用户发起提问，智能问答系统从FAQ库中寻 找是否保护用户的问题。
6.1.2剖析领域智能机器人
0.引入
智能客服机器人
智能问询机器人
一.剖析领域智能机器人
1.概念：在某一领域知识范围内实现人机自动问答的智能信息系统
2.特点： 新型的检索系统
自然语言处理技术 快速、准确地检索出所需结果 将最满意的答案标记为最佳答案
3.选择下列网址中的其中一个，体验与机器人对话的过程。
三、智能问答系统的工作过程及原理
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智能问答系统
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。
智能问答系统
智能问答系统
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
智能问答系统
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。
智能问答系统
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。
智能问答系统
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。