知识图谱和问答系统
知识图谱在智能问答中的应用：提升问答系统效果的重要手段
知识图谱在智能问答中的应用：提升问答系统效果的重要手段引言随着互联网的快速发展，人们对于快速、准确获取信息的需求不断增加。
智能问答系统作为信息检索领域的重要应用，越来越受到关注。
知识图谱作为一种表示和推理知识的工具，为智能问答系统的发展提供了新的机遇。
本文将深入探讨知识图谱在智能问答系统中的应用，以及如何利用知识图谱提升问答系统的效果。
图1知识图谱在智能问答中的应用：提升问答系统效果的重要手段一、知识图谱的基本原理与特点知识图谱的基本原理知识图谱是一种以图形化的方式表示知识的工具。
它以实体、属性和关系为基础元素，通过连接不同实体之间的关系，呈现出丰富的知识结构和语义信息。
知识图谱可以实现对知识的语义理解、推理和查询，为智能问答系统提供强大的支持。
知识图谱的特点（1）语义丰富：知识图谱能够以图形化的方式呈现知识的丰富语义信息，帮助机器理解人类语言中的复杂概念和关系。
（2）可扩展性强：知识图谱可以通过不断添加新的实体和关系来扩展其覆盖范围，实现知识的持续更新和优化。
（3）可交互性好：知识图谱可以与其他应用程序进行集成，实现数据的共享和交互，提高工作效率和准确性。
三、智能问答系统中知识图谱的应用问题理解与分类智能问答系统中，对问题的理解与分类是关键。
知识图谱可以帮助系统更好地理解问题的语义信息和实体关系，从而对问题进行准确的分类。
通过对问题的实体、属性和关系进行分析，可以快速定位到相关领域的知识，提高问题处理的效率。
答案生成与推理基于知识图谱的智能问答系统可以通过对知识图谱的查询和推理来生成准确答案。
通过对问题的实体和关系进行匹配，可以快速找到与问题相关的知识点，从而生成准确的答案。
此外，通过知识图谱的推理功能，还可以实现知识的逻辑推理和推断，提高答案的精度。
跨领域问答传统的问答系统通常针对特定领域的问题进行回答。
然而，实际应用中往往需要对跨领域的问题进行回答。
知识图谱可以帮助实现跨领域的知识共享和融合，使得问答系统能够处理不同领域的问题，提高系统的通用性和实用性。
知识图谱技术与智能问答系统
知识图谱技术与智能问答系统一、知识图谱技术概述知识图谱是一种基于语义技术的数据表示方式，用于表示实体及其属性之间的关系，是实现智能问答系统所必需的基础技术之一。
知识图谱技术通常包括三个方面：知识抽取、知识表示和知识融合。
1. 知识抽取知识抽取是从大量的非结构化数据中提取有用的信息，形成可被计算机程序所理解的结构化数据的过程。
知识抽取的关键任务包括实体识别、属性抽取、实体链接和关系抽取。
2. 知识表示知识表示是将从各种来源抽取到的知识整合成一个统一的知识库，以便于对这些知识进行查询和推理。
知识表示的关键任务包括实体分类、属性类型、关系类型和语义链接的建立。
3. 知识融合知识融合是将从不同数据源抽取到的知识进行统一，并根据一定的规则将知识进行整合。
知识融合的关键任务包括知识匹配、权重计算和冲突解决。
二、智能问答系统概述智能问答系统是指能够根据用户输入的自然语言问题，自动检索在大规模知识库中与问题相匹配的答案，并将结果以自然语言的形式呈现给用户的系统。
智能问答系统通常包括以下几个模块：问句理解、知识匹配、答案生成和回答呈现。
1. 问句理解问句理解是指将用户输入的自然语言问题转换为计算机可以处理的形式，并将问题所涉及到的实体和属性识别出来。
2. 知识匹配知识匹配是指将用户问题中识别出的实体和属性与知识库中的实体和属性进行匹配，找到与问题所涉及到的实体和属性相匹配的知识点。
3. 答案生成答案生成是指根据匹配到的知识点，生成一个符合用户意图的答案并返回给用户。
4. 回答呈现回答呈现是指将生成的答案以自然语言的形式呈现给用户，以便用户更好地理解和接受。
三、知识图谱技术在智能问答系统中的应用知识图谱技术在智能问答系统中扮演了重要的角色。
它可以使得智能问答系统更加准确和高效，主要体现在以下几个方面：1. 实体链接实体链接是将用户的自然语言问题中所涉及到的实体识别出来，并将其与知识库中已有的实体进行链接。
这样就可以更好地实现对于实体相关的问答任务，提高问答系统的准确性。
航空航天工程知识图谱构建与问答系统
航空航天工程知识图谱构建与问答系统航空航天工程是一门涉及航空航天器设计、制造和运行的综合学科，它包含着众多复杂的知识和技术。
为了更好地组织和利用这些知识，构建一个基于知识图谱的问答系统成为一个重要而有挑战性的任务。
本文将介绍航空航天工程知识图谱的构建方法，并探讨如何利用该知识图谱建立一个有效的问答系统。
一、航空航天工程知识图谱构建方法1. 知识抽取与表示航空航天工程知识的抽取是构建知识图谱的关键步骤。
可以通过自然语言处理技术，从文本、论文、专利等多种信息源中自动提取相关知识。
抽取的知识应进行适当的表示，可以使用OWL（Web本体语言）或图结构进行表示。
2. 实体识别与关系提取在航空航天工程领域，存在大量的实体和关系需要进行识别和提取。
实体识别是指从文本中自动识别出和航空航天工程相关的实体，例如飞机、发动机等。
关系提取则是指从文本中提取实体之间的关系，如发动机是飞机的组成部分等。
3. 知识融合与校正从不同来源得到的知识需要进行融合和校正，以保证知识的准确性和一致性。
可以利用信息抽取和数据融合等方法对知识进行整合，并进行必要的校正。
二、航空航天工程问答系统设计1. 问题分类与理解航空航天工程领域的问题多种多样，需要对问题进行分类并进行理解。
可以利用机器学习等方法，对问题进行分类，以便更好地匹配知识库中的知识。
2. 答案检索与生成在知识图谱中，每个实体和关系都与相应的知识点和属性相关联。
当用户提问时，系统可以通过匹配问题和知识点进行答案的检索。
对于无法直接从知识图谱中检索到的答案，系统可以利用自然语言生成技术，根据知识图谱中的相关信息生成答案。
3. 用户界面设计为了提供良好的用户体验，航空航天工程问答系统的用户界面设计应简洁明了。
可以采用虚拟助手形式，通过语音或文字与用户进行交互，提供准确、实时的答案。
三、航空航天工程知识图谱与问答系统的应用前景1. 教育与培训航空航天工程知识图谱与问答系统可以应用于航空航天工程教育和培训领域。
知识图谱的应用
知识图谱的应用知识图谱（Knowledge Graph）是一种用于表示知识和信息的图形结构模型，它将实体、概念和关系组织在一起，形成一个语义上相互关联的知识网络。
知识图谱通过以图模型的形式来组织和表达知识，可以用于各种领域的知识管理、知识发现和智能应用。
知识图谱的应用非常广泛，下面列举几个常见的应用领域：1. 搜索引擎优化（SEO）：知识图谱可以帮助搜索引擎更好地理解用户查询意图和搜索结果，提供更准确、有用的搜索结果。
通过将搜索引擎的索引数据转化为知识图谱的形式，可以实现更深层次的语义理解和信息抽取，提高搜索的精确性和效果。
2. 问答系统：知识图谱可以为问答系统提供丰富的背景知识和语义关联信息，提高系统的问答能力和效率。
通过将问题和知识库中的实体、概念建立关联，问答系统可以根据问题的语义和上下文信息，快速找到相关答案。
3. 智能推荐：知识图谱可以统一整合多个数据源和信息资源，为用户提供个性化、精准的推荐服务。
通过分析用户的兴趣、行为和社交网络等信息，结合知识图谱中的关联关系和语义信息，可以为用户推荐更符合其需求和兴趣的内容和产品。
4. 语义搜索和智能助手：知识图谱可以使搜索结果更加精确和准确，提高搜索的语义理解和结果排序能力。
智能助手可以通过对知识图谱的理解和分析，提供更智能、个性化的服务和建议，如日历管理、旅行规划、健康咨询等。
5. 自然语言处理和信息抽取：知识图谱可以作为自然语言处理任务的背景知识和语义解析模型，提供实体识别、关系抽取、事件推理等能力。
通过将文本数据和知识图谱中的实体、概念关联起来，可以实现信息的语义理解、关联分析和知识的挖掘。
在知识图谱的应用过程中，还存在一些挑战和问题需要解决。
首先，知识的获取和构建是一个复杂而耗时的过程，需要从多个数据源中抽取和整合信息。
其次，知识的表示和存储需要解决效率和可扩展性的问题。
第三，知识的更新和维护需要建立起有效的机制和流程，保证知识的及时性和准确性。
基于知识图谱的智能问答系统设计
基于知识图谱的智能问答系统设计引言随着人工智能技术的快速发展和应用，智能问答系统已经成为了人工智能领域中的重要应用之一。
基于大数据和自然语言处理技术，智能问答系统能够利用人类的语言信息，结合领域知识，对用户提出的自然语言问题进行解答和处理。
而在智能问答系统中，知识图谱技术则是非常重要的一部分。
本文将从智能问答系统的概念、知识图谱的意义以及基于知识图谱的智能问答系统的设计方案等方面详细讲解。
一、智能问答系统概念及其应用智能问答系统，简称QA系统，是一种基于计算机智能技术实现的自然语言问答技术应用。
它可以实现用户提出问题并自动寻找答案的功能，也可以在寻找答案的同时提出更深层次的问题，从而进行更全面的解答。
智能问答系统的应用已经非常广泛。
例如，常见的智能客服、智能咨询、智能导购、智能医疗等都是智能问答系统的具体应用。
二、知识图谱的意义知识图谱，即Knowledge Graph，是指将实体、属性和关系等形成的具有结构化的知识表示形式。
在知识图谱中，每个实体都有所属的领域，而每个实体之间的关系也被准确地表示出来。
这种表示形式使得计算机能够理解和利用领域知识，进而实现更加精确的智能问答。
知识图谱的意义在于，它能够帮助人工智能系统更好地理解和利用信息，进而实现智能问答系统更加准确和精细的答案。
同时，知识图谱也能够帮助计算机更好地理解语言表达，从而提高自然语言处理的准确度。
三、基于知识图谱的智能问答系统的设计方案基于知识图谱的智能问答系统应具备以下特点：1. 实体和关系的提取在设计智能问答系统时，首先应该能够识别问题中所涉及到的实体和关系。
这样可以为系统后续的问题解答以及信息处理奠定基础。
2. 结合语言模型理解用户意图在理解问题的实体和关系之后，需要结合对于语言模型的理解及其他信息消歧技术，进一步理解用户的意图。
这样可以更好地把问题转化为计算机能够处理和解答的问题。
3. 知识图谱相似度计算在系统理解用户问题之后，往往需要查找知识图谱中与问题相关的实体和关系。
知识图谱在智能问答系统中的应用研究
知识图谱在智能问答系统中的应用研究智能问答系统是一种依托人工智能技术，为用户提供准确、高效答案的系统。
而在智能问答系统中，知识图谱作为一种知识表示与存储的方式，发挥着重要的作用。
本文将探讨知识图谱在智能问答系统中的应用研究。
一、知识图谱的概念与特点知识图谱是一种用于描述和表示实体、概念和其关系的图结构模型。
它通过构建实体之间的关联关系，形成一张知识网络，将不同领域的知识进行有机整合。
与传统的关系型数据库相比，知识图谱更侧重于语义信息的表达，能够更好地满足问答系统对知识的理解和推理需求。
1.1 知识图谱的构成元素知识图谱主要由实体、属性和关系组成。
实体指的是现实世界中的具体或抽象事物，如人、地点、事件等。
属性是实体的特征或性质，可以用来描述实体。
而关系则表示实体之间的联系和依赖关系。
1.2 知识图谱的特点知识图谱具有以下几个特点：1）灵活性：知识图谱的结构非常灵活，可以随着知识的不断扩充和演化而发展。
新的实体、属性和关系可以被动态地添加进图谱中。
2）语义丰富性：知识图谱通过精确的语义关系表示知识，能够更好地表达实体之间的语义信息。
这种语义丰富性使得智能问答系统能够更准确地理解用户的问题。
3）推理能力：知识图谱能够基于已有的知识进行推理和推断，通过图上的路径发现实体之间的隐藏关系。
这使得智能问答系统能够回答一些间接或复杂的问题。
二、知识图谱在智能问答系统中的应用2.1 问答匹配在智能问答系统中，用户提出的问题需要与知识库中的问题进行匹配，以找出最佳答案。
而知识图谱可以用来表示问题和知识库中问题的语义相似度，从而进行问题匹配。
通过计算知识图谱上的路径和关系，可以找到与用户问题最相关的知识点。
2.2 答案推理有些问题的答案并不直接包含在知识库中，但通过推理能够得到。
知识图谱上的推理能力可以用来解决这类问题。
通过图谱上的路径发现，系统可以推理出与问题相关的实体之间的关系，从而找到最佳答案。
2.3 实体链接智能问答系统中的问题常常涉及到实体，如“中国的首都是哪里”。
基于知识图谱的自动问答系统设计与实现
基于知识图谱的自动问答系统设计与实现自动问答系统是一种能够自动回答用户提出的问题的计算机系统。
随着人工智能和自然语言处理的快速发展，基于知识图谱的自动问答系统成为了当前研究的热点之一。
本文将介绍基于知识图谱的自动问答系统的设计与实现。
一、系统设计基于知识图谱的自动问答系统的设计包括以下几个关键步骤：1. 知识图谱构建：需要从多个数据源中收集和整合相关的知识，并利用技术手段将这些知识结构化地存储为知识图谱。
知识图谱可以采用图数据库或者关系型数据库的形式，以便于后续的问题匹配和查询。
2. 自然语言理解：系统需要具备自然语言理解的能力，能够将用户输入的自然语言问题转化为计算机可理解的形式。
这个步骤涉及到词法分析、语法分析、语义理解等技术。
3. 问题匹配：将用户提出的问题与知识图谱中的知识进行匹配。
这个步骤可以采用基于规则的匹配方法，也可以使用基于机器学习的方法，如文本相似度匹配算法等。
4. 答案生成：通过匹配到的知识，在知识图谱中查找相应的答案。
可以通过图搜索算法或者数据库检索技术来实现。
5. 答案排序和展示：对生成的答案进行排序和过滤，根据可信度和相关度等指标，将最优的答案展示给用户。
二、系统实现基于知识图谱的自动问答系统的实现需要结合多个技术和工具。
下面将介绍一些常用的实现方法：1. 数据收集与知识抽取：首先，需要从互联网上收集相关领域的知识数据，可以使用爬虫技术从多个网站抓取数据。
然后，对抓取到的数据进行清洗和结构化处理，提取出知识图谱中的实体、属性和关系信息。
2. 知识图谱构建工具：可以利用各种图数据库或者关系型数据库来搭建知识图谱。
常用的图数据库包括Neo4j、DGraph等，关系型数据库可以使用MySQL、PostgreSQL等。
3. 自然语言处理工具：常用的自然语言处理工具包括NLTK、Stanford NLP、SpaCy等，可以用于实现自然语言理解的各个步骤，如分词、词性标注、句法分析等。
基于领域知识图谱的问答系统构建与优化
基于领域知识图谱的问答系统构建与优化问答系统（Question Answering System，简称QA系统）是指能够对用户提出的自然语言问题进行理解、分析，并给出准确答案的人工智能系统。
近年来，随着信息技术的发展和人工智能的应用，QA系统在各个领域得到了广泛的应用和研究。
本文将重点介绍基于领域知识图谱的问答系统构建与优化。
一、领域知识图谱概述知识图谱（Knowledge Graph）是一种表示和存储结构化知识的方法，以图的形式将实体、关系和属性组织起来，形成一个大规模的知识库。
在构建问答系统时，领域知识图谱可以作为系统的知识基础，并通过图谱中的实体和关系来解决问题。
二、基于领域知识图谱的问答系统构建1. 知识图谱构建：首先，需要构建一个适用于特定领域的知识图谱。
这可以通过爬取网络数据、使用自然语言处理技术进行实体和关系抽取等方式实现。
构建知识图谱时需要考虑选择合适的存储和查询技术，以及设计有效的知识表示和标注方法。
2. 问题理解：对用户提出的问题进行语义理解，将问题转化为可被理解和查询的形式。
这一步可以使用自然语言处理技术，如分词、词性标注、句法分析等。
3. 实体识别和关系抽取：在问题中识别出需要查询的实体和相关的关系。
这可以通过命名实体识别和关系抽取等方式实现。
在实体识别和关系抽取过程中，可以利用领域知识图谱中的实体和关系信息进行指导和约束。
4. 问题匹配与推理：将问题与知识图谱中的实体和关系进行匹配，并进行推理和计算，以找到与问题相关的答案。
可以利用图谱中的路径查询、相似度计算、逻辑推理等技术进行问题匹配与推理。
5. 答案生成与排序：根据问题和匹配后的实体和关系，生成可能的答案。
可以采用基于模板的方法、基于语义相似度的方法、基于机器学习的方法等生成答案，并根据答案的相关性和可信度进行排序。
三、基于领域知识图谱的问答系统优化1. 知识图谱更新与扩充：知识图谱是一个动态的结构，需要不断更新和扩充。
知识图谱应用于智能问答系统
知识图谱应用于智能问答系统智能问答系统是一种通过人工智能技术来回答用户提出的问题的系统，其应用广泛，如语音助手、智能客服等。
而知识图谱的出现，则使得智能问答系统的回答更加准确、完整和智能化。
本文将探讨知识图谱在智能问答系统中的应用，探究其优势和局限性。
一、知识图谱简介知识图谱是一种语义网络，用于描述实体、概念和它们之间的关系，是人工智能领域中的一项前沿技术。
知识图谱的本质是将数据转化为语义关系，在此基础上进行智能推理和问答。
知识图谱分为三个部分：实体、属性和关系。
实体指客观存在的人、事、物，属性是描述实体的特征或性质，关系则是连接实体和属性的联系。
例如，在“北京是中国的首都”这句话中，“北京”和“中国”是两个实体，“首都”是一个属性，“是”是连接实体和属性的关系。
知识图谱的优势在于其语义表示。
与关系型数据库相比，知识图谱不仅可以表达数据之间的联系，还可以表达这些联系的逻辑本质，更像是一个信息网络，因此，在智能问答系统中具有很高的应用价值。
二、知识图谱在智能问答系统中的应用1. 语义匹配知识图谱利用实体、属性和关系来表示语义信息，实现了语义的统一化。
在智能问答系统中，可以利用这些信息进行语义匹配，即在用户提问时，将问题转化为语义信息，并在知识图谱库中寻找与其匹配的实体、属性和关系，从而获得问题可能的答案。
例如，在问答系统中用户输入“我想吃中国传统的美食”，系统可根据这个关键词进行语义匹配，从知识图谱库中提取“中国”、“传统”和“美食”三个实体，并综合属性和关系，从而提供可能符合用户要求的答案。
2. 问答推理问答推理是智能问答系统中的一项重要任务。
通过对问题的语义分析和推理，将问题与实体、属性和关系联系起来，提供精准的答案。
在知识图谱中，根据实体之间的关系以及属性的特征，可以进行各种推理，例如推出一个实体的相关联实体，推出一件事情的原因等。
例如，在问答系统中用户输入“什么造就了现代社会科学的突破性发展？”，系统可以通过知识图谱的推理功能，根据“社会科学”这个实体，推理出“历史”、“哲学”等实体的关联，最终推理出“唯物史观”等答案。
基于知识图谱的智能问答系统设计与实现
基于知识图谱的智能问答系统设计与实现智能问答系统是一种基于人工智能技术的应用，其目的是根据用户提供的问题，通过分析和理解问题，从知识库中检索和提取相关信息，然后生成准确的答案。
这种系统能够帮助用户快速获取需要的信息，提高信息检索的效率。
知识图谱是一种图形化的知识表示方式，它通过语义关系将不同领域的知识组织起来，并以图的形式展示出来。
知识图谱中的节点表示实体，边表示实体之间的关系。
基于知识图谱的智能问答系统将知识图谱与自然语言处理技术相结合，能够更好地理解用户的问题并找到与之相关的答案。
首先，在设计智能问答系统之前，我们需要构建一个知识图谱。
知识图谱的构建过程包括数据收集、实体识别、关系抽取和知识表示等步骤。
数据收集阶段，我们可以利用网络爬虫技术从互联网上获取大量的文本数据，然后使用自然语言处理技术对这些数据进行分析和处理。
在实体识别阶段，我们需要识别文本中的实体，例如人物、地点、时间等。
关系抽取阶段，我们需要从文本数据中提取实体之间的关系。
最后，在知识表示阶段，我们将实体和关系表示为知识图谱中的节点和边。
在智能问答系统的实现过程中，我们可以利用知识图谱中的实体和关系来回答用户的问题。
当用户输入一个问题时，系统首先要利用自然语言处理技术对问题进行分词和词性标注等处理，然后根据问题中的关键词和实体，通过查询知识图谱中的节点和边，找到与问题相关的知识。
接下来，系统可以利用推理和逻辑推导技术，根据问题和知识图谱的关系，生成一个合理的推理过程，然后用自然语言生成技术将推理过程转化为自然语言答案。
此外，为了提高智能问答系统的性能，我们还可以引入机器学习和深度学习技术。
例如，我们可以使用神经网络模型来改进实体和关系的识别 accuracy，并利用卷积神经网络或循环神经网络来提高问题的理解和答案生成能力。
此外，我们还可以利用模型训练技术，通过大量的问题和答案对数据来训练系统，使其具备更强的问题解答能力。
基于知识图谱的智能问答系统在各个领域都有广泛的应用。
知识图谱和问答系统
知识图谱和问答系统一、引子在讨论知识图谱和问答系统之前，先给出几篇以前的文章。
第一篇文章是《立委科普：问答系统的前生今世》，以前也发过，再发一下。
详见博文：blog.sciencenet./blog-362400-436555.html下一个姐妹篇《立委科普：自动回答How 与Why 的问题》。
这篇文章详细谈谈问答系统中的How类型问题和Why类型问题。
这篇已经太长，收住吧。
希望读者您不觉得太枯燥，如果有所收获，则幸甚。
谢谢您的阅览。
How 类型的问题搜寻的是解决方案，其实也不好回答，同一个问题往往有多种解决档案，譬如治疗一个疾病，可以用各类药品，也可以用其他疗法。
因此，比较完美地回答这个How 类型的问题也就成为问答系统研究中公认的难题之一。
Why 类型的问题是要寻找一个现象的缘由或动机。
这些原因有些是显性表达，更多的则是隐性表达，而且几乎所有的原因都不是用几个简单的词或短语就可以表达清楚的，找到这些答案，并以合适的方式整合给用户，自然是一个很大的难题。
第三篇文章《立委科普：从产业角度说说NLP这个行当》，这是几年前吹的牛皮。
详见李维的博文：blog.sciencenet./blog-362400-434811.html。
由于也很相关，所以也放在这里。
NLP技术的工业可行性我认为已经完全被证明了，虽然很多人也许还没有意识到。
证明的实例表现在我们解决了三个信息搜索的难题：搜索How类型问题的难题；搜索Why类型问题的难题；对客户反馈情报及其动机的抽取（譬如客户对一个产品的好恶）。
前两个问题是问答搜索业界公认的最难类型的题目，第三个题目涉及的是语言现象中较难把握的主观性语言（subjective language），并非NLP中通常面对的客观性语言（objective language）。
这类从文本中提取主观性语言的技术，即情感提取（sentiment extraction）成为语言处理最难的课题之一。
基于知识图谱的自动问答系统的应用研究与实现
基于知识图谱的自动问答系统的应用研究与实现一、本文概述随着技术的不断发展，自动问答系统作为人机交互的重要形式，正日益受到广泛关注。
近年来，基于知识图谱的自动问答系统因其强大的语义理解和知识推理能力，成为了研究的热点。
本文旨在深入探讨基于知识图谱的自动问答系统的应用研究与实现。
本文首先将对知识图谱的概念、构建方法以及其在自动问答系统中的作用进行概述。
接着，我们将详细介绍基于知识图谱的自动问答系统的基本原理和关键技术，包括问题理解、实体链接、关系抽取、答案生成等步骤。
在此基础上，我们将对几种典型的基于知识图谱的自动问答系统进行分析和比较，以揭示其各自的优缺点和适用场景。
本文还将探讨基于知识图谱的自动问答系统在实际应用中面临的挑战和问题，如数据稀疏性、语义歧义性、计算效率等，并针对这些问题提出相应的解决方案和改进策略。
我们将以一个具体的基于知识图谱的自动问答系统为例，详细介绍其设计与实现过程，包括知识图谱的构建、问答流程的设计、关键技术的实现等，以期为读者提供一个完整的参考实例。
通过本文的研究和探讨，我们期望能够为基于知识图谱的自动问答系统的研究与应用提供有益的参考和启示，推动该领域的技术进步和发展。
二、知识图谱相关技术知识图谱是一种基于图的数据结构，用于表示实体之间的关系和属性。
在自动问答系统中，知识图谱扮演着至关重要的角色，它提供了问题解答所需的基础数据和知识。
构建自动问答系统的关键在于有效地利用知识图谱进行信息的检索和推理。
知识图谱的构建是自动问答系统的基石。
这包括实体识别、关系抽取和属性填充等步骤。
实体识别旨在从文本中识别出具有特定含义的名词或短语，如人名、地名、组织机构等。
关系抽取则进一步分析实体之间的关系，如家庭成员关系、职业关系等。
属性填充则是为实体添加更多的描述性信息，如出生日期、性别等。
通过这些步骤，可以构建出一个包含丰富实体和关系的知识图谱。
知识图谱的查询和检索是自动问答系统的核心。
知识图谱技术在智能问答系统中的应用与实现
知识图谱技术在智能问答系统中的应用与实现智能问答系统是一种基于人工智能技术的应用，旨在帮助人们快速准确地获取所需信息。
而知识图谱技术作为一种新兴的数据表示和获取方式，正逐渐在智能问答系统中发挥重要作用。
本文将探讨知识图谱技术在智能问答系统中的应用与实现。
一、知识图谱技术简介知识图谱是一种以图形结构表示的知识库，它以实体（节点）和实体之间的关系（边）作为关键元素。
知识图谱技术通过深度学习和自然语言处理等方法，将大量的语义数据进行抽取和整理，构建出一个包含丰富知识的图谱模型。
这种模型可以表示实体之间的关系、属性以及语义信息，从而实现对知识的有效存储和查询。
二、智能问答系统的需求智能问答系统旨在根据用户提出的问题，快速准确地给出答案。
但传统的基于关键词匹配的检索方法往往无法满足用户的查询需求，容易产生歧义和误判。
因此，需要一种更加智能的方法来解决这个问题。
三、知识图谱技术在智能问答系统中的应用1. 语义理解和问题分析：知识图谱技术可以根据用户提出的问题，对问题进行语义分析和理解。
通过将问题表达成知识图谱中的查询语句，可以准确获取问题的语义信息，从而避免了关键词匹配方法的局限性。
2. 知识推理和答案生成：知识图谱技术可以实现对知识之间的关系和规则进行推理，在用户提出问题后，系统可以根据图谱中的知识和规则，生成符合问题需求的答案。
这种推理和生成过程可以大大提高智能问答系统的准确性和智能性。
3. 知识更新和扩展：知识图谱技术具有良好的可扩展性和可更新性。
在实际应用中，用户提出的问题可能是新的或者特殊的，无法直接从图谱中得到答案。
此时，系统可以通过对知识图谱的扩展和更新，将问题涉及到的知识添加到图谱中，从而提供更加全面和准确的答案。
四、知识图谱技术在智能问答系统中的实现1. 知识图谱的构建：为了实现知识图谱技术在智能问答系统中的应用，首先需要进行知识图谱的构建。
这包括数据的抽取、整理和存储等步骤。
可以利用自然语言处理和深度学习等技术，从大量的结构化和非结构化数据中提取出实体和关系，并将其存储在图谱数据库中。
知识图谱构建与问答系统原理
知识图谱构建与问答系统原理知识图谱是一种用于表示和组织知识的结构，它基于图的形式将实体、属性和关系以及它们之间的语义联系进行建模。
而问答系统则是基于自然语言理解和知识图谱的技术，旨在回答用户提出的问题，并提供准确和详细的答案。
本文将探讨知识图谱构建的原理以及与问答系统的关联。
一、知识图谱构建原理1. 实体抽取在知识图谱的构建过程中，首先需要从原始文本中抽取实体。
实体可以是具体对象（如人、地点、机构等），也可以是抽象概念（如时间、事件等）。
实体抽取涉及到命名实体识别和实体链接等技术，通过识别标记实体的边界并将其链接到知识库中已有的实体。
2. 关系抽取知识图谱的本质在于描述实体之间的关系。
关系抽取是指从文本中抽取实体之间的语义关系。
这包括有向关系、无向关系以及关系的属性等。
关系抽取技术可以基于规则、机器学习或深度学习等方法，从结构化或非结构化数据中提取出关系信息。
3. 知识表示与存储构建好的知识图谱需要进行适当的知识表示和存储。
通常使用图数据库来存储知识图谱，它能够有效地储存实体、属性和关系的信息，并支持灵活的图查询操作。
图数据库的存储结构能够提高图查询的效率，加速问答过程。
二、问答系统原理1. 自然语言理解问答系统需要对用户输入的自然语言进行理解和解析。
自然语言理解技术包括词法分析、句法分析、语义角色标注和实体识别等。
通过这些技术，系统可以将用户的问题转化为结构化的查询语句，便于与知识图谱进行交互。
2. 问题匹配与推理问答系统需要将用户的问题与知识图谱中的信息进行匹配和推理，以找到最相关的答案。
这可以通过文本匹配、实体关系匹配和逻辑推理等方法实现。
系统根据用户问题的语义和上下文信息，匹配图谱中的实体和关系，并推理出最有可能的答案。
3. 答案生成与展示问答系统根据匹配和推理的结果，生成符合用户需求的答案。
答案可以是具体的实体、关系属性或者简洁的文字描述。
系统还需要针对用户的查询结果进行展示和呈现，以提供更好的阅读体验，例如通过摘要、图表等方式呈现答案。
基于知识图谱的智能文本问答系统研究
基于知识图谱的智能文本问答系统研究一、引言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日常生活和工作中的必备工具。
智能问答系统的主要功能是通过自然语言处理技术，将用户输入的问题转化为机器可识别的语言，从而给出相应的答案或建议。
其中，知识图谱作为一种半结构化的知识表示方法，在智能问答系统中发挥了重要作用。
本文将深入探讨基于知识图谱的智能文本问答系统的研究，希望能够为相关领域的研究者提供一些有价值的思路和方法。
二、知识图谱概述知识图谱是一种用于表示知识的半结构化数据模型。
相较于传统的数据库结构，知识图谱更适合描述实体间的关系，也更好地支持信息的推断和融合。
知识图谱的主体结构可分为三个部分：实体、属性和关系。
在知识图谱中，每个实体都有一个唯一的标识符，以及其相关属性和关系。
例如，感知网络图谱中的实体可以是一个人、一件物品或一种情感，其属性可以是该实体的特征或属性，如性别、年龄、颜色或价格等。
关系则表示实体间的相互关系，如两个实体的作用、继承或依赖关系等。
知识图谱的标准化处理方法和建模规范，可以有效地提取和组织海量的非结构化数据，为智能问答系统等多种应用场景提供支持。
三、基于知识图谱的智能文本问答系统随着知识图谱的普及和应用，用知识图谱构建智能问答系统成为了热门的研究方向之一。
相较于传统的问答系统，基于知识图谱的问答系统具有以下优势：1.语义理解更准确传统问答系统通过分析用户的问题，以及事先整合好的数据库和语料库，给出相应的答案或建议。
然而，由于在现实场景下，同一问题可能涉及多个相关领域或实体，因此传统问答系统在理解用户问题的同时，也需要综合考虑多个方面的知识。
而基于知识图谱的问答系统，则可通过挖掘知识图谱中的实体、属性和关系等信息，实现对于问题更加准确的语义理解，并通过相应的推理和融合等方法，得出更加精准和全面的答案。
2.知识推理更全面基于知识图谱的问答系统不仅能够提高语义理解的准确性，还可以通过知识推理等技术，实现更加深入和全面的答案生成。
基于知识图谱的智能问答系统开发
基于知识图谱的智能问答系统开发智能问答系统（Intelligent Question Answering System，以下简称IQAS）是基于人工智能技术和知识图谱构建的一种能够根据用户提问自动回答问题的系统。
基于知识图谱的智能问答系统开发是当前人工智能领域的研究热点之一，具有重要的应用前景。
本文将介绍基于知识图谱的智能问答系统开发的相关技术和方法。
一、系统框架基于知识图谱的智能问答系统主要由以下几个模块构成：自然语言理解模块、答案匹配模块、答案生成模块和自然语言生成模块。
1. 自然语言理解模块自然语言理解是智能问答系统的核心模块，它负责将用户输入的自然语言转化为计算机可以理解的形式。
在自然语言理解过程中，需要进行句法分析、语义解析、实体识别等任务。
句法分析可以分析句子的结构和语法关系，帮助系统理解句子的语义。
语义解析则可以将句子转化为一种形式化的表示，例如逻辑形式或语义图。
实体识别是指识别句子中的命名实体，例如人名、地名、时间等。
这些任务的完成可以借助自然语言处理、机器学习和深度学习等技术。
2. 答案匹配模块答案匹配是将用户问题与已有知识图谱中的信息进行匹配，找到与问题相符的答案。
答案匹配可以根据问题的语义表示和知识图谱中的实体和关系来进行。
常用的答案匹配方法有基于语义相似度的匹配和基于图匹配的方法。
基于语义相似度的匹配方法可以使用词嵌入技术和文本相似度算法计算问题与知识图谱中的实体之间的相似度，从而找到最相关的实体作为答案。
基于图匹配的方法则可以将知识图谱看作一个图，通过图匹配算法找到与问题最相似的子图来解决问题。
3. 答案生成模块答案生成模块是根据问题和匹配到的答案生成最终的回答。
在答案生成过程中，需要结合问题的语义和答案的内容进行推理和生成。
常用的答案生成方法有基于逻辑推理的方法和基于模板的方法。
基于逻辑推理的方法可以使用逻辑推理规则和规则引擎来进行推理和生成。
基于模板的方法可以通过事先定义和挖掘一系列问题-答案样本，以此为基础来生成答案。
知识图谱在智能问答系统中的应用研究
知识图谱在智能问答系统中的应用研究智能问答系统是一种利用自然语言处理和人工智能技术回答用户提出的问题的系统。
随着人工智能的发展和应用，智能问答系统逐渐成为了人们获取信息的重要渠道。
而知识图谱作为一种有效的知识表示和组织手段，已经成为构建智能问答系统的重要组成部分。
本文将探讨知识图谱在智能问答系统中的应用研究。
一、知识图谱概述知识图谱是一种用于表示和组织知识的图状数据结构，它以实体和实体之间的关系为基础，将知识以图的形式展现出来。
知识图谱能够将分散的知识进行统一的表示和组织，并通过关联实体之间的关系，构建起知识之间的链接。
在知识图谱中，实体可以是具体的人、地点、事物，也可以是抽象的概念、事件等。
关系可以是实体之间的联系、关联、层次等。
知识图谱既包含了具体的事实和知识，又包含了实体之间的关系，因此具有丰富的语义信息。
二、智能问答系统的基本原理智能问答系统的核心是理解用户提出的问题，并从知识库中找到相应的答案。
实现智能问答系统的关键是对自然语言进行理解和处理。
常见的智能问答系统包含三个主要组成部分：问题理解、知识检索和答案生成。
问题理解对用户提出的问题进行分析，提取问题的关键信息；知识检索根据问题的关键信息从知识库中检索相关的实体和信息；答案生成利用检索到的知识生成最终的答案。
三、知识图谱在智能问答系统中的应用1. 实体识别和消歧知识图谱可以帮助智能问答系统进行实体识别和消歧。
在用户提出问题时，智能问答系统首先通过自然语言处理技术确定问题中的实体。
然后，通过知识图谱中的实体库进行匹配，将问题中的实体与知识图谱中的实体进行对比。
知识图谱中的实体包含了诸如人名、地点、机构等各种类型的实体，并且具有丰富的属性和关系信息。
通过与知识图谱中的实体进行匹配，智能问答系统可以准确地确定问题中的实体，并消除实体的歧义。
2. 关系抽取和推理知识图谱中的实体之间通过关系相联，这些关系可以是层次关系、关联关系、属性关系等。
问答系统中的基于知识图谱的语义匹配与问答
问答系统中的基于知识图谱的语义匹配与问答问答系统是一种能够回答用户提出的问题的人工智能技术。
它通过自然语言处理和机器学习等方法，将用户提问的语句转化为计算机能够理解的形式，并从海量的知识库中查找相关信息，最终给出准确的答案。
在问答系统中，基于知识图谱的语义匹配与问答技术起着重要的作用。
知识图谱是一种以图形结构来表示和组织知识的方法。
它通过将实体（Entity）和实体之间的关系（Relationship）以节点和边的形式进行建模，从而形成一个大规模的、结构化的知识网络。
在问答系统中，通过基于知识图谱的语义匹配与问答技术可以实现更精确的问题理解和答案推理。
首先，基于知识图谱的语义匹配可以帮助问答系统准确理解用户的问题。
传统的关键词匹配方法往往只能匹配问题中的关键词，而无法考虑上下文和语义。
而基于知识图谱的语义匹配可以利用知识图谱中的实体和关系信息，对问题进行更深入的分析和理解。
例如，当用户提问“Who is the CEO of Apple?”时，基于知识图谱的语义匹配可以将“CEO”与“Apple”进行关联，并通过知识图谱中的实体和关系信息找到正确的答案。
其次，基于知识图谱的问答技术可以利用图谱中的结构信息进行答案推理。
知识图谱中的实体和关系之间的连接可以提供丰富的语义关联信息，帮助问答系统更准确地推理和回答问题。
例如，当用户提问“Which movies did Leonardo DiCaprio star in?”时，基于知识图谱的问答技术可以根据知识图谱中的演员、电影和参演关系进行推理，找出与Leonardo DiCaprio 相关的电影信息，并将其作为答案返回给用户。
此外，基于知识图谱的语义匹配与问答技术还可以结合其他自然语言处理技术，提高问答系统的性能。
例如，可以利用实体链接技术将用户问题中的实体识别出来，并与知识图谱中的实体进行关联。
还可以利用关系抽取技术从文本中提取出实体和关系信息，并将其加入到知识图谱中，增强问答系统的知识覆盖范围。
基于知识图谱的智能问答系统设计与实现
基于知识图谱的智能问答系统设计与实现随着信息技术的发展和人工智能的研究，智能问答系统（QA System）被广泛应用于信息检索、产品推荐、智能客服、语音识别等众多领域。
智能问答系统的核心是信息抽取和自然语言处理，而知识图谱技术提供了更加丰富的语义信息，可以有效提升智能问答系统的能力。
本文将介绍基于知识图谱的智能问答系统设计与实现，包括知识图谱的构建、问答系统架构、自然语言处理和信息抽取技术等方面。
通过实现一个简单的汽车问答系统来演示如何应用知识图谱技术提升智能问答系统的能力。
一、知识图谱构建知识图谱是描述实体、关系和属性的图形化语义知识库，以类似于图形的形式展现了各种实体及其关系，从而形成了一个庞大的语义网络。
知识图谱的构建需要从网上获取数据，然后通过自然语言处理和机器学习等技术提取出实体、关系和属性，最终形成一个结构化的知识库。
在构建知识图谱时，需要选取一个合适的领域，以便构建针对性的知识库。
本文以汽车为例进行构建，并从互联网上获取汽车相关的数据，使用自然语言处理和机器学习等技术提取出汽车品牌、型号、参数、使用说明书等实体信息，并通过人工标注的方式建立实体间的关系，最终形成一个汽车知识图谱。
二、问答系统架构智能问答系统的架构通常是客户端-服务器模式，用户通过客户端（例如网页、APP、语音输入等）发起查询请求，服务器接收请求，解析用户的自然语言问题，然后根据知识图谱提供答案。
本文使用Python编写服务端程序，在Flask框架下实现一个简单的Web应用程序，用户可以通过Web界面进行问答。
服务端程序模块包括：自然语言处理模块、信息抽取模块、知识库查询模块和Web接口模块。
其中，自然语言处理模块用于将用户的自然语言问题转换成结构化的查询语句；信息抽取模块用于从知识图谱中提取答案；知识库查询模块用于查询知识图谱中的实体和关系；Web接口模块则是用户与服务器进行交互的接口。
三、自然语言处理和信息抽取技术自然语言处理是智能问答系统中重要的一环，其主要任务是将用户的自然语言问题转换成结构化的查询语句。
知识图谱与智能问答系统的研究与应用
知识图谱与智能问答系统的研究与应用一、知识图谱的基本概念与体系知识图谱（Knowledge Graph）是一种基于语义的知识表示和抽象模型，最早由Google所提出。
基于知识图谱，我们可以将丰富的、高维度的文本信息进行结构化、编码表示，以实现对知识的高效检索、理解、推理、分析与利用。
其本质上是一种结构化的知识谱，其中包含各种实体、属性、关系、事件等元素。
知识图谱采用了各种语义技术：如本体论、语义标记、打标签、关键字、语义关系等，来建立具有结构化语义的知识库，从而使得人工智能具备理解人类语言和文化的能力。
知识图谱具有高度的灵活性、可扩展性和领域适应性，被广泛应用于智能问答系统、旅游指南、虚拟助手、智能客服、科学研究等领域。
知识图谱的体系结构主要包括三个层次：1.本体层：它包括本体模型和本体库，用于定义、描述领域中的概念、类别、属性、关系等。
2.知识库层：它是知识图谱的核心层，用来存储、管理和表示领域中的实体、属性、关系等知识元素。
在这个层次中，知识库需要满足查询或推理的高效性和准确性，同时需要支持大规模的数据存储和处理。
3.应用层：在这个层次中，知识图谱可以被应用到各种领域的实际场景中，包括智能问答、机器翻译、智能客服、信息检索、商业分析等。
二、智能问答系统的原理与架构智能问答系统是基于人工智能和自然语言处理技术的一种应用。
通过分析用户提出的问题和语句，理解其意图和需求，从而提供相应的答案和解决方法。
智能问答系统主要包括以下几个步骤：1.问题解析和意图识别：将用户的自然语言问题解析成计算机可处理的语言表达式，并识别问题涉及的领域、主题和意图。
2.知识抽取和检索：从知识图谱中抽取有关的实体、属性、关系等信息，并进行检索、过滤和排序，以找到与用户问题相关的知识。
3.答案生成与评估：根据检索结果和问题意图，进行答案的生成和表述。
同时，还需要对答案的准确性和可信度进行评估。
4.展示与交互：将答案以适当的形式展示给用户，并与用户进行交互和追问，以获取更多的信息和反馈。
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知识图谱和问答系统一、引子在讨论知识图谱和问答系统之前，先给出几篇以前的文章。
第一篇文章是《立委科普：问答系统的前生今世》，以前也发过，再发一下。
详见博文：/blog-362400-436555.html下一个姐妹篇《立委科普：自动回答How 与Why 的问题》。
这篇文章详细谈谈问答系统中的How类型问题和Why类型问题。
这篇已经太长，收住吧。
希望读者您不觉得太枯燥，如果有所收获，则幸甚。
谢谢您的阅览。
How 类型的问题搜寻的是解决方案，其实也不好回答，同一个问题往往有多种解决档案，譬如治疗一个疾病，可以用各类药品，也可以用其他疗法。
因此，比较完美地回答这个How 类型的问题也就成为问答系统研究中公认的难题之一。
Why 类型的问题是要寻找一个现象的缘由或动机。
这些原因有些是显性表达，更多的则是隐性表达，而且几乎所有的原因都不是用几个简单的词或短语就可以表达清楚的，找到这些答案，并以合适的方式整合给用户，自然是一个很大的难题。
第三篇文章《立委科普：从产业角度说说NLP这个行当》，这是几年前吹的牛皮。
详见李维的博文：/blog-362400-434811.html。
由于也很相关，所以也放在这里。
NLP技术的工业可行性我认为已经完全被证明了，虽然很多人也许还没有意识到。
证明的实例表现在我们解决了三个信息搜索的难题：搜索How类型问题的难题；搜索Why类型问题的难题；对客户反馈情报及其动机的抽取（譬如客户对一个产品的好恶）。
前两个问题是问答搜索业界公认的最难类型的题目，第三个题目涉及的是语言现象中较难把握的主观性语言（subjective language），并非NLP中通常面对的客观性语言（objective language）。
这类从文本中提取主观性语言的技术，即情感提取（sentiment extraction）成为语言处理最难的课题之一。
从问答系统角度来看，回答Who、When、Where等实体事实型（entity factoid）问题比较简单，技术相对成熟，最突出的表现就是IBM的问答系统赢得美国家喻户晓的电视智力竞赛Jeopardy的冠军。
Jeopardy的大多数问题是属于实体事实类的问题，而这类问题的处理技术相对成熟。
电脑打败了人脑，详见COMPUTER CRUSHES HUMAN 'JEOPARDY!' CHAMPS。
具体细节就不谈了，以后有机会再论。
总之，这三大公认的难题在过去五年中被我们一个一个解决，标志了作为实用技术的NLP 已经过了需要证明自己的阶段。
二、问答系统在搜索引擎中的使用现状由于各种缘由，整个行业的现状是慢了半拍。
而我们自己做的产品虽然也大数据了，云端了，也有全球用户了，但实际上平台还是不够大。
我们的HOW QA系统实际已经部署五六年了，可行性和有效性应该说没有什么值得怀疑的了。
从理论上讲，我们的系统是open domain 的，而且很容易对接上搜索引擎，因此任何一个搜索巨头都可以用上这个技术。
对接方式也特别简单，就是在Query Plan模块中判断一下查询中是否含有How QA，有就去调用这个系统。
调用以后的结果一定比搜索引擎现有的结果漂亮很多。
但是各大巨头做了知识图谱，用到了What QA，还没有任何一家用到了How QA，莫非How型问题不常见么，或用处不大么？当然不是。
How QA没有被巨头商用的原因基本上就是巨头并不总是看得见小公司的创新。
在另一方面，因为平台不够大，商业价值不够有力，最后这个靠向用户收费的产品还是歇菜了。
商业模式没有让它赚钱，歇菜是自然的。
可对于目前主流的搜索引擎的商业模式，靠的不是向最终用户收费，而是提高用户的体验和粘性，然后向广告主收费。
这种情形下，这个用图谱来支持问答的技术就应该可以开花结果的。
当然这一切就是一个时间问题。
最终一定是成为搜索的一个部分的，这一点没有疑问。
知识图谱回答了What 和Who的实体类事实型问题以后，回答更难的How和Why 的问题是搜索变得越来越智能的必由之路。
话说回来，甚至连业界公认已经成熟的factoid questions （when、where 之类的问题），搜索巨头也还没有大规模集成和部署，所以更难的问题迟迟不见动静也就可以理解了。
巨头有巨头的考虑，我们技术人是搞不懂的。
成本应该是一个考虑因素，知识图谱的实现和维护成本肯定比关键词索引高很多。
甚至有群友也说了，为什么搜索要改进啊，如果不进一步跳跃性改进就已经有的赚，提高用户体验就没有迫切性。
谁知道，也许还真是这么回事儿。
三、我们在How QA 上做的工作先发一张我和我搭档的合影照片，他是一个公司的创始人，当年我俩一起把How QA商业化，市场需求也是我的搭档先提出来的。
图1：李维与搭档麦克合影还有两个相关的帖子，是在隔壁的泥沙龙讨论搜索与NLP关系时整理的，一并放在这里做为背景和参考。
一篇是《parsing是引擎的核武器，再论NLP与搜索》，详见博文：/home.php?mod=space&uid=362400&do=blog&id=902849。
这篇文章的相关的内容有：问答系统有两类。
一类是针对可以预料的问题，事先做信息抽取，然后索引到库里去支持问答。
这类问题的召回率很高，精度也高，但是没有实时检索的灵活性和以不变应万变的效果。
另一类问答系统就是对通用搜索的直接延伸。
利用关键词索引先过滤，把搜罗来的相关网页，在线分析，深度分析后找到答案。
这个路子技术上是可行的。
应对所谓事实型问题（Who、Where、When类问题）是有效的。
但是复杂问题如how、why，还是要走第一类的路线。
为什么可行？因为我们的深度分析是线性时间复杂度，在现代的硬件条件下根本不是问题。
不管分析有多深入、多精细，比起相关接口之间的延误，分析其实是小头，因此在线分析已经不是性能的瓶颈了。
总之，技术上可以做到立等可取。
另一方面，对于常见的问题，互联网在线问答系统的召回率根本就不是问题，这是因为网上的冗余信息太多。
无论多不堪的召回率，也不是问题。
比如，问2014年诺贝尔物理奖得主是谁。
这类问题，网上有上百万个答案在。
如果关键词过滤了一个子集，里面有几十万答案，少了一个量级，也没问题。
假设在线分析只召回其中的十分之一，又少了一个量级，那还有几万个实例，这足以满足统计的要求，来坐实NLP得来的答案，可以弥补精度上可能的偏差。
另一篇文章是《创新，失败，再创新，再失败，直至看上去没失败》，详见李维的博文：/home.php?mod=space&uid=3624 00&do=blog&id=902931。
这一篇笔记与今天要讲的题目最相关，提供了详细的背景信息。
有些做出来很漂亮的系统，后来市场上没站住。
现身说法，举近年来作者亲身经历的NLP产品化的例子。
我们曾和Elsevier签了一个千万美元以上的合同，做一个世界上绝无仅有的，本质上能回答How QA的问答系统。
这个系统的市场起源是这样一种需要，科研人员和产品设计师们在创新的时候，需要查询文献，看前人都做过怎样的工作，可以借鉴。
设计要求是，给定任一问题，例如，how to handle tooth decay，或规定任一功能，例如，how to increase bone density，要求系统从文献中抽取挖掘所有的解决办法（solutions），分门别类呈现给用户。
众所周知，How问题是问答系统中最难回答的问题之一，因为涉及的答案各式各样，比起when、where、who 这样的事实型问题难度大得多。
可是，我们有基于深度分析的信息抽取，较好地解决了这个难题。
系统交货以后，用的人喜欢得不得了，反馈极佳。
反正世界上没有一个机器可以回答这么广泛的how 难题。
无论是如何治疗疾病，还是如何泡妞，或者如何成为百万富翁，只要你能想到的问题，我们的系统---- illumin8，都可以回答。
给你这个世界上讨论过这个问题的所有答案，整合到一起，一目了然。
而且是动态呈现，你可以对任何解决方案找到最终原始出处和上下文，你也可以进一步找这个方案的因果关系，看得失优劣。
一下子成了科学家和产品设计师搜集前人工作的利器。
Elsevier里面负责这块的小团队来拜访我，也都夸这个系统做得好，合作是非常愉快的。
结果Elsevier在其全球用户的系统中用了五六年，去年终结了，合同没有续约。
我作为设计者很感伤。
特定类型问题的问答系统可以看成是新一代的垂直搜索引擎，我们把它叫作research tool。
这么好的技术创新，填补的产品空白，世界上没有第二家系统可以弥补，至少目前如此。
可是经历了六年还是归于失败。
Elsevier的全球用户都使用这个产品这么些年，但是发现还是无法拿它盈利。
尽管用的人还是喜欢，也还是掐了。
光技术好还是不行,不熟悉市场和商业模式，也还是死路一条。
eHow的SEO有一阵在Google上做得铺天盖地的，但凡搜个How QA的查询，头一条就是eHow提供的结果，而他们就是雇了很多人，快速编纂各种How的小tip，不用自动的方法。
那些How QA在Youtube上也红火得不得了，主要集中在家用方面的FAQ of How上。
例如如何换机油、如何换轮胎之类。
这种针对FAQ 做How QA是有道理的，可以赚得高点击，从而可以用广告费来制作很精良到位的内容以满足需求。
但对于开放性的How QA，人工方式的FAQ，自然是不行的。
四、到底什么是知识图谱我给的标题是《知识图谱和问答系统》，这年头只要提到知识图谱就吸引眼球了。
这是谷歌等“盗用”了学界的信息抽取（Information Extraction，IE）的概念而火起来的时髦词。
谷歌把这个行业提到公众台面了。
过些年后，大家也不必再提啥IE 了，都用知识图谱代替得了。
真的就是一回事儿，不过谷歌嗓门大，又在搜索引擎里把What和Who的问题给用知识图谱解决了。
过去吵死了的概念，只能在业界。
现在一换门面，大众知。
信息抽取是个动词，说的是过程。
知识图谱是这个动作的结果，存在库里。
相当于我们以前的IE Store，就是类似于关键词索引一样存取关系的库。
知识图谱的名字与应用更近，更接地气。
因为IE作为基础只是脱机处理，其结果才是联机去帮助回答问题的。
五、知识图谱和问答系统的关系回到正题，知识图谱与问答系统。
问答系统需要IE的支持，我们很多年前就极力主张，几篇QA 的论文也是强调的这个。
但这只对于预先定义好的问题有效，因为知识图谱是预先定义的关系。
知道有什么问题，然后去针对性地抽取，这样一来是一打一个准。
但是，这并不是说问答系统只能利用知识图谱来做。
事实上，开始的QA系统，都只有有限量的IE支持，一般都做了实体识别，但没有做图谱。